Aplicação do Método dos Mínimos Quadrados para o ajuste da curva de potência de um aerogerador de pequeno porte

  • Camila e Silva Gomes Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), Campus Rio Grande, Rio Grande, RS; Universidade Federal do Rio Grande (FURG), Centro Ciências Computacionais, Programa de Pós Graduação em Modelagem Computacional (PPGMC), Rio Grande, RS http://orcid.org/0000-0001-7078-4048
  • Nisia Krusche Universidade Federal do Rio Grande (FURG), Centro Ciências Computacionais, Rio Grande, RS http://orcid.org/0000-0001-9880-4987
  • Javier Garcia López Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), Campus Rio Grande, Rio Grande, RS http://orcid.org/0000-0002-9595-5568
Palavras-chave: Modelagem Matemática, Energia Eólica, Ajuste de Curvas, Método dos Mínimos Quadrados, Curva de Potência

Resumo

Com o desenvolvimento da indústria eólica e a necessidade de gerar energia elétrica, os aerogeradores estão sendo instalados em diversas localidades. Em cada ambiente de instalação são observadas certas peculiaridades, o que torna necessária uma modelagem adequada da relação entre a velocidade do vento e a potência gerada pelo aerogerador, a fim de prever corretamente a produção de energia em qualquer ambiente. Neste trabalho, foi construída uma proposta, a partir dos dados coletados por um aerogerador em junho de 2017, para encontrar uma representação polinomial para a curva de potência de um modelo de aerogerador específico, usando um método de ajuste de curvas. A representação obtida foi validada com os resultados diários coletados e com obtenção da curva de potência do aerogerador. Nos 14.929 dados registrados por minuto pelo aerogerador no mês, foi aplicado o Método de Ajuste por Mínimos Quadrados, utilizando um polinômio de grau 3 como base. O objetivo deste trabalho é encontrar um polinômio que represente de modo adequado a curva de potência de um aerogerador de pequeno porte. Uma vez encontrado esse polinômio, para auferir a qualidade da representação, foi avaliado o nível de correlação e significância, comparando-se o polinômio encontrado com dados experimentais coletados ao longo de 30 dias e a sua curva de potência. Os resultados obtidos mostram-se satisfatórios para os casos nos quais os experimentos permitiram coletar dados úteis por mais de 2 horas consecutivas.

Biografia do Autor

Camila e Silva Gomes, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), Campus Rio Grande, Rio Grande, RS; Universidade Federal do Rio Grande (FURG), Centro Ciências Computacionais, Programa de Pós Graduação em Modelagem Computacional (PPGMC), Rio Grande, RS

Possui mestrado em Modelagem Computacional (2011), é Bacharel em Física Aplicada pela Universidade Federal do Rio Grande (2007) e licenciada em Física pela Universidade Federal do Rio Grande (2005).

Nisia Krusche, Universidade Federal do Rio Grande (FURG), Centro Ciências Computacionais, Rio Grande, RS

Nisia Krusche concluiu o doutorado em Meteorologia pela Universidade de São Paulo em 1997. Atualmente é Professora Titular, trabalhando no Centro de Ciências Computacionais da Universidade Federal do Rio Grande. Publicou 30 artigos em periódicos especializados e 120 trabalhos em anais de eventos. Possui 1 livro publicado. Orientou 9 dissertações de mestrado, além de ter orientado 21 trabalhos de iniciação científica e 10 trabalhos de conclusão de curso. Atua na área de Geociências, com ênfase em Micrometeorologia e Climatologia. Coordena o Grupo de Pesquisa de Física Ambiental, que desenvolve pesquisa em duas linhas: Estudos de Turbulência Atmosféricas e Modelagem Climática Aplicada. Em suas atividades profissionais, interagiu com 120 colaboradores em co-autorias de trabalhos científicos e projetos. Foi membro do Comitê de Educação e Recursos Humanos da American Geophysical Union no mandato de 2007 a 2009 e membro do Comitê de Cooperação Internacional da mesma organização, com mandato de 2014 a 2017. Em 2015, realizou pós-doutorado no Fraunhofer Institute Wind Energy and Energy System Technology, IWES, em Oldenburg, Alemanha, quando investigou a relação entre turbulência e energia eólica. Este tema tem sido central em suas pesquisas atuais. Finalmente, participou do projeto de extensão Bicharada da FURG até 2010, que visava promover a guarda responsável de animais domésticos, especialmente nos campi da universidade e seus entornos, e colabora no projeto de extensão Bicharada Universitária, que tem como objetivo proporcionar uma melhor qualidade de vida aos animais comunitários que vivem no campus da universidade.

Javier Garcia López, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS), Campus Rio Grande, Rio Grande, RS

Possui graduação em Ciências Matemáticas - Universidad Nacional de Ingenieria Lima Peru (1980), mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1987) e doutorado em Educação Ambiental pela Universidade Federal do Rio Grande (2014). Atualmente é professor assistente da Universidade Federal do Rio Grande e adjunto nível III do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul. Coordenador do Curso de Tecnólogo em Construção de Edifícios. Além disso, atua nos cursos de Engenharia Mecânica e Tecnólogo em Analise e Desenvolvimento de Sistemas. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Software Básico, atuando principalmente nos seguintes temas: Matemática Discreta, Métodos Numéricos, ead, bancos de dados relacionais, avaliação, internet e software numérico.

Referências

BRASIL. Ministério das Minas e Energia. Plano Nacional de Energia 2030. 2007. Disponível em: http://www.mme.gov.br/web/guest/publicacoes-e-indicadores/plano-nacional-de-energia-2050. Acesso em: 11 set. 2019.

DUFFIE, N. A.; YANG, S. M.; BOLLINGER, J. G. Generation of Parametric Kinematic Error-Correction Functions from Volumetric Error Measurements. CIRP Annals. v. 34, n. 1, p. 435-438, 1985. DOI: https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)61806-X.

GEPOC. Grupo de Eletrônica de Potência e Controle. Santa Maria. 2017. Disponível em: http://eolicagepoc.ct.ufsm.br/laete/. Acesso em: 27 dez. 2019.

KASSEM, Y; HÜSEYIN, Ç; ABDELRAHMAN, A. Evaluation of Wind Energy Potential and Economic Analysis of Wind Energy Turbine Using Present Value Cost Method at Famagusta, Rizokarpaso, Kyrenia, Morphou, Nicosia and Ercan in Cyprus: Case Study. Conference Full-Paper Proceedings Book, Cyprus Science University, p. 63-80, dez. 2017.

LOPES, V. L. R. Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais. 2.ed. São Paulo: Pearson, 2008.

MATSUMOTO, E. Y. Matlab 6: Fundamentos de Programação. São Paulo: Érica, 2001.

PINTO, L. I. C.; LIMA, F. J. L. de; MARTINS, F. R.; PEREIRA, E. B. Testes de Sensibilidade para Diferentes Parametrizações Cumulus do Modelo Wrf para Melhorar as Estimativas de Vento. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENERGIA SOLAR, 7., Gramado, 2018. Anais... Associação Brasileira de Energia Solar, Gramado, 2018.

TRANCOSO, A. R.; DOMINGOS, D.; PESTANA, R. Previsibilidade da Energia Eólica. In: JORNADAS CIENTÍFICAS DE LA ASOCIACIÓN METEOROLÓGICA ESPAÑOLA APLICACIONES METEOROLÓGICAS, 29., ENCUENTRO HISPANO-LUSO DE METEOROLOGÍA METEOROLOGÍA Y EFICIENCIA ENERGÉTICA, 7., abr. 2006, Pamplona, Espanha. 29ª Jornadas Científicas de la AME (2006). Madri: Asociación Meteorológica Española, p. 1-9, 2006. Disponível em: http://hdl.handle.net/20.500.11765/5138. Acesso em: 27 dez. 2019.

Publicado
2020-01-19
Como Citar
GOMES, C.; KRUSCHE, N.; LÓPEZ, J. Aplicação do Método dos Mínimos Quadrados para o ajuste da curva de potência de um aerogerador de pequeno porte. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, v. 6, n. 1, p. 1-16, 19 jan. 2020.
Seção
Matemática Pura e/ou Aplicada