Application of the Least Squares Method to the adjusting the power curve of a small wind generator

Authors

  • 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

DOI:

https://doi.org/10.35819/remat2020v6i1id3492

Keywords:

Mathematical Modeling, Wind Energy, Curve Adjustment, Least Squares Methods, Power Curve

Abstract

With the development of the wind industry and the need of generating electricity, wind turbines are being installed in several locations. In each installation environment certain peculiarities are observed, which do necessary to model the relationship between the wind speed and the power generated by the wind turbine, in order to predict correctly the energy production in any environment. In this paper, a proposal was made, based on data collected by a wind generator in June 2017, to find a polynomial representation for the power curve of a specific wind turbine model, using a curve fitting method. The representation obtained was validated with the daily results collected and with the wind turbine power curve obtained which presented satisfactory results. In The 14929 data recorded per minute by the wind turbine during a month, the Least Squares Method was applied, using a grade 3 in these polynomial as base. The objective of this paper is to find a polynomial that adequately represents the power curve of a small wind turbine. Once this polynomial was found, the level of correlation and significance was evaluated to compare the polynomial found with experimental data collected over 30 days and the power curve of the polynomial. The results obtained are satisfactory for the cases in which the experiments allowed us to collect useful data for more than 2 consecutive hours.

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Author Biographies

  • 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.

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Published

2020-01-19

Issue

Vol. 6 No. 1 (2020)

Section

Matemática Pura e/ou Aplicada

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How to Cite

GOMES, Camila e Silva; KRUSCHE, Nisia; LÓPEZ, Javier Garcia. Application of the Least Squares Method to the adjusting the power curve of a small wind generator. REMAT: Revista Eletrônica da Matemática, Bento Gonçalves, RS, Brasil, v. 6, n. 1, p. 1–16, 2020. DOI: 10.35819/remat2020v6i1id3492. Disponível em: https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/3492.. Acesso em: 22 nov. 2024.
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