Estimativa do campo de vento em alta resolução pelo Modelo Wind Ninja para estimativa em Energia Eólica

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X53215

Palavras-chave:

WRF, Wind Ninja, Métodos Numéricos, Previsão de Vento

Resumo

Neste trabalho foi proposto prever campos de ventos em alta resolução com o objetivo de simular as variáveis de velocidade e direção do vento no complexo eólico de Cerro Chato localizado na cidade de Santana do Livramento/RS. Para isso, utilizou-se técnicas de previsão numérica do tempo, no qual se fez uso do modelo \textit{Weather Research and Forecasting} (WRF) e um modelo diagnóstico de conservação de massa e momentum, em microescala, conhecido como Windninja. Neste estudo comparou-se os dados simulados com os dados de observação coletados pelas torres do parque eólico em questão, por meio de procedimentos estatísticos. Os resultados apresentados pelo software de simulação Windninja  foram eficientes, porém, pouco eficazes.

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Biografia do Autor

César Magno Leite de Oliveira Júnior, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS

Formado em licenciatura em matemática e especializado em modelagem computacional na Universidade Federal do Pampa, em 2015 e 2018, respectivamente, concluiu, em 2020, o mestrado em modelagem matemática na Universidade Federal de Pelotas

Nivea Maria Barreto Nunes Oleques, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS

Formada em licenciatura em matemática e especializada em modelagem computacional na Universidade Federal do Pampa, em 2015 e 2018, respectivamente, concluiu, em 2020, o mestrado em modelagem matemática na Universidade Federal de Pelotas

Fabricio Pereira Harter, Universidade Federal de Pelotas, Bagé, RS

Graduado em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas , Mestre em Meteorologia pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e Doutor em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais com Pós-Doutorado pela University of Waterloo

Jonas da Costa Carvalho, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS

Possui graduação em meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel), mestrado em meteorologia pela Universidade de São Paulo e doutorado em meteorologia pela Universidade de São Paulo e Instituto di Cosmo Geofisica, Turin, Itália

Marcelo Romero de Moraes, Universidade Federal de Pelotas, Capão do Leão, RS

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL 1993), Mestrado em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS 1995) e Doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC 2004)

Referências

FORTHOFER, J.; SHANNON, K.; BUTLER, B. Simulating diurnally driven slope winds with windninja. USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Missoula, MT, 2009.

HONG, S.-Y.; NOH, Y.; DUDHIA, J. A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes. Monthly weather review, v. 134, n. 9, p. 2318–2341, 2006.

KAIN, J. S. The kain–fritsch convective parameterization: an update. Journal of applied meteorology, v. 43, n. 1, p. 170–181, 2004.

METED. Fundamentos de los modelos: Versión 2. Booklet, 2010.

METED. Fundamentos de pnt: Física del modelo. Booklet, 2014.

NATIONAL CENTER FOR ATMOSFERIC RESEARCH – Wrf-arw online tutorial. Estados Unidos – 2019.

NOAH - Implementation and verification of the unified noah land surface model in the wrf model. - 2014.

OLIVEIRA, A. M. de; SILVA, J. R. da; GOMES, R. G. Testes nas parametrizações de microfísica e de camada limite planetária na simulação de um sistema convectivo de mesoescala. Universidade Federal de Pelotas, 2010.

QUÉRÉ, C. L. et al. Global carbon budget 2016. 2016.

SAWYER, S.; FRIED, L.; SHUKLA, S.; QIAO, L. Global wind report 2017—annual market update. Global Wind Energy Council: Brussels, Belgium, 2017.

STENSURD. An overview of convection parametrization. Booklet, 2012.

WILKS, D. S. Statistical methods in the atmospheric sciences. Academic press, 2011.

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Publicado

2020-08-28

Como Citar

Oliveira Júnior, C. M. L. de, Oleques, N. M. B. N., Harter, F. P., Carvalho, J. da C., & Moraes, M. R. de. (2020). Estimativa do campo de vento em alta resolução pelo Modelo Wind Ninja para estimativa em Energia Eólica. Ciência E Natura, 42, e33. https://doi.org/10.5902/2179460X53215

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