Estimativa dos recursos eólicos no litoral cearense usando a teoria da regressão linear

Abstract

RESUMOO trabalho apresentado trata da estimativa de recursos eólicos no litoral cearense, usando a teoria da regressão linear. Seu objetivo principal é estimar valores de velocidade média do vento em altitude a partir de dados observados a 10 metros. Duas regiões são investigadas: Paracuru e Camocim, ambas situadas no Estado do Ceará. Para cada região será adotado o mesmo procedimento. Inicialmente, caracteriza-se a região a partir do perfil diário e mensal de velocidade média do vento obtidos dos dados brutos da respectiva Plataforma de Coleta de Dados (PCD) e Torre Anemométrica (TA) da região. Os dados caracterizadores da direção predominante do vento também são utilizados. Utilizando-se a equação do perfil logarítmico do vento estimam-se os valores de velocidade média do vento às altitude de 20, 40 e 60 metros, a partir dos dados observados em superfície a 10 metros, calculando-se em seguida os coeficientes de correlação entre esses dados estimados em altitude e os observados na TA da região. Utiliza-se, em seguida, o modelo de regressão linear para se estimar novos valores em altitude. Inicialmente esse procedimento é feito para um período de calibração do modelo e em seguida para o período de validação do mesmo. Em ambos os períodos o modelo de regressão linear mostrou um bom desempenho, quer seja pelo alto índice de concordância entre as séries de dados estimados e observados e seus respectivos coeficientes de correlação, quer seja pelos baixos valores dos erros entre essas séries. Palavras -chave: Energia eólica, Litoral cearense, Regressão linear, Estimativa de ventos. ABSTRATC: ESTIMATE OF WIND RESOURCES IN THE COAST OF CEARÁ USING THE LINEAR REGRESSION THEORY.The current study deals with the estimation of wind resources in the coast of Ceará using the linear regression theory. Its main objective is to estimate average wind speed values at different altitudes from observed data at surface. Two areas located in the State of Ceará are investigated: Paracuru and Camocim. For each region the same procedure will be adopted. Initially the region is characterized by the daily and monthly mean wind speed profile obtained from the local Platform for Data Collection (PCD) and anemometric tower (TA) raw data. The prevailing wind direction data are also used. The logarithmic wind profile equation is used to estimate the values of average wind speed at altitudes of 20, 40 and 60 meters from the observed data at 10m surface, then calculating the correlation coefficients between the estimated altitude data and the observed TA data in the region. Then, the linear regression model is used to estimate new values in altitude. Initially this procedure is done for a period of model calibration and then for a period of validation. In both periods the linear regression model showed a good performance either by the high correlation coefficient values between the estimated and observed data series, or the low values of the errors between the series.

CARACTERIZAÇÃO DA DIREÇÃO PREDOMINANTE, VELOCIDADE MÁXIMA E MÉDIA DO VENTO DO MUNICÍPIO DE PETROLINA-PE

“…O comportamento da velocidade do vento supracitado, também foi encontrado por Melo et al (2013), observando o regime dos ventos na superfície para uma área do município de Petrolina-PE. No período seco na região Semiárida, a diminuição da nebulosidade aumenta a incidência de radiação solar, o que ocasiona maiores valores de temperatura do ar e promove alto déficit entre os centros de alta e baixa pressão, causando maiores velocidades do vento (LIRA et al, 2011). Por outro lado, os menores valores foram observados no período chuvoso, ocasionado pela atuação da ZCIT (LIRA et al, 2011) e pelo enfraquecimento dos ventos alísios de sudeste nessa região (SILVA et al, 2007;MOSCATI;GAN, 2007).…”

Evolução morfológica e espaçotemporal (2002 – 2015) de dunas barcana e barcanóide na planície costeira de Paracuru, Ceará, Brasil.

“…No período seco (agosto a dezembro), as médias tendem a chegar de 10 a 12m/s, possuindo total capacidade de transportar sedimentos inconsolidados pela planície (LIRA et al, 2011).…”

Surface modeling as tool for constructing pseudo ternary diagrams

“…Another statistical tool that is very useful to ascertain the quality of the fit of the values predicted by the model and the experimental data is the root-mean-square error (RMSE), i.e., the error represented by the values estimated by the model concerning the observed values (24). The ideal RMSE value is near zero, since this means the future estimate of the mathematical model will be significant (25,26).…”