Evaluation of the Wind Power in the State of Paraíba Using the Mesoscale Atmospheric Model Brazilian Developments on the Regional Atmospheric Modelling System

Lima, Francisco José Lopes de; Cavalcanti, Enilson Palmeira; Souza, Ênio Pereira de; Silva, Emerson Mariano da

doi:10.5402/2012/847356

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“…A aplicação de modelos numéricos de mesoescala também pode ser utilizada para a previsão em curto e médio prazo do regime de vento, imprescindíveis para o planejamento da operação dos parques eólicos e do sistema de distribuição de energia (Martins et al, 2008;Monteiro et al, 2009;Lima et al, 2012;Mattar e Borvarán, 2016). Estes modelos são uma ferramenta que demandam um investimento relativamente baixo (Martins et al, 2008;Alamillos et al, 2013).…”

Section: Introductionunclassified

Análise de Agrupamento na Otimização de Futuras Aplicações de Modelagem Numérica na Estimativa e Previsão de Recurso Eólico (Research for Optimization of Numerical Modeling Applied to Estimate and Forecast Wind Resource)

Pinto

Lima

Martins

et al. 2017

RBGF

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Artigo recebido em 06/05/2017 e aceito em 11/10/2017 R E S U M O A confiabilidade da estimativa e da variabilidade do vento num local ou região de interesse é essencial, principalmente para empreendimentos de energia eólica. Atualmente o mapeamento de áreas com elevado potencial para a exploração comercial pode ser realizado com o uso de modelos atmosféricos que demandam um investimento relativamente baixo. Porém para realizar as simulações com modelos atmosféricos de mesoescala são necessários determinar os domínios (grades) do modelo que podem variar de alguns poucos km a dezenas de km. Com o objetivo de auxiliar na determinação destes domínios será utilizada a técnica de análise de agrupamento (Cluster Analysis) nas séries de dados observados nas estações meteorológicas automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para o nordeste do Brasil. Esta classificação consiste em determinar o nível de similaridade ou dissimilaridade entre indivíduos aplicando uma função de agrupamento a uma determinada variável. Está análise tem como principal objetivo determinar regiões com padrões de intensidade do vento semelhante dentro do domínio do estudo, e assim facilitar a localização das grades nas simulações dos modelos, evitando grades que possuam pontos com diferentes padrões de vento. Foram utilizados dados horários de velocidade do vento a 10 m de altura de 121 estações meteorológicas automáticas, no período de janeiro de 2005 a dezembro de 2013. Os resultados obtidos confirmaram que há regiões com diferentes padrões de vento no nordeste, que necessitam configurações de grade distintas e parametrizações físicas adequadas aos fenômenos meteorológicos observados em cada região. Palavras Chaves: Estimativa do vento, Energia eólica, Análise de agrupamento. Research for Optimization of Numerical Modeling Applied to Estimate and ForecastWind Resource A B S T R A C TThe dependability of estimate and variability of the wind in a place or region of interest is essential, primarily for wind power projects. Currently the mapping of areas with high potential for commercial exploitation is carried out with the use of atmospheric models that require a relatively low investment. However to make simulations with mesoscale atmospheric models are required to identify model domains (grids) that can range from few kilometers to tens of kilometers. The goal is determine this domains cluster, the analysis will be made to the observed data from automated weather stations of the National Institute of Meteorology (INMET) to Northeast Brazil. This classification determine the level of similarity or dissimilarity between individuals applying a clustering function to a given variable. This analysis has as main goal, determine regions with intensity patterns of similar wind within domain of the study, and thus facilitate the location of the grids in the simulations of the models, avoiding spots gratings with patterns different of wind. Hourly data were used for wind speed at 10 m height of 121 automatic weather stations, from January 2...

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Section: Introductionunclassified

Análise de Agrupamento na Otimização de Futuras Aplicações de Modelagem Numérica na Estimativa e Previsão de Recurso Eólico (Research for Optimization of Numerical Modeling Applied to Estimate and Forecast Wind Resource)

Pinto

Lima

Martins

et al. 2017

RBGF

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“…Esses dados apresentam resolução espacial de 0,75°x 0,75°, fornecidos pelo European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), descritos em Uppala et al, 2005;Dee et al, 2011. Feddersen et al (1999) e Lima et al (2012) sugeriram um ajuste nos dados extraídos do modelo numérico, que visa a diminuição de erros sistemáticos em modelos de previsão sazonais, tomando como base a média e o desvio padrão dos dados simulados e observados. A equação que representa esse ajuste é:…”

Section: Modelo Brams E Reanálises Do Era-interimunclassified

“…Para a Região Nordeste do Brasil (NEB), destacam-se os trabalhos de Lima e Bezerra Filho (2010), Lima et al (2012), Araújo Junior et al (2014 e Pinto et al (2014) que buscaram avaliar a consistência dos dados de ventos, obtidos por modelos numéricos da atmosfera, comparando-os com dados observados mediante o uso de análises estatís-ticas. Em todos esses estudos é evidenciada a existência de boa relação entre os dois tipos de dados analisados.…”

Section: Introductionunclassified

Análise Comparativa da Velocidade do Vento Simulado Pelo BRAMS com Dados Observados e de Reanálises

Mariano

Cavalcanti

Beserra³

2017

Rev. bras. meteorol.

Self Cite

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A modelagem é usada como um instrumento bastante útil no campo da Meteorologia. Portanto, objetiva-se ajustar o modelo BRAMS (Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System) mediante dados observados e de reanálises geradas pelo ERA-Interim, no intuito de validar a simulação do vento resolvida pelo modelo. Essas informações são de grande utilidade em estudos prévios nos projetos de parques eólicos. Para verificação foram escolhidas três torres anemométricas, situadas nas localidades de Damião, Juazeirinho e Teixeira no Estado da Paraíba. A comparação é feita durante o mês de Outubro de 2010. Os resultados evidenciam que o modelo BRAMS simulou de forma satisfatória os dados reais, para todo o período de estudo, obtendo correlações significativas de 99% e os menores erros para todos os casos apresentados. Palavras-chave: BRAMS, reanálises, modelagem atmosférica, vento. Comparative Analysis of Wind Speed Simulated by BRAMS with Observed Data and Reanalysis AbstractModeling is used as a useful tool in the field of Meteorology. Therefore, the objective is to adjust the BRAMS (Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System) by observed data and reanalysis generated by ERAInterim, in order to validate wind simulations resolved by the model. This information is extremely useful in previous studies in wind farm projects. For verification were chosen three anemometric towers, located in the localities of Damian, Juazeirinho and Teixeira in the state of Paraiba. The comparison is made during the month of October 2010. The results show that the BRAMS model simulated satisfactorily the actual data for the entire study period, obtaining significant correlations of 99% and minor errors in all cases presented.

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“…In general, the RMSE is expressed as a percentage of the average of observations (relative errors). Thus, the RMSE (%) represents the ratio between the error values and the mean of the observations, multiplied by one hundred [32].…”

Section: Measures Of Error and Correction Of The Modelsmentioning

confidence: 99%

“…In order to perform the adjustment of the data of the models (removal of the systematic error of the data obtained by the simulations), a statistical method, [33] and [34] and widely used by [32] and [35]. The method is based on the use of the mean and standard deviation of the data series observed and simulated, given by Equation (4): …”

Section: Measures Of Error and Correction Of The Modelsmentioning

confidence: 99%

Climatic Projections of Lightning in Southeastern Brazil Using CMIP5 Models in RCP’s Scenarios 4.5 and 8.5

Santos¹,

Júnior²,

Santos³

et al. 2017

AJCC

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Given the high and increasing lightning incidence over the Southeast of Brazil and the various impacts that this phenomenon generates to society, there is a growing need in predicting its occurrence, in order to minimize its consequences. In this context, this work presents the development of a methodology for the projection of lightning in the State of São Paulo (Southeastern Brazil), using the HadGEM2-ES and CSIRO-Mk3.6 models in two IPCC climate change scenarios: RCP4.5 and RCP8.5. Since lightning is not an output variable of climate models, tests were carried out to evaluate the relationship between the observed data of oceanic and atmospheric fields, which are known as outputs of the models, and the lightning from the RINDAT and BrasilDAT detection networks. As result, a correlation of 0.84 was obtained. In the projections, it was verified that, while during a large portion of the current climate we observed events of lightning below the average, the future climate reveals the preponderance of anomalously above average events, both in the scenario of intermediate-low emissions (RCP4.5) and in the scenario of high emissions (RCP8.5), suggesting a change in the pattern of the lightning incidence in the State of São Paulo.

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Evaluation of the Wind Power in the State of Paraíba Using the Mesoscale Atmospheric Model Brazilian Developments on the Regional Atmospheric Modelling System

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Análise de Agrupamento na Otimização de Futuras Aplicações de Modelagem Numérica na Estimativa e Previsão de Recurso Eólico (Research for Optimization of Numerical Modeling Applied to Estimate and Forecast Wind Resource)

Análise de Agrupamento na Otimização de Futuras Aplicações de Modelagem Numérica na Estimativa e Previsão de Recurso Eólico (Research for Optimization of Numerical Modeling Applied to Estimate and Forecast Wind Resource)

Análise Comparativa da Velocidade do Vento Simulado Pelo BRAMS com Dados Observados e de Reanálises

Climatic Projections of Lightning in Southeastern Brazil Using CMIP5 Models in RCP’s Scenarios 4.5 and 8.5

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