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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
NAREIDA SIMONE DELGADO DA CRUZ
COMPORTAMENTO DO VENTO E APROVEITAMENTO EÓLICO NA REGIÃO
CENTRAL DE ALAGOAS (CRAÍBAS).
MACEIÓ/AL
2017
COMPORTAMENTO DO VENTO E APROVEITAMENTO EÓLICO NA REGIÃO
CENTRAL DE ALAGOAS (CRAÍBAS).
Dissertação apresentada ao colegiado do
curso de Pós-Graduação em Meteorologia
da Universidade Federal de Alagoas, para
obtenção do título de Mestre em
Meteorologia - Área de concentração em
Processos de Superfície.
Orientador: Prof. Dr. Roberto Fernando da Fonseca Lyra
MACEIÓ/AL
2017
Catalogação na fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Divisão de Tratamento Técnico
Bibliotecária Responsável: Helena Cristina Pimentel do Vale
C957c
Cruz, Nareida Simone Delgado da
Comportamento do vento e aproveitamento eólico na região central de
Alagoas (Craíbas) / Nareida Simone Delgado da Cruz. – 2017.
81 f. : il.
Orientador: Roberto Fernando da Fonseca Lyra
Dissertação (mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de Alagoas.
Instituto de Ciências Atmosféricas. Maceió, 2017.
Bibliografia: f. 74-81.
1. Padrões de vento. 2. Estabilidade atmosférica. 3. Distribuição de Weibull.
4. Energia eólica. I. Título.
CDU: 551.509 (813.5)
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus que me dá forças para superar todas as barreiras e por
me proporcionar todos esses anos de lutas e vitórias.
Agradeço aos meus pais por todo apoio e por me mostrarem que o estudo é sempre o
melhor caminho, e aos meus irmãos em especial a Diliana por todo o auxílio.
A Sylviene Santos, Andrezina Pinto, Evanilda Santos, Janilda Oliveira e ao meu irmão
Elisandro Évora, por serem meu porto seguro. Com eles aprendi que a distância é só um
número para aqueles que realmente são amigos.
A Keila Moreno por toda a amizade, companheirismo e por ter sido a maior
incentivadora para que eu ingressasse no mestrado.
Ao professor Roberto Lyra me faltam palavras para agradecer, pela paciência
(acreditem, ele teve muita), pela orientação, por toda a estrutura oferecida para concepção
deste trabalho e acima de tudo, por ter aceitado me orientar mesmo sabendo das dificuldades
que teria pelo fato de eu ter vindo de um curso totalmente distinto da Meteorologia.
Agradeço aos professores do ICAT por todo compartilhamento em especial ao
professor Ricardo Amorim por toda a amizade e carinho.
Aos membros da banca por terem aceitado o convite e pelas sugestões para
aprimoramento deste trabalho.
As minhas colegas do Laboratório de Micrometeorologia, Silvania e Samara, pela
receptividade, partilha e amizade. Agradeço também a Thays Paes, ao Diogo Ramos e ao
Marney Lisboa por todo conhecimento compartilhado.
Aos meus colegas de turma, com os quais compartilhei dois anos de estudo, amizade e
muitos momentos de descontração, em especial a Carol Cavalcante e a Edmara Ramos.
Aos amigos que fiz durante os anos que morei em Maceió em especial a Maryelli e a
sua família que me adotaram.
Ao Heder por esses dois anos de convivência e amizade.
Quero agradecer a todos que se cruzaram comigo e que indiretamente contribuíram
para este trabalho.
Finalizo agradecendo a uma pessoa muito especial, Hernani Gomes Assunção, por
todo apoio, incentivo, amizade, amor, e pela confiança e valorização sempre tão entusiasta do
meu trabalho, que me deram forças para lutar quando muitas vezes a minha vontade foi
desistir.
RESUMO
O Presente trabalho tem como objetivo estudar o comportamento do vento e as suas
particularidades em Craíbas – AL (09° 40' 03.4" S 36° 50' 40.2" W, 210m) e analisar
a viabilidade do local em termos do aproveitamento eólico. Para tal foram usados dados do
Projeto Previsão de Ventos para Parques Eólicos do Nordeste Brasileiro (PVPN). A área de
estudo fica inserida na zona rural do município de Craíbas localizado na região central do
estado de Alagoas. Foi efetuada uma análise climatológica por meio das médias mensais das
variáveis meteorológicas (temperatura, umidade relativa, pressão, velocidade, direção e
precipitação) Foi testada a hipótese do uso de dados de estações meteorológicas no estudo da
energia eólica. As condições de estabilidade foram analisadas através do número de
Richardson (Ri) e a classificação de Pasquill–Gifford–Turner. Foram utilizados os registro de
rajadas em três níveis (100, 70 e 50m) como parâmetro analisar a regularidade do
escoamento. Em seguida, foi feita uma investigação da influência das rajadas em regiões
próximas. Por último, foi feita a análise da aptidão do local para o aproveitamento eólico
usando o WASP (Wind Atlas, Analysis and Application Program). Os resultados mostraram
que na altura de 100 m a velocidade média mensal varia cerca de 6,73 m/s entre o mínimo
(maio) e o máximo (outubro). A velocidade média anual foi de 5,87 m/s a 50m e 6,25 m/s a
70m. O ciclo diário é marcado por um aumento ao longo da tarde com máximo no início da
noite. A direção do vento variou pouco ao longo do ano tendo SE como direção
predominante. O uso de dados de estações meteorológicas para auxiliar o presente estudo não
se mostrou uma opção viável. A atmosfera foi predominantemente instável ao longo do ano
(49%) sendo que 31% dos casos foram de estabilidade e 20% de atmosfera neutra. Em relação
ao horário, esta foi predominantemente instável durante o dia (65,8%) e estável durante à
noite (35,3%). A ocorrência de rajadas não tem nenhuma ligação com aquelas identificadas
nas estações meteorológicas próximas sendo condicionada apenas pelas condições de
estabilidade. Quanto aos parâmetros de Weibull o período de estudo apresentou uma
velocidade média de 6,72 m/s, ‘’k’’ igual a 3,45 e ‘’A’’ igual a 7,5 m/s. Foi comprovado que
tanto Craíbas como na região do entorno é viável a exploração do recurso eólico. Também foi
comprovado que em Craíbas especificamente esta exploração pode ser feita em alturas
menores que 100m viabilizando economicamente a instalação de um parque eólico.
Palavras-chave: Padrões de vento. Estabilidade atmosférica. Distribuição de Weibull.
Energia eólica.
ABSTRACT
The aims of this work is to study the behavior of the wind and its peculiarities in Craíbas –
AL (09° 40' 03.4" S 36° 50' 40.2" W, 210m) and to analyze the viability of place in terms of
wind energy resource. For this purpose, data from the Wind Forecasting Project for Wind
Farms in Northeast Brazil (PVPN) were used. The study area is inserted in rural zone of the
municipality of Craíbas - AL located in the central region of the state of Alagoas. A
climatological analysis was performed by monthly means of meteorological variables
(temperature, relative humidity, pressure, velocity, direction, and precipitation). The
hypothesis of using Meteorological stations data in the wind energy study was tested. The
atmospheric stability conditions were analyzed by Richardson number (Ri) and PasquillGifford-Turner classification. The gusts records were used in three levels (100, 70 and 50m)
as parameters to analyze the flow regularity. Then, it was made an investigation of the
influence of gusts in nearby regions. Finally, an analysis of site suitability for wind energy
was made using the WASP (Wind Atlas, Analysis and Application Program). The results
showed that at a height of 100 m the average monthly speed varies about 6.73 m/s between
the minimum (May) and the maximum (October). The average annual velocity was 5.87 m/s
at 50 m, 6.25 m/s at 70 m. The diurnal cycle is marked by an increase during afternoon with a
maximum at the beginning of night. The wind direction varied little throughout the year with
SE as the predominant direction. The use of Meteorological stations data supports the present
study was not a viable option. The atmosphere was predominantly unstable throughout the
year (49%) and 31% of the cases were stable and 20% neutral. Regarding the hourly, it was
predominantly unstable during the day (65.8%) and stable at night (35.3%). The occurrence of
gust has no connection with those identified in the Meteorological stations that are being
conditioned only under the conditions of stability. Regarding the Weibull parameters, the
period of study showed an average speed of 6.72 m/s, "k" equal to 3.45 and "A" equal to 7.5
m/s. It has been proven that both Craíbas and the surrounding region is viable to exploit the
wind resource. It has also been proven that in Craíbas specifically this exploration can be
done at heights less than 100m making the installation of a wind farm economically viable.
Key words: Wind patterns. Atmospheric stability. Weibull distribution. Wind power.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – a) Localização do sítio experimental. b) Imagem de satélite da região onde foi
instalado a torre anemométrica. ................................................................................................ 29
Figura 2 - Localização da estação meteorológica de Arapiraca. .............................................. 31
Figura 3 - Localização da estação meteorológica de Palmeira dos Índios. .............................. 31
Figura 4 - Mapa: a) Relevo de Craíbas e Girau do Ponciano; b) Localização de Craíbas e
Girau do Ponciano. ................................................................................................................... 34
Figura 5 – Valores mensais no período de abril de 2014 a março de 2015. a) Temperatura
média ar em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR); b) Umidade relativa média em Craíbas (CR) e
Arapiraca (AR); c) Pressão em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR); d)Precipitação acumulada
mensal em Arapiraca ................................................................................................................ 42
Figura 6 - Velocidade média em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR) no período de abril de 2014 a
março de 2015. ......................................................................................................................... 43
Figura 7 - Direção do vento em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR) no período de abril de 2014 a
março de 2015. ......................................................................................................................... 44
Figura 8 – a) Ciclo diário médio anual da velocidade do vento nas alturas de 100 m em
Craíbas e 50 m Girau do Ponciano (RAMOS, 2012); b) Ciclo diário médio anual da
velocidade do vento nas alturas de 50, 70 e 100m em Craíbas. ............................................... 46
Figura 9 - Velocidade normalizada, no período de abril/2014 a março/2015. ......................... 48
Figura 10 - Velocidade normalizada para os últimos 10 minutos registrados em Craíbas, no
período de abril/2014 a março/2015. ........................................................................................ 49
Figura 11 - Rajada normalizada, no período de abril/2014 a março/2015. .............................. 50
Figura 12 - Frequência de ocorrência (%) das três classes de estabilidade atmosférica em
Craíbas durante o período de abril de 2014 a março de 2015: a) todo o conjunto de dados (dia
e noite); b) durante o dia; c) durante a noite. ............................................................................ 52
Figura 13 - Frequência de ocorrência (%) das classes e subclasses de estabilidade atmosférica
em Craíbas durante o período de abril de 2014 a março de 2015: a) todo o conjunto de dados
(dia e noite); b) durante o dia; c) durante a noite...................................................................... 54
Figura 14 - variação da condição atmosférica durante o período noturno. .............................. 55
Figura 15 - Ocorrência de rajadas em simultâneo nas camadas C12, C23 e C123 durante o
período de abril de 2014 a março de 2015. .............................................................................. 58
Figura 16 - Condição atmosférica em Craíbas no mês de setembro (2014) e durante o período
de abril (2014) a março (2015). ................................................................................................ 59
Figura 17 - Condição atmosférica durante o dia em Craíbas no mês de setembro (2014) e no
período de abril (2014) a março (2015). ................................................................................... 60
Figura 18 - Condição atmosférica a noite em Craíbas no mês de setembro (2014) e durante o
período de abril (2014) a março (2015). ................................................................................... 61
Figura 19 - Ciclo diário de ocorrência de rajadas em simultâneo, durante o período de abril de
2014 a março de 2015. .............................................................................................................. 62
Figura 20 - Ciclo diário médio anual das rajadas nos níveis 1, 2 e 3, da torre anemométrica de
Craíbas durante o período de abril de 2014 a março de 2015. ................................................. 63
Figura 21 - Estatística do vento: a) Rosa dos Ventos ilustrando a frequências das direções
ocorridas na região de Craíbas; b) Curva de distribuição de Weibull. Para a região de Craíbas,
no período de abril/2014 a março/2015. ................................................................................... 65
Figura 22 - Velocidade média mensal e Desvio Padrão em Craíbas, no período de abril de
2014 a março de 2015. .............................................................................................................. 68
Figura 23 - Médias mensais do parâmetro de escala “A”, e da velocidade média mensal em
Craíbas, no período de abril de 2014 a março de 2015. ........................................................... 69
Figura 24 - Médias mensais do Parâmetro de forma “k” e da velocidade média mensal em
Craíbas, no período de abril de 2014 a março de 2015. ........................................................... 70
Figura 25 –Densidade de Potência, no período de abril de 2014 a março de 2015. ................. 72
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Descrição dos sensores usados na anemométrica de Craíbas.................................. 30
Tabela 2 - Classes de estabilidade PGT.................................................................................... 37
Tabela 3 - variação em graus em cada ponto cardeal e colateral ............................................. 40
Tabela 4 - Classificação da estabilidade atmosférica e percentagem de cada condição de
estabilidade. ................................................................................................................ 56
Tabela 5 - Percentual de casos coincidentes nas três camadas durante o período de abril de
2014 a março de 2015. ............................................................................................... 57
Tabela 6 - Correlação entre as porcentagens de ocorrências de rajadas nas diferentes camadas.
.................................................................................................................................... 61
Tabela 7 - Correlação entre as ocorrências de rajadas na torre anemométrica de Craíbas com
as ocorridas nas estacoes meteorológicas de Arapiraca e Palmeira dos Índios durante
o período de abril de 2014 a março de 2015. ............................................................. 64
Tabela 8 – Parâmetros de escala ‘’A’’...................................................................................... 66
Tabela 9 - Parâmetros de forma ‘’k’’ ....................................................................................... 66
Tabela 10 - Valores de ‘’ k’’ e A para cada local levando em conta todos os setores e os dois
setores de maior predominância (1° e 2°) .................................................................. 71
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
‘’A’’ – Fator de escala da distribuição de Weibull
AR – Arapiraca
‘’c’’ – Fator de escala da distribuição de Weibull
CLA – Camada Limite Atmosférica
CLN – Camada Limite Noturna
CLP – Camada Limite Planetária
CLS – Camada Limite Superficial
cp - calor específico à pressão constante (MJ kg-1K-1)
CMm – Componente Meridional
CZm - Componentes zonal
CR – Craíbas
CRD – Camada Residual Diurna
C12 – Rajada simultâneo nos níveis 1 e 2
C23 – Rajada simultâneo nos níveis 2 e 3
C123 – Rajada simultâneo nos níveis 1, 2 e 3
dd - direção do vento (Graus)
Dp – Desvio padrão
Dvm – Direção vetorial média
E – Direção Leste
ENE – Direção Leste-Nordeste
ESE – Direção Leste-Sudeste
ff – velocidade do vento (m/s)
FINO1- Forschungsplattformen in Nord
g – aceleração da gravidade (m.s-2)
GP – Girau do Ponciano
INMET – Instituto Nacional de Meteorologia
‘’ k ‘’ – Parâmetro de forma da distribuição de Weibull
L – Comprimento de Obukhov
MM – Média Mensal
N – Direção Norte
NEB – Nordeste Brasileiro
NE – Direção Nordeste
NNE – Direção Norte-Nordeste
NNW – Direção Norte-Noroeste
NW – Direção Noroeste
N1 – Nível de medição 1 (altura de 100m)
N2 – Nível de medição 2 (altura de 70m)
N3 – Nível de medição 3 (altura de 50m).
OWEZ – Windpark Egmond aan Zee
P – Potência
PGT – Pasquill–Gifford–Turner
PNAC – Plano Nacional de Mudanças Climáticas
PI – Palmeira dos Índios
PVPN – Projeto Previsão de Ventos para Parques Eólicos do Nordeste Brasileiro
Raj – Rajada
Ri – Richardson
S – Direção Sul
SE – Direção Sudeste
SSE – Direção Sul-Sudeste
SSW – Direção Sul-Sudoeste
SW – Direção Sudoeste
T – Temperatura (K)
TA – Torre anemométrica
U –Velocidade média
UR – Umidade Relativa
V – velocidade do vento
Vmm – Velocidade média mensal
VVm – velocidade vetorial média
VV (AR) – Velocidade média em Arapiraca
VV (CR) – Velocidade média em Craíbas
W – Direção Oeste
WAsP – Wind Atlas, Analysis and Application Program
WRF – Meteorological Research and Forecasting Model
WNW – Direção Oeste-Noroeste
WSW – Direção Oeste-Sudoeste
Z – Altura de referência (m)
Δθ – Variação da temperatura potencial (K)
ΔZ – Espessura da camada (m)
ΔU – Variação da velocidade do vento na camada (m/s)
SUMÁRIO
1
INTRODUÇÃO ...................................................................................................................................... 14
2
REVISÃO DE LITERATURA ........................................................................................................ 16
2.1
Energia eólica no Brasil ........................................................................................... 16
2.2
Variabilidade do vento no território Brasileiro .................................................... 18
2.3
Rajada ....................................................................................................................... 20
2.4
Estatística aplicada ao estudo da energia eólica ................................................... 21
2.5
Estabilidade atmosférica ......................................................................................... 24
3
MATERIAIS E MÉTODOS ............................................................................................................. 28
3.1
Localização da área de estudo ................................................................................ 28
3.2
Aquisição e tratamento dos dados .......................................................................... 29
3.3
Médias mensais ........................................................................................................ 32
3.3.1
Escalares ................................................................................................................. 32
3.3.2
Vetoriais ................................................................................................................. 32
3.3.3
Precipitação ............................................................................................................ 33
3.4
Ciclo diário médio anual ......................................................................................... 33
3.5
Velocidade Normalizada e Rajada Normalizada .................................................. 35
3.6
Estabilidade Atmosférica ........................................................................................ 36
3.7
Relação entre rajadas nos 3 níveis da torre anemométrica ................................. 38
3.7.1
Rajadas em Simultâneo .......................................................................................... 38
3.7.2
Correlação entre as rajadas identificadas na torre anemométrica com as ocorridas
nas estações meteorológicas de Arapiraca e Palmeira dos Índios. ........................................... 38
3.8
Vento e Aproveitamento eólico ............................................................................... 39
3.8.1
Distribuição de Weibull .......................................................................................... 39
3.8.2
Potência do vento ................................................................................................... 40
4
RESULTADOS E DISCUSSÕES ................................................................................................... 41
4.1
Condições meteorológicas no período de estudo ................................................... 41
4.1.1
Médias mensais ...................................................................................................... 41
4.2
Vento e estabilidade atmosférica ............................................................................ 44
4.2.1
Ciclo diário médio anual ........................................................................................ 44
4.2.2
Velocidade Normalizada para fins eólicos ............................................................. 47
4.2.3
Estabilidade atmosférica ........................................................................................ 50
4.2.4
Relação entre rajadas nos 3 níveis da torre anemométrica..................................... 56
4.3
Aproveitamento eólico ............................................................................................. 65
4.3.1
Distribuição de Weibull .......................................................................................... 65
4.3.2
Comparação entre Craíbas e Girau do Ponciano .................................................... 70
4.3.3
Potência produzida em Craíbas nas alturas de 50m e 100m .................................. 72
5
CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................................ 73
REFERÊNCIAS BIBLIÓGRAFICAS .................................................................................................. 74
14
1
INTRODUÇÃO
Face ao crescente aumento populacional em sintonia com o aumento tecnológico surge
a necessidade de incrementar a oferta energética de modo a atender a demanda. Entretanto,
este incremento na oferta energética sobrecarrega os sistemas de atendimento fazendo com
que haja a necessidade de implementar novas fontes energéticas.
A preocupação com a preservação ambiental faz com que haja uma busca por
alternativas energéticas que agridem o mínimo possível o ambiente. Pesquisadores como
Tolmasquim et al. (2007), Garcilasso et al. (2015), Dolabella (2017) afirmam que uma boa
matriz energética deve ser diversificada de modo que quando houver carência em um setor
este pode ser compensado por outro.
No Brasil, já é de conhecimento que a hidroelétrica é a maior fonte usada na produção
elétrica. Entretanto, esta fonte energética é dependente das condições de precipitação pois a
quantidade de energia gerada é condicionada pela quantidade de água presente nos
reservatórios hídricos.
Segundo Carneiro (2014), nos períodos de estiagem em que os
reservatórios apresentam níveis mais baixos, a hidroeletricidade é complementada por
termoelétricas.
Porém, o uso de combustíveis fosseis na geração de energia é um dos
principais percursores do efeito estufa, tido como o principal vilão no aumento do
aquecimento global além dos altos custos na geração de energia por meio destas fontes.
Visando a preservação ambiental e o suprimento de energia várias são as ações para
inserção de fontes renováveis na matriz energética onde podemos destacar, a Agenda Elétrica
Sustentável realizado pelo WWF-Brasil em 2008, que demonstrou que é possível dobrar a
participação de fontes renováveis na matriz energética Brasileira.
Neste cenário, a energia eólica destaca-se entre elas, por ser uma fonte limpa,
renovável e oferece uma série de vantagens e que quando não é benéfica é no mínimo menos
agressora ao meio ambiente, podendo contribuir expressivamente nos quesitos necessários
com relação aos custos de produção, segurança de fornecimento e sustentabilidade ambiental
(Martins et al., 2008).
Carneiro (2014) aponta a existência de uma complementaridade sazonal entre o
recurso hídrico e o eólico, visto que, precisamente nos meses de precipitações pouco
expressivas ou inexistentes que o recurso eólico apresenta valores mais elevados.
Costa e Lyra (2012) afirmam que a inserção da energia eólica na matriz energética,
produz um estoque virtual da energia das hidrelétricas tendo em conta que o aproveitamento
15
eólico faz com que as águas presentes nos reservatórios ficam estocadas para situações
adversas como secas prolongadas que podem levar a necessidade de racionamento de energia.
Amarante et al. (2001) alega que essa sinergia potencial entre os regimes eólico e
hídrico pode culminar o Brasil como possuidor de uma matriz elétrica estável e composta
predominantemente por recursos renováveis.
Junto com os benefícios que esta fonte energética pode trazer para o país, Pereira et al.
(2007) aponta que esta fonte traz também uma incerteza relacionada à produção final pois o
vento possui características intermitentes que muitas vezes limita a aplicação.
Diante disto, estudos das características do regime do vento fornecem informações
cruciais principalmente no que diz respeito a identificação dos padrões da área de estudo em
função da variabilidade em termos de velocidade e direção. Já que segundo Martins e Pereira
(2011) a falta de informações confiáveis sobre a variabilidade do recurso eólico é tida como
um dos principais estorvos para o desenvolvimento mais rápido do setor eólico.
A previsão de vento de curto prazo, torna-se portanto, crucial tendo em vista que eleva
a eficiência das previsões de modo a ter um melhor planejamento e rentabilidade na produção
eólica, amenizando as perdas neste setor, suavizando uma possível defasagem com relação a
geração de uma usina quando esta for instalada (RAMOS, 2012).
Este trabalho tem por objetivo estudar o comportamento do vento e as suas
particularidades em Craíbas – AL e analisar a viabilidade do local em termos de
aproveitamento eólico.
16
2
REVISÃO DE LITERATURA
Neste item será feito uma abordagem sobre o recurso eólico, onde será apresentado
uma revisão de literatura, referente a energia eólica no Brasil, a variabilidade do vento no
território Brasileiro, a importância do estudo de rajadas e das condições de estabilidade
atmosférica no estudo do aproveitamento eólico e por último, a importância do uso de
distribuições estatísticas no estudo da energia eólica.
2.1
Energia eólica no Brasil
De acordo com Silva et al. (2002) os levantamentos das características dos ventos em
diferentes pontos do Brasil, em sintonia com as pesquisas realizadas por diferentes
universidades, apontam para existência de um imenso potencial eólico neste país.
De modo a determinar as áreas de maior potencial eólico no território Brasileiro foi
desenvolvido o Atlas do Potencial Eólico Brasileiro que aponta o Nordeste Brasileiro (NEB)
como região de maior potencial, principalmente nos estados do Ceará e Rio Grande do Norte
(AMARANTE, 2001). Além do atlas, outros trabalhos foram desenvolvidos de modo
fortalecer a ideia que o Brasil apresenta boas condições para o aproveitamento eólico.
Dentre este trabalhos, podemos citar o de Chou et al. (2006), onde os autores
constataram que as principais regiões de ventos intensos e persistentes coincidiram com as
regiões indicadas pelo Atlas do Potencial Eólico Brasileiro, cujo as áreas de maior potencial
localizam-se na divisa entre Piauí e Ceará, a divisa entre Piauí e Pernambuco, várias áreas na
Chapada Diamantina na Bahia, litoral e faixa em pontos altos da Serra da Borborema, no Rio
Grande do Norte e Pernambuco, litoral e algumas regiões altas no Ceará.
Embora haja a confirmação do potencial eólico do NEB pelo atlas vários estudos
fortalecem esta proficuidade. Amarante et al. (2001), Silva et al. (2005) e Pereira et al. (2008)
afirmam que o NEB é a região de maior potencial eólico no território nacional, ao qual pode
contribuir significativamente na garantia de um bom suprimento energético do país.
Sauer et al. (2006) afirmam que as melhores áreas para a instalação de parques eólicos
no Brasil encontram-se ao longo de sua costa, mais particularmente na sua região Nordeste.
Segundo Pereira (2007) a existência de estudos preliminares indicam de que as
maiores velocidades do vento são observadas nos períodos em a vazão dos rios da região é
reduzida dando, portanto, indícios de uma complementaridade sazonal entre o recurso eólico e
hidroelétrico no NEB.
17
Lira et al. (2011) através da estimativa de recursos eólicos nas regiões de Paracuru e
Camocim, localizadas no litoral do estado do Ceará usando a teoria da regressão linear
asseguram que os resultados obtidos confirmam estes locais como potenciais sítios favoráveis
para o aproveitamento da energia eólica.
Lima (2011) com o intuito de descrever o potencial eólico de cinco localidades do
Estado da Paraíba de forma pontual e avaliar a capacidade do modelo atmosférico de
mesoescala Brazilian Developments on the Regional Atmospheric Modelling System
(BRAMS) em descrever a intensidade do vento nessas regiões usou dados observacionais de
intensidade e direção do vento a 10 m de altura obtida nas estações do Instituto Nacional de
Meteorologia (INMET).
Constatou que dentre essas cinco regiões, Campina Grande
apresenta o maior potencial eólico enquanto que São Gonçalo mostrou-se com baixos valores.
Seu estudo mostrou também que as cinco estações analisadas revelam a existência de recursos
eólicos na região que poderiam atender a demanda local por energia elétrica.
Vale ressaltar que além das áreas identificadas pelo Atlas Eólico Brasileiro outras
áreas no NEB apresentam boas características para a instalação de parques eólicos.
O Atlas do potencial eólico do estado de Alagoas foi elaborado através de um
convênio de cooperação entre a Centrais Elétricas Brasileiras - Eletrobrás, Instituto de
Tecnologia para o Desenvolvimento - LACTEC e a Universidade Federal de Alagoas – UFAL
(RAMOS, 2012).
O mesmo aponta que as áreas de maior potencial deste estado localizam-se nas regiões
de Dunas de Piaçabuçu, serras de Água Branca e Mata Grande, Carneiros, Senador Rui
Palmeira e Girau do Ponciano. Entretanto, ainda segundo o mesmo Atlas estas regiões
apresentam limitações para a instalação de parques eólicos pelo fato de algumas estarem
inseridas em áreas de proteção ambiental ou em áreas de difícil acesso. Finalmente, os
cálculos apontaram que o Estado de Alagoas tem capacidade instalável em locais com
velocidades superiores a 7,0m/s, a produção anual de 458 Gwh, 822GWh e 1.340GWh, nas
alturas de 50m, 75m e 100m, o que representaria, respectivamente, 22%, 39% e 64% do
consumo de energia elétrica do Estado, calculado com base no ano de 2006.
Outros estudos realizados reforçam a ideia de que o Estado de Alagoas apresenta boas
condições para o aproveitamento eólico.
Silva et al. (2004) concluíram que o potencial eólico da direção predominante no
litoral do estado de Alagoas foi menor do que aquele obtido no interior do Estado.
Os resultados encontrados por Costa (2009) apontam que os padrões médios com
maiores velocidades do vento ocorreram na região do Agreste (7,1 ±1,2 ms-1/mês), seguido do
18
Sertão (6,8 ±0,9 ms-1/mês) e Litoral (5,3 ±0,8 ms-1/mês). Afirmando assim que regularidade
da velocidade e a pouca variabilidade de direção do vento torna Alagoas uma ótima opção
para a instalação de aérogeradores.
Análises realizadas por Costa e Lyra (2012) mostram que as maiores velocidades
foram observadas no interior do Estado (Agreste e Sertão). Com relação a direção, o estudo
mostrou a ocorrência de uma variabilidade da direção do vento entre o período seco e o
chuvoso tanto na região litorânea como no agreste do estado. De modo geral, os resultados
indicam que no interior do estado de Alagoas existe um maior potencial eólico em relação ao
litoral do Estado não apenas pelas maiores velocidades mas também pela menor variabilidade
tanto horária quanto ao longo do ano encontrada nas estações do interior.
Além dos estudos apresentados acima, a afirmação de que território Brasileiro é
detentor de um imenso potencial para exploração do recurso eólico, é culminada pela
quantidade de usinas eólicas já em operação.
Dados da Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL (2017), indicam que o
território brasileiro possui 417 usinas instaladas em operação, representando uma potência
fiscalizada de 10.479.642 kW representando 6,5571 % da matriz elétrica. Ainda segundo a
ANNEL, o Brasil possui novas 154 usinas em fase de construção com uma potência
outorgada de 3.609.000 kW.
2.2
Variabilidade do vento no território Brasileiro
Já é de praxe que a boa identificação do potencial eólico de uma dada localidade está
diretamente relacionada à existência de uma série temporal de observações da velocidade e
direção do vento a uma altura adequada. Segundo Vendramini (1986) apud Munhoz e Garcia
(2008), o vento apresenta uma considerável variabilidade no espaço e no tempo devido a
características intrínsecas da região como a localização geográfica do local, da rugosidade da
superfície, do relevo, da vegetação, e também em função da época do ano. Sendo assim nos
locais com potencial eólico os dados de direção dos ventos são cruciais para a definição do
melhor posicionamento e dimensionamento das torres de energia para utilização do vento
como fonte de energia (GALVANI et al.,1999).
Silva et al. (2002) reforça a afirmação de Galvani et al. (1999), que quanto maior for o
conhecimento dessas características mais eficaz será a implementação de um tipo de turbina
específico, de modo a proporcionar uma melhor rendimento energético em cada localidade
identificada como detentora de bom potencial eólico e que enquadra-se nas condições
19
socioeconômicas do país. Assegurando também que o conhecimento da direção predominante
do vento favorece uma melhor avaliação do potencial eólico da região quer em função das
variações associadas à frequência do vento quer em função às variações de direção.
Segundo Costa e Lyra (2012), as pesquisas com energia eólica são limitadas pela falta
de informações para este fim já que o ideal é se utilizar dados a partir de torres anemométricas
situadas em locais adequados. Além disso, tais informações devem conter dados de
velocidade e direção do vento em que a altura adequada de medição inicie-se a partir de 30 à
40m que são alturas onde o rotor irá operar devido a maior intensidade dos ventos.
Vale ressaltar que o estudo das velocidades e direções do vento no Brasil não é algo
recente na literatura e pode ser encontrado trabalhos antigos que dão indícios de variabilidade
sazonal dos ventos. Como podemos citar Machado (1950), Moreno (1961) e Reis e Berlato
(1972).
Com intuito de estudar a variabilidade do vento nas regiões climáticas do Estado do
Rio Grande do Sul, Machado (1950) e Reis e Berlato (1972) concluíram que nestas regiões, a
direção predominante dos ventos é do quadrante leste: Nordeste (NE), Leste (E) e Sudeste
(SE) cujo as velocidades médias mais elevadas ocorrem nos meses de primavera e as menores
no outono. Sendo a direção predominante E, identificada também por Moreno (1961), no seu
estudo direcionado a região de Santa Maria – RS.
Ao longo dos anos, várias outras pesquisas foram desenvolvidas de modo a estudar as
características do vento para fins eólicos em diferentes regiões do Brasil.
Sacramento et al. (2006) realizaram um estudo sobre o potencial eólico da Serra da
Ibiapaba situada no Estado do Ceará através do qual identificaram a existência de um bom
potencial eólico nas regiões de São Benedito e Ubajara.
Silva et al. (2004) concluíram que a direção predominante do vento no NEB como um
todo varia de N a S com predominância das direções E e SE.
Silva (2009) e Costa (2009) ao avaliarem a distribuição espaço-temporal da velocidade
e direção do vento em Alagoas. Verificaram que as maiores velocidades do vento acontecem
durante o verão que coincide com a estação seca local. Seus resultados apontam que a direção
do vento é predominante de Leste-Sudeste (ESE) em todo o Estado. Relatando que uma
característica comum para determinados sítios experimentais do interior consiste na
ocorrência dos valores máximos da velocidade do vento no período noturno principalmente
nas regiões serranas circundadas por planícies.
De acordo com o estudo de Alves (2001) a direção predominante do vento no NEB é
de E com oscilações para SE e NE e que os ventos mais fortes, em média 4,3 m/s, ocorreram
20
no estado do Rio Grande do Norte e ventos mais fracos em média 2,7 m/s, ocorreram no
estado do Maranhão.
Pinto et al. (2014) compararam os dados observados em duas torres anemométricas
instaladas no estado de Alagoas com estimativas de vento produzidas em simulações
numéricas realizadas com o modelo de mesoescala BRAMS para as regiões de Roteiro e
Girau Ponciano. Verificaram que com relação ao mês de Novembro, correspondente a estação
seca, tanto os valores observados quanto os estimados da velocidade do vento são maiores que
os valores referentes ao mês de Maio, fato esperado para esta época do ano (estação seca) na
região. E que a direção predominante observada em ambas torres anemométricas foram de
NW/E.
2.3
Rajada
O termo rajada é definido por Linacre (1996), como sendo a maior velocidade do
vento registrado num período de uma hora, correspondendo a uma variável instantânea, com
dimensão de centímetros e duração de segundos.
Bueno et al. (2011) afirmam que as ocorrências de rajadas podem acarretar grandes
prejuízos como acamamento de plantações, intensificação da evapotranspiração e a
potencialização da erosão dos solos além de outros danos à sociedade como mortes violentas,
destelhamento de construções, quedas de redes de transmissões, entre outros.
No que diz respeito ao aproveitamento eólico o estudo das rajadas é de suma
importância dado a sua interferência nas direções do vento e nos danos que estes podem
causar nos equipamentos (COSTA, 2009).
Para compreender este fenômeno alguns estudos foram desenvolvidos ao longo dos
anos.
Bueno et al. (2011) objetivaram estimar as probabilidades de ocorrência de ventos a
partir de valores observados focando naqueles em que as velocidades causaram danos à
agricultura e ao meio urbano. A partir desses dados os autores determinaram suas direções
predominantes para a região de Lavras (MG) verificando também o ajuste da distribuição
Gama às velocidades máximas de vento para todos os meses do ano. Com isso os autores
concluíram que os maiores valores de velocidade do vento são encontrados no período de
setembro à fevereiro com probabilidades de ocorrências superiores às dos outros meses. E que
para eventos extremos (velocidades acima de 100 km/h) as probabilidades de ocorrência são
mínimas para todos os meses do ano. Seus resultados permitiram concluir que a direção
21
predominante de rajadas de ventos é E, seguida de oeste (W), de fevereiro à novembro.
Porém, nos meses de janeiro e dezembro a direção dominante inverte-se, predominando W,
seguida de E. De modo geral, os autores concluíram que independentemente da intensidade
de rajadas de ventos, estas ocorrem com maiores probabilidades no período de setembro à
fevereiro
Bautista et al. (2004) ao estudar o comportamento das rajadas de vento em Piracicaba
– SP verificaram que a distribuição de Gumbel demonstrou ser a mais adequada para modelar
os dados de velocidade máxima de vento em todos os meses do ano. Enquanto que Silva et
al. (1997) concluíram em seu estudo sobre as rajadas máximas de vento durante um período
de 20 anos ocorridas em Pelotas, Estado do Rio Grande do Sul que a distribuição Normal se
mostrou mais adequado para representar as características do vento nesta região.
Oliveira et al. (2010) analisaram as rajadas máximas de ventos diárias e anuais na
costa brasileira compreendendo as regiões de Sul à Sudeste. Períodos de retorno de 10, 25, 50
e 100 anos foram analisados levando os autores a concluírem que os ventos com velocidades
muito altas apresentam baixas probabilidades de ocorrência com períodos de retorno variando
de 50 à 100 anos visto que os resultados estiveram entre 1 à 10 anos de retorno.
Heldwein et al. (2003) verificaram que as rajadas fortes de vento em Santa Maria (RS)
têm norte como direção predominante ao longo do dia e a média horária das rajadas de vento
é maior nas horas mais quentes do dia.
2.4
Estatística aplicada ao estudo da energia eólica
A distribuição de frequência é sem dúvida uma das melhores alternativas para avaliar
o potencial eólico de uma região (SILVA, 2003 apud ROCHA et al. 2012).
Sansigolo (2005) afirma que a avaliação do potencial eólico de uma região não é algo
tão simples que exige um ajuste e verificação de diferentes distribuições teóricas de
probabilidade às velocidades e preferencialmente às velocidades cúbicas do vento.
Várias são as distribuições estatísticas usadas no estudo do vento entre as quais
podemos citar as distribuições de Weibull, Rayleigh, Beta, Gama e Normal.
Entre essas distribuições destaca-se a distribuição de Weibull de dois parâmetros por
ser a mais adequada e por apresentar um bom ajuste à distribuição de frequência dos dados de
velocidade do vento (MACEIRA et al.,2011; ROCHA et al. 2012). Sendo vários os estudos
que fortalecem esta afirmação onde podemos citar os estudos de Justus et al. (1976); Van Der
Auwera et al. (1980); Rehman et al (1994); Garcia et al. (1998); Nfaqui et al. (1998); Silva et
22
al. (2002), Archer e Jacobson (2003), em que ambos apontam a distribuição de Weibull
como a que melhor se ajusta aos dados de velocidade de vento.
Esta distribuição depende de dois parâmetros: o parâmetro de escala ‘’A’’ e o
parâmetro de forma ‘’k’’ (DALMAZ, 2007).
O parâmetro ‘’A’’ está diretamente relacionado a velocidade média do vento de modo
que os meses cujo este fator apresenta valores mais altos
correspondem a aqueles cujo as
velocidades do vento são mais altas conforme afirmou Moura et al., 2004.
Com relação ao ‘’k’’, Martinez (2003) afirma que este geralmente apresenta valores
entre 1,5 a 3 estando relacionado a regularidade dos ventos, de modo que quanto maior o
valor de ‘’k’’, maior será a regularidade dos ventos em termos de velocidade.
Rocha et al. (2012) afirmam que apesar desta distribuição se ajustar bem a maioria dos
regimes estatísticos de vento a aplicabilidade desta pode estar sujeita a discrepâncias
significativas com dados reais.
De acordo com Dalmaz (2007) e Carneiro (2014) a distribuição de Weibull
tem se
revelado como sendo um método extremamente conveniente de caracterização de recursos
eólicos.
A literatura apresenta uma vasta de trabalhos onde foi aplicado o uso desta
distribuição de probabilidade para estudos das características do vento em diversas partes do
mundo.
Hennessey (1977) e Justus et al. (1978), aplicaram a distribuição de Weibull
à
velocidade do vento medida em mais de cem (100) localidades dos Estados Unidos, e seus
resultados concluíram que esse modelo foi o que proporcionou o melhor ajuste aos dados de
distribuição de frequências da velocidade do vento.
Nfaqui et al. (1998) efetuaram um estudo sobre as características do vento e o
potencial eólico da região mais ventilada de Marrocos, utilizando dados horários de 11
estações. Concluíram que a distribuição híbrida de Weibull
representou melhor o dado
observado, em detrimento da forma clássica desta distribuição.
Bandeira (1990) usou velocidades médias horárias do vento agrupadas em quatro
períodos diários de seis horas cada e ajustados ao modelo de Weibull. Não foi identificada a
direção predominante do vento assim como ocorreu nos estudos de Bastos et al. (1986, 1987)
que, entretanto, não realizaram ajustamentos dos dados a nenhum tipo de distribuição
probabilística no seu estudo para o zoneamento eólico do Nordeste brasileiro.
Coelingh et al. (1996) avaliaram as características do vento em 3 plataformas
marítimas no Mar do Norte (costa Holandesa). O estudo permitiu obter as estatísticas das
23
velocidades, ciclos diários e anuais, a determinação dos parâmetros de Weibull
através do
método gráfico sendo averiguado também o comportamento do vento com a direção (30
graus).
Sousa e Granja (1997) obtiveram os parâmetros de Weibull para períodos semanais e
mensais a partir de dados de velocidade e direção do vento medidos à 10 m no período de
1986 á 1991 em Campo Grande – MS.
Garcia et al. (1998) realizaram um estudo, através do qual obtiveram “k” e “c” para as
regiões de vale e regiões montanhosas de Navarra (Espanha), onde constataram que o “c” teve
uma grande variação de acordo com a direção considerada e que ambos os parâmetros
apresentaram uma tendência crescente à medida que predomina certa direção do vento.
MerzouK (2000) com o intuito de elaborar o mapa do potencial eólico na Argélia fez o
uso da distribuição de Weibull para caracterização das variações diárias e anuais da
velocidade do vento ao longo de um período de 10 anos. O estudo permitiu concluir que o
modelo de Weibull
é o mais usado para descrever a variação das velocidades do vento, a
exceção das regiões onde os registros das frequências do vento são fracos pois nesses casos
deve-se adotar a distribuição híbrida de Weibull.
Alves (2001) objetivou a determinação da potência média horária da direção
predominante do vento no Nordeste Brasileiro. Nesse estudo foi feita a identificação da
frequência relativa associada à velocidade média horária do vento naquela direção
predominante sendo feito também a estimativa dos parâmetros da distribuição de Weibull de
acordo com dois métodos. O autor concluiu que distribuição estatística de Weibull
apresentou um bom ajuste que foi comprovado pela consistência verificada na obtenção dos
parâmetros de forma e de escala.
Silva et al. (2002) ao analisarem as características do vento predominante e o potencial
eólico médio usando dados de 77 localidades da região Nordeste do Brasil concluíram que a
distribuição de Weibull representou adequadamente a distribuição de frequências da
velocidade do vento.
Sansigolo (2005) objetivou efetuar uma análise crítica da metodologia envolvida nas
estimativas de potencial eólico através da avaliação e comparação dos ajustes de algumas
distribuições de probabilidade como à de Weibull, Log-Normal e Beta aos dados de
velocidades e potências mensais e anuais do vento em Panorama, SP. Tendo concluído que a
distribuição Beta foi a que melhor se ajustou à maioria dos conjuntos de velocidade do vento
(13 dos 14 analisados). E que as distribuições de Weibull e Log-Normal foram as que melhor
24
se ajustaram aos conjuntos de velocidade cúbica do vento (8/14 no caso da Weibull e 6/14 no
caso da LogNormal).
Gabriel Filho et al. (2008) utilizaram a distribuição de Weibull para caracterizar o
comportamento eólico na região de Botucatu-SP a fim de determinar o potencial energético
para implementação de turbinas eólicas e concluíram que o modelo de Weibull foi adequado a
distribuição obtida. Encontrando parâmetros ‘’k’’ e de escala (‘’A’’) na faixa de 2,053 e 3,132
respetivamente.
Himri et al. (2010) utilizaram dados de velocidade do vento horários registrados ao
longo de um período de 5 anos (2002-2006) para a realização de uma análise estatística de
velocidades do vento em Tindouf, na Argélia utilizando o WASP. Neste estudo os autores
constataram que os parâmetros da distribuição de Weibull (‘’A’’ e ‘’k’’) variaram entre 8,0 e
8,9 m/s, e 2,54 -3,23 respetivamente.
Lima (2011) fez o uso da distribuição de Weibull para caracterizar a amplitude da
distribuição de velocidades dos ventos em cinco regiões do estado da Paraíba. Em seu estudo
concluiu que distribuição de frequência da velocidade dos ventos revela que em São Gonçalo
a maior ocorrência de ventos é na faixa de 1,5 a 3,5 m/s enquanto que para as demais estações
os ventos são superiores a 4 m/s em especial Patos, Campina Grande e João Pessoa.
Silva et al. (2013) utilizando a mesma metodologia de Gabriel Filho et al. (2008) com
o objetivo de caracterizar o comportamento dos ventos e o potencial eólico para SeropédicaRJ concluíram que o modelo de Weibull ajustou-se bem aos dados de distribuição de
frequência de ventos dessa região e que este pode ser utilizado para estudar o comportamento
dos ventos desta localidade sendo encontrado um ‘‘k’’ no valor de 2,025. Quanto ao fator de
escala os autores afirmam que este apresentou um valor característico de ventos de baixa
velocidade com ‘‘A’’ igual 3,317.
2.5
Estabilidade atmosférica
A estabilidade atmosférica, nada mais é que uma tendência atmosférica que reduz ou
intensifica o movimento vertical ou, alternativamente, que suprime ou aumenta a turbulência
existente (ZORAS, 2006).
O conhecimento da estabilidade atmosférica é extremamente importante no estudo da
energia eólica, devido a sua interferência na fadiga mecânica dos aerogeradores, além de suas
influências nas simulações atmosférica de microescala (RAMOS, 2012).
25
Dorweiler (2007) relata também que o estudo da estabilidade é crucial para a energia
eólica, visto que as pás de hélices de turbinas grandes podem sofrer com os efeitos da
estratificação em cada volta, devido ao fato de que em camadas diferentes podem ocorrer
estabilidades diferentes.
Sucevic e Djurisic (2012) afirmam que mudanças nas condições de estabilidade
atmosférica afetam o perfil do vento, e consequentemente, o potencial eólico e a produção
anual de energia (AEP) num parque eólico. Portanto, o conhecimento das condições de
estabilidade atmosférica quando o potencial eólico é estimado.
Segundo Hutschemaekers (2014), nas condições estáveis, a mistura de ar de diferentes
camadas é menor, logo o cisalhamento do vento diminui com a altura, resultando em um
pequeno aumento da velocidade média do vento. Já nas condições instáveis, o autor afirma
que a mistura de diferentes camadas na camada limite de superfície é elevada e
consequentemente a intensidade da turbulência será, portanto, mais elevada, fazendo com que
as camadas em baixas altitudes com baixas velocidades do vento misturem com camadas em
altitudes mais altas resultando em uma velocidade média menor do vento.
Vários estudos comprovam a influência da estabilidade atmosférica sobre o
desempenho energético (CHRISTENSEN e DRAGT, 1986; FRANSDEN, 1987; ELLIOTT e
CADOGAN, 1990; ROHATGI e BARBEZIER, 1999; KAISER et al., 2003; LANGE et al.,
2004; HONHOFF, 2007; SATHE e BIERBOOMS, 2007; TINDAL et al., 2008;
RARESHIDE et al., 2009; WAGNER et al., 2009; WHARTON e LUNDQUIST, 2012).
As condições de estabilidade atmosférica, podem ser determinadas por diferentes
métodos, com diferentes graus de complexidade (MUHAN et al., 1998). Dentre esses
métodos, o número de Richardson, o comprimento de Monin-Obukhov, a classificação de
estabilidade de Pasquill-Gifford e a classificação de estabilidade de Pasquill–Turner Method
(PTM) são dos esquemas comuns (MUHAN et al., 1998; PAL ARYA, 1999; ZORAS et al.,
2006; TURNER, 1964).
Ao longo dos anos vários estudos analisaram as condições de estabilidade
atmosféricas para fins eólicos.
Barthelmie (1999), efetuou um estudo na usina eólica offshore de Vindeby, na
Dinamarca, onde observou que a influência da estabilidade no perfil do vento é mais intensa
em baixas velocidades do vento, onde a frequência das diferentes classes de estratificação na
camada limite é dividida uniformemente em classes instáveis e estáveis.
Coelingh et al. (1996) usando medidas (até 75 m) de várias plataformas no Mar do
Norte holandês constataram que as condições são predominantemente instáveis.
26
Tambke et al. (2006) realizou um estudo no parque eólico offshore de Horns Rev, 18
km a oeste de Jutland, Dinamarca durante o período de outubro de 2001 à abril de 2002, onde
constatou que as condições atmosféricas estáveis foram determinadas durante 45% do tempo.
Para a mesma região, Peña et al. (2008) relataram que as condições atmosféricas estáveis em
7% do tempo durante o ano de 2004.
Costa (2009) usou o número de Richardson para avaliar o comportamento da
estabilidade atmosférica no seu ciclo anual através do cálculo de parâmetros de estabilidade
em Feliz Deserto (Alagoas). O autor observou que a região apresenta maior situação de
estabilidade atmosférica durante todo o ciclo anual, sendo maior no período de verão e
diminuiu à medida que aproxima-se o inverno.
No estudo de Barthelmie e Jensen (2010) no parque eólico de Nysted, ao sul da ilha
Dinamarquesa de Lolland, os autores observaram que, condições estáveis ocorriam em mais
de 35% do tempo entre 2004 à maio de 2006.
Sathe (2010) observou que no parque eólico offshore de Egmond aan Zee (OWEZ) no
Mar do Norte Holandês a estabilidade atmosférica é caracterizada por condições instáveis e
neutras devido ao ar frio sobre o mar mais quente, com raras ocorrências de condições muito
estáveis.
Sucevic e Djurisic (2012) analisaram o impacto das condições de estabilidade
atmosférica na estimação do potencial eólico e na produção anual de energia (AEP) de
turbinas eólicas.
A avaliação da condição de estabilidade atmosférica durante o período de um ano na
região de Banat (Sérvia) foi feita com base em dois métodos. No Metodo I a classificação das
condições de estabilidade atmosférica foi feita de acordo com o comprimento de Obukhov,
com base na medição das velocidades do vento nas duas alturas de 10 e 60 metros. No
Método II a classificação de estabilidade foi feita de acordo com o esquema de Pasquill, a
partir da medida disponível da velocidade do vento a 10m acima do solo e medições de
irradiação solar.
Wharton e Lundquist (2012) investigaram a dependências de desempenho de energia
em um parque eólico da Costa Oeste da América do Norte e concluíram que potência gerada a
uma determinada velocidade do vento é maior em condições estáveis e menor em condições
fortemente convectivas, em que as diferenças médias de potência aproximam-se de 15%.
Holtslag et al. (2014) usaram o comprimento de Obukhov (L) para analisar a
influência da estabilidade atmosférica no cisalhamento do vento e, e consequentemente na
estimativa da carga para a concepção de turbinas eólicas no parque eólico de Egmond aan
27
Zee (OWEZ) no mar do norte da costa Holandesa. Os autores observaram que, em geral, as
velocidades fracas (abaixo de 10 m/s), prevalecem em condições muito instáveis, enquanto
para velocidades de vento forte (acima de 15 m/s) são mais frequentes nas condições neutras.
Seus resultados permitiram concluir que o cisalhamento do vento depende fortemente da
estabilidade atmosférica, especialmente para condições estáveis.
Holtslag el at. (2014) objetivaram avaliar a dependência das cargas de fadiga das
turbinas eólicas sobre a estabilidade atmosférica. Para tal, adotaram a Teoria de MoninObukhov para descrever as condições atmosféricas como uma função da estabilidade usando
um ano de dados de observação extraídos de um Mastro meteorológico situado a 85 km no
mar do norte (costa Holandesa). Os autores mostraram que o cisalhamento do vento e a
turbulência são inversamente dependentes da estabilidade atmosférica. Seus resultados
permitiram concluir que as cargas de fadiga são mais elevadas para condições fortes instáveis
causadas por um forte aumento nos níveis de turbulência, enquanto que nas condições muito
estáveis, as cargas de fadiga são mais baixas, o que pode ser contra-intuitivo devido aos fortes
níveis de cisalhamento do vento tipicamente observados durante tais condições.
Krogsæter e Reuder (2015) testaram cinco esquemas diferentes de Camada Limite
Planetária (CLP) no modelo Meteorological Research and Forecasting (WRF) de modo a
analisar à sua capacidade de modelar parâmetros de camada limite relevantes para
implantações eólicas offshore. As simulações do modelo foram verificadas com base no
conjunto de dados observacionais disponíveis na plataforma de pesquisa FINO1 (localizado
em 54,01N e 6,59E, cerca de 45 km ao norte da costa alemã ao sul do Mar do Norte). Seus
resultados apontaram que no inverno, a camada limite marítima atmosférica é mais ou menos
neutra com vários episódios de períodos instáveis. Durante a primavera e o início do verão, a
ocorrência de períodos com estratificação muito estável torna-se dominante com condições
estáveis até 40-45% do tempo quando o ar continental quente advém do Sul.
28
3
3.1
MATERIAIS E MÉTODOS
Localização da área de estudo
Para a realização deste estudo, foram utilizados dados do Projeto Previsão de Ventos
para Parques Eólicos do Nordeste Brasileiro (PVPN).
A área de estudo está localizada na zona rural do município de Craíbas (09° 40' 03.4"
S 36° 50' 40.2" W, 210m), região central do estado de Alagoas.
A escolha desta área é devido à sua localização geográfica, situada no sertão
Alagoano. Estudos anteriores (COSTA, 2009; RAMOS, 2012) comprovam que entre as
regiões do estado, o sertão apresenta melhores condições para implementação de um parque
eólico. Além da localização geográfica, outro aspecto que contribuiu para a escolha da área,
foram as características do terreno (topografia plana e vegetação rasteira).
A localização exata do sítio experimental bem como as características do terreno está
ilustrada na figura 1.
29
Figura 1 – a) Localização do sítio experimental. b) Imagem de satélite da região onde foi
instalado a torre anemométrica.
(a)
(b)
Fonte: Ramos (2012); Google Earth (2017)
3.2
Aquisição e tratamento dos dados
Para obtenção dos dados, foi instalado, uma torre anemométrica de 100m de altura
equipada com um sistema de aquisição de dados, modelo CR1000-series (Campbell Scientific
inc. – USA), abastecida por energia solar captada em um painel fotovoltaico, do modelo KS20 (KYOCERA) e armazenada em uma bateria de gel (TROJAN BATTERY COMPANY).
30
As especificações dos sensores utilizados bem como os níveis de medição se
encontram na tabela 1.
Tabela 1 - Descrição dos sensores usados na anemométrica de Craíbas.
Equipamento
Modelo
País de
fabricação
A100LK-L300
Anemômetro
Sensor de direcção do vento
(Windwane)
A100LK-L210
50
UK
Barômetro Vaisala PTB110 (500 - 1100
hPa))
70
A100LK-L150
100
024A-L300
50
024A-L210
USA
024A-L150
Sensor de temperatura e umidade
Altura
instalada (m)
70
100
HMP155A-L9
FI
12,4
HMP155A-L300
FI
99,2
CS106
FI
14
Fonte: Autora (2016)
As médias para a cada variável metereológica correspondentes, foram registradas a
cada 10 minutos. Os dados eram coletados a cada 30 dias durante as visitas periódicas.
De posse dos dados foi feito a conversão dos dados do formato TXT para planilhas do
software Excel. Em seguida os dados foram organizados em planilhas mensais.
Uma consistência dos dados foi feita para a seleção do período de estudo. A série de
dados usada no estudo corresponde ao período de abril de 2014 a março de 2015 coletadas nas
alturas de 50, 70 e 100 m, correspondentes aos níveis 1, 2 e 3 respectivamente, da torre
anemométrica.
Dados obtidos diretamente das estações meteorológicas do INMET relativamente
próximas ao sítio experimental, instaladas em Arapiraca (09° 48' 16.4" S 36° 37' 09.1" W) e
Palmeira dos Índios (09° 25' 13.2" S 36° 37' 13.3" W) foram também utilizadas neste estudo.
As localizações dessas estações são mostradas nas figuras 2 e 3.
31
Figura 2 - Localização da estação meteorológica de Arapiraca.
Fonte: Google Earth (2017)
Figura 3 - Localização da estação meteorológica de Palmeira dos Índios.
Fonte: Google Earth (2017)
32
3.3
Médias mensais
Neste tópico aborda-se os procedimentos usados para a determinação da média mensal
de cada variável divididas em escalares e vetoriais. Os resultados encontrados em Craíbas,
foram confrontados com os encontrados em Arapiraca, por ser a estação mais próxima.
3.3.1 Escalares
Para as variáveis temperatura, umidade relativa e pressão, foram elaborados
histogramas obtidos a partir do cálculo das medias mensais provenientes, dos dados mensais
de Craíbas (50m) e de Arapiraca.
3.3.2 Vetoriais
Foi feito a determinação do vento médio mensal (direção e velocidade) em Craíbas e
Arapiraca. Para tal, foi feito a determinação das componentes zonais (CZm) e meridionais
(CMm) médias em cada local. Tais componentes, são calculadas utilizando as equações 1 e 2
respectivamente, conforme a metodologia apresentada por Da Silva (2007).
CZ=u=- ff sen dd
(1)
CM=v= - ff cos dd
(2)
ff - velocidade do vento (m/s)
dd - direção do vento (Graus)
Em seguida foi feito o cálculo da velocidade vetorial média (VVm) usando a equação
3, e da direção vetorial média (Dvm) usando a equação 4 ou 5.
VVm= √CZm2 + CMm²
(3)
Dvm = - arcos (- CMm / VVm)
(4) *
Dvm = 360 - [- arcos (- CM / VV)] (5) **
* Para dd menor ou igual a 180°
** Para dd maior que 180º.
33
De posse dos valores de velocidade vetorial e direção vetorial, foram elaborados os
histogramas de velocidade média e da direção em Craíbas e Arapiraca.
3.3.3 Precipitação
Foi calculada a precipitação acumulada fazendo uso apenas dos dados mensais
provenientes da estação meteorológica de Arapiraca.
3.4
Ciclo diário médio anual
Com base nos arquivos mensais, foi feita a determinação das velocidades médias
horárias ao longo de todo o período estudado nos três níveis da torre anemométrica de
Craíbas. Uma comparação entre os valores encontrados neste estudo na altura de 100 m, com
os encontrados por Ramos (2012) na torre anemométrica de Girau do Ponciano (50m de
altura) a cerca de 13 km de distância, foi efetuada, com objetivo de averiguar a similaridade
entre estes, por se tratarem de locais próximos.
Vale salientar que a torre de Craíbas foi instalada em região plana (210m de altitude) e
a de Girau do Ponciano no topo de uma colina (410m de altitude), com maior rugosidade
conforme mostra a figura 4.
34
Figura 4 - Mapa: a) Relevo de Craíbas e Girau do Ponciano; b) Localização de Craíbas e Girau
do Ponciano.
(a)
(b)
Fonte: Mapa de relevo (autora, 2017); Google Earth (2017)
35
3.5
Velocidade Normalizada e Rajada Normalizada
Os dados horários de velocidade e de rajada encontradas em Craíbas (CR), Arapiraca
(AR) e Palmeira dos Índios (PI) foram normalizados, com o propósito de averiguar a
possibilidade de fazer o uso dos dados das estações meteorológicas para estudo da energia
eólica, por meio de algoritmos caso o ciclo das velocidades normalizadas for similar nesses 3
locais.
Para efetuar esta comparação foram usadas as médias horárias de velocidade e de
rajadas referentes ao nível 3 (50m) em Craíbas e os dados provenientes das estações de
Arapiraca e Palmeira dos Índios. No caso das estações do INMET é feito o registro das
máximas em cada hora.
A normalização dos dados foi feito através da divisão de cada média horária de
velocidade e rajada pelas médias mensais de cada variável, ao qual foi aplicado um teste
lógico para contar o número de casos em que os valores normalizados ocorriam em 10
intervalos de:
0,0 - 0,1
0,1 - 0,2
0,2 - 0,3
0,3 - 0,4
0,4 - 0,5
0,5 - 0,6
0,6 - 0,7
0,7 - 0,8
0,8 - 0,9
0,9 - 1,0
Em seguida foram confeccionados gráficos mensais que mostram a frequência de
ocorrência de cada intervalo de velocidade normalizada correspondente a cada localidade.
36
3.6
Estabilidade Atmosférica
As condições de estabilidade atmosférica em Craíbas foram determinadas através do
Número de Richardson (Ri).
Antes de calcular o número de Richardson, foi feita a correção da temperatura, visto
que as alturas em que foram instalados os termohigrometros (12,4 m e 99,2 m) diferem das
usadas na instalação dos anemômetros (50 m, 70 m e 100 m).
A correção da temperatura, consiste em extrapolar a temperatura do ar para a mesma
altura dos anemômetros.
Para tal foi feita uma adaptação da equação usada para determinação de temperatura
para a atmosfera em equilíbrio hidrostático apresentado por Shen et al. (1986).
Deste modo, a determinação da temperatura corrigida para cada nível, foi com base na
equação 6 dada por:
T = To – γZ (6)
Onde:
T – Temperatura corrigida (K)
To – temperatura no nível mais baixo da torre (K)
γ= 0,0065°C para Z≤ 10769 m
Z - altura de referência (m)
Após a correção da temperatura, calculou-se o Número de Richardson (Ri) proposto
por Oliveira Júnior et al. (2010) em que:
𝑔 ΔθΔZ
𝑅𝑖 = 𝑇𝑜 (ΔU)²
𝑔
θ = 𝑇 + (Cp)Z
(7)
(8)
g- aceleração da gravidade (m.s-2)
cp - calor específico à pressão constante (MJ kg-1K-1)
T – Temperatura do ar no nível de referência (K)
37
To – Temperatura no nível mais baixo da torre (K)
g/To - parâmetro de flutuabilidade (m.s-2.K-1)
Z2- Altura do nível 2 (m)
Z1-Altura do nível 1 (m)
Δθ - Variação da temperatura potencial “(Z2)-(Z1)” (K)
Δz – Espessura da camada “Z2-Z1” (m)
ΔU - Variação da velocidade do vento na camada “U(Z2) - U(Z1)” (m/s)
g/cp - razão adiabática seca (9,8 x 10-3 K m-1)
Neste estudo, o Número de Richardson foi calculado entre as alturas de 50m e 100m
da torre anemométrica de Craíbas.
De acordo com a classificação de Pasquill–Gifford–Turner (PGT) proposta por
Krogsæter e Reuder (2014), as condições de estabilidade possuem 7 classes (tabela 2).
Tabela 2 - Classes de estabilidade PGT
Classe de estabilidade
Limite de Ri
A - Muito instável
Ri < - 5,34
B - Instável
- 5.34 Ri < - 2.26
C - Fracamente instável
- 2.26 ≤ Ri < - 0.569
D - Neutra
- 0.569 ≤ Ri < 0.083
E - Fracamente estável
0.083 ≤ Ri < 0.196
F - Estável
0.196 ≤ Ri < 0.49
G -Muito estável
Ri ≥ 0.49
Fonte: Krogsæter e Reuder (2014)
38
3.7
Relação entre rajadas nos 3 níveis da torre anemométrica
3.7.1 Rajadas em Simultâneo
A partir dos registros dos horários em que as máximas ocorreram (hhmmss) e da
magnitude dessas rajadas, aplicou-se um teste lógico para contabilizar o número de casos em
que as rajadas ocorreram simultaneamente em dois ou mais níveis:
C12 - Simultaneamente nos níveis 1 e 2
C23 - Simultaneamente nos níveis 2 e 3
C123 - Simultaneamente nos níveis 1, 2 e 3
Posteriormente foi efetuado o somatório do número de casos identificados e em
seguida o cálculo do percentual de dados em que as rajadas ocorriam em simultâneo nos
níveis analisados.
3.7.2 Correlação entre as rajadas identificadas na torre anemométrica com as
ocorridas nas estações meteorológicas de Arapiraca e Palmeira dos Índios.
Foi feito o uso das rajadas máximas horárias de Craíbas e dos dados horários de
rajadas obtidas diretamente do banco de dados do INMET das estações de Arapiraca e
Palmeira dos Índios.
De posse dos dados rajadas horárias foi feito a determinação das medias diárias das
rajadas em cada local.
Antes de efetuar a correlação, foi aplicado um teste lógico de modo a eliminar os
dados em que as rajadas identificadas na torre anemométrica e nas estações meteorológicas
fossem iguais ou inferiores as médias diárias encontradas nestes locais.
No total foram analisados 8758 dados, sendo excluídos 63% destes na análise entre
Craíbas e Arapiraca e 65% na análise entre Craíbas e Palmeira dos Índios.
39
3.8
Vento e Aproveitamento eólico
3.8.1 Distribuição de Weibull
A distribuição estatística de Weibull leva em conta o ajuste dos dados em função da
média da velocidade do vento e concentração da distribuição de frequência das classes de
velocidade do vento. Segundo Carneiro (2014), a média dos valores encontrados define o
centro de uma distribuição, sendo a medida mais comum de tendência central determinada
segundo uma regra estabelecida que se utiliza para representar todos os valores da
distribuição.
Tendo em conta que os parâmetros de Weibull estão intimamente ligados a produção
de energia, estes devem ser analisados na altura em que comumente se instala um
aerogerador. Neste âmbito, para este trabalho especificamente, foram analisados a velocidade
média mensal (e seus desvios padrão), e os parâmetros de Weibull, ambos referentes ao Nível
1 (100m de altura) da torre anemométrica de Craíbas, a fim de avaliar o potencial eólico da
região por meio dessas variáveis.
O software WAsP (Wind Atlas, Analysis and Application Program) foi utilizado para
a elaboração de curvas de distribuição de Weibull
para verificação das frequências em que
cada velocidade ocorre e a confecção de rosas dos ventos para determinação da velocidade
predominante, em cada nível.
Tanto os parâmetros de Weibull como a rosa dos ventos, foram obtidas por meio de
software WAsP que, além de calcular “k” e “A”, calcula também a velocidade média “U” e a
potência “P”.
Os cálculos foram feitos separadamente para cada mês utilizando os dados de
velocidade e direção (obtida usando as equações 3 ou 4 para a região de Craíbas) na
frequência de registro original (10 minutos) correspondente a cada nível, convertidos no
formato TXT.
Vale ressaltar que, as configurações do WAsP, consideram as velocidades abaixo de
2m/s como condições de calmaria, e que cada classe (range do histograma) apresenta
velocidade de vento a cada 1 m/s.
Com relação as rosas dos ventos, estas foram confeccionadas de modo a apresentarem
16 setores com 22,5° cada, conforme tabela 3.
40
Tabela 3 - variação em graus em cada ponto cardeal e colateral
Direção do vento
N
NNE
NE
ENE
E
ESE
SE
SSE
S
SSW
SW
WSW
W
WNW
NW
NNW
Graus
0°
22,5°
45°
67,5°
90°
112,5°
135°
157,5°
180°
202,5°
225°
247,5°
270
292,5°
315°
337,5°
Fonte: Autora (2016)
3.8.2 Potência do vento
Foi efetuado o cálculo densidade de potência do vento em Craíbas (sem especificar o
aerogerador), nas alturas de 50m e 100m da torre através da equação apresentada por SILVA
(2011), em que:
DP =
Onde:
DP – Densidade de potência (W/m²);
ρ - massa especifica do ar (kg/m3);
v - velocidade do vento (m/s).
1
2
ρ𝑣³
(Equação 9)
41
4
RESULTADOS E DISCUSSÕES
4.1
Condições meteorológicas no período de estudo
Neste tópico serão apresentados as médias- mensais da temperatura, umidade relativa,
pressão atmosférica, velocidade do vento, direção do vento, coletados durante o período de
estudo em Craíbas - AL (torre anemométrica do projeto PVPN) e em Arapiraca – AL (estação
meteorológica mais próxima ao local de estudo). E a precipitação acumulada na estação
meteorológica de Arapiraca.
4.1.1 Médias mensais
Na Figura 5a apresenta as médias mensais da temperatura do ar através das médias
mensais em Craíbas e em Arapiraca. Verifica-se que, apesar de ser um pouco mais alta em
Craíbas, possuem padrões idênticos. As temperaturas máximas ocorreram no mês de março,
com os valores de 26,60°C em Craíbas e 26,27 °C em Arapiraca. As mínimas de 22,99°C em
Craíbas e 22,10°C em Arapiraca, ambas registradas no mês de agosto.
Durante o período estudado, a temperatura média foi de 24,93°C em Craíbas e de
24,42 °C em Arapiraca. As maiores amplitudes térmicas são verificadas em meses mais
amenos (junho, julho e agosto). Isto provavelmente ocorre por causa da localização das duas
localidades, visto que Craíbas fica localizado no sertão Alagoano enquanto que Arapiraca fica
localizado na região agreste. Além disso, nestes meses, a direção predominante nas duas
regiões é de SE, deste modo, a temperatura na região onde fica localizado a estação
meteorológica de Arapiraca, não recebe influência do ar mais quente da cidade, como ocorre
quando a direção predominante é de E.
A Figura 5b exibe as médias mensais referentes a umidade relativa do ar. Como no
caso da temperatura, os valores são muito próximos. Durante o período de estudo, a região de
Craíbas apresentou uma umidade média de 79,91% enquanto que em Arapiraca, foi registrado
uma umidade média de 79,34%.
Os maiores registros de umidade ocorreram no mês de julho, tanto em Craíbas
(86,16%) como em Arapiraca (86,06%), enquanto os mínimos, foram registrados no mês de
janeiro com os valores de 73,48% e 71,19% para Craíbas e Arapiraca respectivamente. Notase que há um aumento na diferença de umidade nos meses de janeiro e fevereiro. Este
42
aumento está relacionado à alteração da direção do vento, devido ao escoamento do vento
com sentido de Leste, transportando o ar mais seco em direção a estação meteorológica.
Os resultados referentes a pressão atmosférica, estão ilustrados na figura 5c onde se
observa que os ciclos são idênticos e que a diferença é praticamente constante, da ordem de 4
hPa. A pressão média no período estudado, foi de 983,73 hPa em Craíbas e de 987,95 hPa em
Arapiraca. Os maiores valores em Craíbas (987,05 hPa) e em Arapiraca (991,36 hPa)
ocorreram no mês de julho. Os valores mínimos foram registrados em novembro tanto em
Craíbas (981,76 hPa) como em Arapiraca (986,05 hPa).
A figura 5d mostra o comportamento do regime das precipitações na estação
anemométrica de Arapiraca. Neste caso não é possível comparar com Craíbas uma vez que
não houve medição de precipitação neste local. O ciclo anual é característico da região com
uma clara distinção entre o período seco e o chuvoso. A precipitação acumulada foi de
1068,40 mm. Sendo o mês mais chuvoso, maio (194,20 mm), e menos chuvoso (4,20 mm)
janeiro. Verificou-se uma anomalia no mês de junho o qual é normalmente o segundo mais
chuvoso na região.
Figura 5 – Valores mensais no período de abril de 2014 a março de 2015. a) Temperatura média
ar em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR); b) Umidade relativa média em Craíbas (CR) e Arapiraca
(AR); c) Pressão em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR); d) Precipitação acumulada mensal em
Arapiraca
Fonte: Autora (2016)
(a)
(b)
(c)
(d)
43
4.1.1.1 Velocidade do vento
Na Figura 6 está a evolução da velocidade do vento através das médias mensais. Os
resultados mostram que as regiões apresentam um ciclo similar durante o período estudado, a
exceção dos meses de novembro e dezembro em que é registrado um decaimento na
velocidade média do vento em Craíbas e um incremento dessa velocidade em Arapiraca. Ou
seja, verificou-se uma irregularidade em Craíbas nestes meses. Vale salientar também que a
velocidade em Craíbas em outubro apresenta uma grande magnitude. Como se trata de médias
mensais o esperado é que o ciclo fosse bem regular. Isto é, aparentemente, a velocidade média
em novembro, dezembro e janeiro, ou em todo verão, foi reduzida em Craíbas. Isto
certamente está relacionado com a direção do vento que é significativamente diferente neste
período como será mostrado no item seguinte. Assim sendo, podemos afirmar que o caminho
percorrido pelo escoamento é distinto e por conseguinte o ar atmosférico percorre caminhos
diferentes e consequentemente encontra condições diferentes em termos de relevo e
rugosidade.
Os valores máximos em Craíbas (6,65 m/s) e em Arapiraca (3,19 m/s) ocorreram no
mês de janeiro. Já os valores mínimos em Craíbas (4,46 m/s) e em Arapiraca (1,62 m/s)
ocorreram em maio. Com uma velocidade média de 5,74 m/s em Craíbas e de 2,48 m/s em
Arapiraca.
Figura 6 - Velocidade média em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR) no período de abril de 2014 a
março de 2015.
VV (CR)
VV (AR)
Velocidade (m/s)
7
6
5
4
3
2
1
0
abr/14 mai/14 jun/14
jul/14
ago/14 set/14 out/14 nov/14 dez/14 jan/15
mês
Fonte: Autora (2016)
fev/15 mar/15
44
4.1.1.2 Direção do vento
Na Figura 7 está ilustrado o comportamento do escoamento ar através das médias
mensais. O ciclo em Craíbas é distinto daquele de Arapiraca, principalmente nos meses menos
chuvosos. As diferenças na estação seca são bem maiores chegando perto de 45 graus em
novembro. Isto se verifica porque a direção predominante é sudeste o ano inteiro em Craíbas,
não ocorrendo o mesmo em Arapiraca onde há maior variabilidade da direção do vento.
Em Arapiraca, o local onde fica instalado a estação meteorológica é muito próximo a
área urbana, deste modo escoamento do ar sofre influência devido a presença de obstáculos,
não ocorrendo o mesmo em Craíbas.
Figura 7 - Direção do vento em Craíbas (CR) e Arapiraca (AR) no período de abril de 2014 a
março de 2015.
DV (CR)
DV (AR)
Direção do vento (graus)
140
120
100
80
60
40
20
0
abr/14 mai/14 jun/14
jul/14 ago/14 set/14 out/14 nov/14 dez/14 jan/15 fev/15 mar/15
mês
Fonte: Autora (2016)
4.2
Vento e estabilidade atmosférica
4.2.1 Ciclo diário médio anual
Nesta sessão foi analisado o ciclo diário médio anual nos três níveis da torre
anemométrica de Craíbas e em Girau do Ponciano (RAMOS, 2012)
45
Na figura 8a são apresentados os padrões diurnos médios anuais em Craíbas (CR)
encontradas neste estudo na altura de 100 m e de Girau do Ponciano encontrados por Ramos
(2012) durante o período de agosto de 2007 á julho de 2008 na altura de 50 m.
A figura mostra que o padrão em Craíbas é similar ao encontrado em Girau do
Ponciano. A maiores velocidades ocorrem durante o período noturno em ambas as regiões não
seguindo, portanto, o padrão clássico, que segundo Ramos (2012), corresponde a ocorrência
das maiores magnitudes de velocidade do vento durante o dia.
As velocidades máximas ocorrem às 17h e 18h em Craíbas e Girau do Ponciano,
respetivamente. Enquanto que as velocidades mínimas, ocorrem ás 6h em Craíbas e às 7h em
Girau do Ponciano.
Segundo Silva (2011), ventos mais intensos no período noturno, é uma característica
típica de regiões mais afastadas do litoral. Este fato, explica portanto, a ocorrência de ventos
mais fortes durante o período noturno, tanto em Craíbas como em Girau do Ponciano.
A similaridade entre os padrões encontrados nas duas regiões está relacionado a
proximidade das regiões. As velocidades encontradas em Girau do Ponciano, apesar de serem
coletadas numa altura menor em relação a Craíbas apresentam uma maior magnitude, visto
que a região fica localizada numa área de maior altitude.
Na figura 8b são ilustrados os padrões diurnos médios anuais em Craíbas (CR)
encontradas neste estudo nas alturas de 50, 70 e 100 m. A velocidade média anual foi de 5,87
m/s a 50m, 6,25 m/s a 70m e 6,73 m/s m/s a 100m.
A figura mostra que, o padrão em Craíbas é similar em todas as alturas sendo mais
estratificado a noite, sendo neste período também que a velocidade é mais intensa.
Observa-se que durante a noite (figura 8b) a diferença de velocidade entre os níveis de
medição é consideravelmente maior a noite do que durante o dia. Isto porque, todas as
medições foram feitas dentro da Camada Limite Superficial (CLS), onde a instabilidade
predomina. Já a noite, as medições foram feitas dentro da Camada Limite Noturna (CLN),
que é caracterizada pela predominância da estabilidade.
Essa diferença de velocidades maior durante a noite do que em relação ao dia, foi
constatado também por Búrigo (2014) em Chapada da Diamantina (BA).
46
Figura 8 – a) Ciclo diário médio anual da velocidade do vento nas alturas de 100 m em Craíbas e
50 m Girau do Ponciano (RAMOS, 2012); b) Ciclo diário médio anual da velocidade do vento
nas alturas de 50, 70 e 100m em Craíbas.
CR 100m
GP 50m (RAMOS, 2012)
(a)
10
9
Velocidade (m/s)
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Hora local
CR 100m
CR 70m
CR 50m
10
9
Velocidade (m/s)
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Hora local
Fonte: Autora (2016)
(b)
47
4.2.2 Velocidade Normalizada para fins eólicos
4.2.2.1 Velocidade Normalizada para média horária
Para Craíbas foi usado a média horária, obtida através dos dados coletados a cada 10
min na torre anemométrica. Já os dados de Arapiraca e Palmeira dos Índios, são obtidos
diretamente das estações meteorológicas do INMET instaladas nestas regiões.
A figura 9 mostra uma abordagem geral das frequências registradas para cada
intervalo de velocidade nessas três regiões. Através desses resultados, é possível mostrar que
de modo geral, o ciclo em Craíbas é totalmente distinto dos encontrados em Arapiraca e
Palmeira dos Índios, sendo que estas duas últimas, apresentam uma similaridade entre si. O
ciclo em Craíbas é regular, semelhante a distribuição de Weibull. Já em Arapiraca e Palmeira
dos Índios, verifica-se que há uma grande irregularidade nas distribuições.
Em Craíbas o pico de frequência verifica-se na classe 0,4 a 0,5 (25,06%), em
Arapiraca, na classe 0,0 a 0,1 (18,42%) e em Palmeira dos Índios na classe 0,3 a 0,4
(21,91%).
Acima de 0,5 – 0,6 há distinções entre AR – PI, sendo coerente com AR – CR.
Os resultados aqui apresentados apontam que é inviável fazer o uso de dados destas
estações para ajudar a estudar as características do vento em Craíbas.
48
Figura 9 - Velocidade normalizada, no período de abril/2014 a março/2015.
CR
30%
AR
PI
Frequência (%)
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Velocidade Normalizada pelo máximo
Fonte: Autora (2016)
4.2.2.2 Velocidade Normalizada para os últimos 10 minutos.
Nesta etapa, será feita uma nova normalização da velocidade em Craíbas.
Diferentemente da primeira etapa, nesta foi feito o uso dos dados de velocidade registrados
nos 10 minutos finais de cada hora, próximo do que acontece nas estações meteorológicas do
INMET (registro da velocidade mensurada no minuto que antecede a hora cheia).
A figura 10 mostra as distribuição das frequências registradas para cada intervalo de
velocidade nessas três regiões.
Assim como na etapa anterior, a figura mostra que o ciclo em Craíbas é totalmente
distinto de Arapiraca e Palmeira dos Índios. Entretanto nesta nova análise, houve alteração no
pico de frequência, em Craíbas, que passou de 25,06% na classe 0,4 a 0,5 para 25,77% na
classe 0,3 a 0,4, ou seja o pico se deslocou para uma classe menor
Estes resultados confirmam que é inviável fazer o uso de dados destas estações do
INMET para fins de pesquisa ou aproveitamento eólico.
49
Figura 10 - Velocidade normalizada para os últimos 10 minutos registrados em Craíbas, no
período de abril/2014 a março/2015.
30%
CR
AR
PI
Frequência (%)
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Velocidade Normalizada pelo máximo
Fonte: Autora (2016)
4.2.2.3 Velocidade Normalizada para rajadas
Esta análise foi feita com o intuito de investigar se seria possível utilizar apenas
rajadas uma vez que nas estações do INMET são registrados os máximos em cada hora.
Assim tento nestas estações como na torre anemométrica foram utilizados dados obtidos de
maneira similar.
Na figura 11 é mostrado o resultado obtido. Nela verificamos que o ciclo de rajadas
normalizadas em Craíbas, é muito similar ao encontrado nas velocidades normalizadas.
Porém, este difere dos ciclos de Arapiraca e Palmeira dos Índios, os quais apresentam padrões
praticamente idênticos. Ou seja, ao contrário de Arapiraca e Palmeira dos Índios, em Craíbas
a distribuição tem um padrão típico (Weibull).
Uma explicação para o fato dos ciclos em Arapiraca e Palmeira dos Índios, não
seguirem um padrão típico (Weibull), está relacionado a localização dessas estações
meteorológicas, visto que estas ficam inseridas nas periferias das áreas urbanas, fazendo com
que o escoamento do vento sofra os efeitos da rugosidade da superfície.
50
Em Craíbas o pico de frequência verifica-se na classe 0,3 a 0,4 (24,71%), em
Arapiraca, na classe 0,5 a 0,6 (16,91%) e em Palmeira dos Índios na classe 0,5 a 0,6
(19,40%).
Figura 11 - Rajada normalizada, no período de abril/2014 a março/2015.
CR
30%
AR
PI
Frequência (%)
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Velocidade Normalizada pelo máximo
Fonte: Autora (2016)
Os resultados encontrados nos leva a permitem afirmar que não foi possível estudar o
escoamento do vento, em termos velocidade ou de rajadas, usando dados provenientes da
estações do INMET. Reforçando assim, a conclusão obtida no item anterior.
4.2.3 Estabilidade atmosférica
Nesta sessão será analisada comportamento da estabilidade atmosférica através do
número de Richardson durante o período de estudo, em três situações: a) período completo
(dia e noite); b) período diurno; c) período noturno.
51
As condições de estabilidades serão apresentadas em 7 classes, conforme a
classificação de Pasquill–Gifford–Turner (PGT).
Os resultados serão analisados em duas etapas. Na primeira apenas as três classes
condições de estabilidade sem levar em conta a sua intensidade, da seguinte forma:
INST(instável)=A+B+C
NEUT (neutra)=D
EST(estável) =E+F+G
Na etapa seguinte serão incluídas as sub-classes que determinam a intensidade da
instabilidade/estabilidade.
Na Figura 12 são mostradas as frequência de ocorrência em cada uma das três classe
de estabilidade (INST, NEUT, EST). Pode-se observar que as condições encontradas durante
o dia são totalmente distintas daquelas encontradas a noite. Ou seja, instável durante o dia e
estável durante a noite.
Na figura 12a (todos os dados), verificamos que a atmosfera foi maioria instável.
Apesar da predominância da instabilidade (49%), as outras condições de apresentam valores
altos, com uma frequência de 31% na condição estável e 20% na condição neutra. Este
resultado exibe uma forte oscilação na condição atmosférica em Craíbas ao longo do ano.
Quando analisado somente o período diurno (figura 12b), constatamos que a atmosfera
é predominantemente instável (65,8%), sendo registrados ocorrências na condição de
estabilidade (26,9%) e neutra (7,3%). A predominância da instabilidade durante o período
diurno como já era esperado, está relacionado ao maior aquecimento da superfície que faz
com que o ar nas camadas mais baixas se tornam mais quentes. Ou seja, na maioria do tempo
(período diurno) as medidas ocorreram dentro da camada limite superficial (CLS) que é
originada justamente pela instabilidade próximo a superfície. A noite (figura 12c), a
estabilidade atmosférica passa a ser a condição predominante (35,3%), seguido da condição
neutra (34,9%) e da condição de instabilidade (29,8 %).
52
Figura 12 - Frequência de ocorrência (%) das três classes de estabilidade atmosférica em
Craíbas durante o período de abril de 2014 a março de 2015: a) todo o conjunto de dados (dia e
noite); b) durante o dia; c) durante a noite.
(a)
(b)
(c)
Fonte: Autora (2016)
Um análise mais detalhada utilizando as 7 classes, levando em conta a intensidade da
estabilidade/instabilidade será apresentada a seguir. Os resultados são mostrados na Figura 13.
A partir da figura 13a (todos os dados), nota-se que a atmosfera em Craíbas ao longo
do período estudado foi predominantemente muito instável (A) com 24,6% dos casos. No
53
entanto a segunda classe de maior frequência foi a G (muito estável) com 21,6% dos casos.
Na sequência vieram as classes D (19,9%), C (17,3%), B (7,4%), F (6,2 %) e E (3,0%).
Durante o dia (figura 13b) observa-se que o padrão altera a sua configuração em
relação ao encontrado no conjunto de dados. A classe A (43,6%) continua sendo a classe
predominante, seguida das classes G (24,1%), C (11,9%), B (10,4%), D (7,3%), F (2,0%) e E
(0,8%).
A noite (figura 13c), ao contrário do que se esperava, a atmosfera foi
predominantemente neutra (classe D) com 34,9% dos casos. Surpreendentemente a seguida
classe de maior frequência foi a C (instável) com 23,7%.
A condição de estabilidade (G) ficou em terceiro lugar (18,5%), seguida das classe F
(11,1%), E (5,6%), B (3,8%) e A (2,3%).
54
Figura 13 - Frequência de ocorrência (%) das classes e subclasses de estabilidade atmosférica
em Craíbas durante o período de abril de 2014 a março de 2015: a) todo o conjunto de dados
(dia e noite); b) durante o dia; c) durante a noite.
(a)
(b)
(c)
Fonte: Autora (2016)
55
A ocorrência de mais casos de estabilidade a noite está relacionado a espessura da
camada onde o Ri foi calculado ficar relativamente distante do solo (50 a 100m). Como a
intensidade do gradiente de temperatura diminui com a altura, o gradiente nesta camada é,
portanto mais fraco e a camada tende para neutralidade. A medida que a noite vai avançando
o gradiente de temperatura se intensifica devido ao resfriamento da superfície e a camada
tende a ser estável. Para comprovar esta hipótese foi feito um gráfico (figura 14) com a
estatística para cada hora da noite, ficando evidente o aumento dos casos de estabilidade com
o passar do tempo, verifica-se também a diminuição dos casos de neutralidade e de
instabilidade.
O fato da segunda maior frequência ter sido de casos de instabilidade (classe C), exibe
ligação com intensificação do gradiente de temperatura durante a noite. Além disso existe o
fato do vento em Craíbas ser mais forte justamente no início da noite (figura 8). Esta
“aceleração” no escoamento provoca instabilidade dinâmica tanto é que os casos de
instabilidade são mais numerosos as 19 e as 20h e decrescem durante toda a noite.
Figura 14 - variação da condição atmosférica durante o período noturno.
Neutra
Estável
0 d+1
1 d+1
Instável
Porcentagem (%)
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
5 d+1
4 d+1
3 d+1
Fonte: Autora (2016)
2 d+1
23 d
22 d
21 d
20 d
19 d
Hora Local
56
Os resultados aqui encontrados, diferem dos encontrados por Oliveira Júnior et al.
(2010), onde os autores apontam que a região da Central Nuclear Almirante Álvaro Alberto
(CNAAA), apresenta um condicionamento estaticamente estável ou neutro, em ambos os
períodos noturno e diurno. Entretanto, as condições encontradas em Craíbas, se aproximam
muito das encontradas por Ashrafi e Hoshyaripour (2008) em Teerã (Irã), cujo seus resultados
mostraram que com relação ao padrão total houve ocorrências na condição estável (38,77%),
neutra (27,26%) e instável (33,97%), com predominância da instabilidade (66,50%) durante o
dia e da estabilidade (72,55%) durante a noite.
Na tabela 4 são confrontados os resultados aqui discutidos (usando todo o conjunto de
dados) com outros três estudos.
Tabela 4 - Classificação da estabilidade atmosférica e percentagem de cada condição de
estabilidade.
Frequência (%)
Classe
A
B
C
D
E
F
G
Craíbas
Oliveira Júnior et al.
(2010)
Sucevic e Djurisic
(2012)
Krogsæter e Reuder
(2014)
24,6%
7,4%
17,3%
19,9%
3,0%
6,2%
21,6%
11%
70%
18%
-
7%
36%
29%
12%
15%
20,5%
9,5%
18,6%
25,1%
4,6%
5,3%
16,4%
Fonte: Autora (2016); Oliveira Júnior et al. (2010); Sucevic e Djurisic (2012); Krogsæter e Reuder (2014)
4.2.4 Relação entre rajadas nos 3 níveis da torre anemométrica
Nesta etapa será analisada a existência ou não de relação entre os picos de vento
(rajadas) nos 3 níveis de medição. Os casos de rajadas simultâneas foram computados quando
o horário de ocorrência nos níveis considerados coincidiram.
57
No geral foram analisados 52.560 registros entre abril de 2014 a março de 2015. O
maior número de casos de rajadas que coincidentes foi na situação C23 (15.674 casos). Em
seguida vieram as situações C12 (12.746 casos), e C123 (4991 casos).
A ocorrência do maior número de casos coincidentes na situação C23 pode ser
explicado pela maior proximidade entre esses dois níveis.
Visando investigar os percentuais de ocorrência de rajadas simultâneas ao longo dos
12 meses foram calculados os percentuais para cada mês separadamente (tabela 5).
Tabela 5 - Percentual de casos coincidentes nas três camadas durante o período de abril de 2014
a março de 2015.
Data
C12
C23
C123
abr/14
21,6%
27,8%
5,5%
mai/14
18,4%
22,9%
5,4%
jun/14
19,9%
23,8%
6,8%
jul/14
20,1%
25,9%
6,9%
ago/14
20,6%
25,2%
7,1%
set/14
39,4%
45,6%
21,8%
out/14
25,0%
30,9%
9,3%
nov/14
23,5%
29,6%
9,0%
dez/14
25,4%
33,2%
10,3%
jan/15
26,3%
33,5%
11,0%
fev/15
25,5%
30,5%
9,9%
mar/15
25,5%
29,3%
9,2%
Fonte: Autora (2016)
O resultado encontrado em cada mês está ilustrado na figura 15. Pode-se notar que
padrão de variação das ocorrências são praticamente idênticos. Em todas as situações, o maior
número de casos ocorre no mês de setembro com as porcentagens de 39,4% na C12, 45,6% na
C23 e 21,8% na C123. Quanto as menores porcentagens, estas foram registradas no mês de
maio com o valor de 18,4% na C12, e 22,9% na C23 e 5,4% na C123.
A análise climatológica mostrou que foi maio, o mês em que a segunda direção
predominante apareceu em maior frequência em detrimento dos demais meses. Esse fato,
aliado ao maior registro de precipitação, explica, portanto, a razão pela qual, este mês registra
o menor número de casos de rajadas em simultâneo.
58
Analisando a sazonalidade da frequência de ocorrência de rajadas em simultâneo nos
três níveis (C123), os dados aqui apresentados mostram que durante a estação seca (outubro a
janeiro), a frequência de ocorrência foi superior à ocorrida na estação chuvosa.
Este fato, pode ser explicado pela complementariedade entre o período chuvoso e o
regime dos ventos ilustrado no Atlas Eólico do Estado de Alagoas, segundo o qual, durante o
verão, a magnitude das velocidades no verão, supera as ocorridas no inverno.
Figura 15 - Ocorrência de rajadas em simultâneo nas camadas C12, C23 e C123 durante o
período de abril de 2014 a março de 2015.
Frequência (%)
C12
C23
C123
50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
mês
Fonte: Autora (2016)
O mês de setembro corresponde ao mês de transição entre a estação seca e chuvosa da
região onde foi instalada a torre anemométrica. Conforme mostrado na análise climatológica,
durante a estação chuvosa, a direção do vento estava mais constante começando a girar mais
para SE em setembro. Os resultados referentes a temperatura na região mostram também que
a magnitude deste parâmetro que estava em decaimento durante a estação chuvosa, volta a
crescer em setembro. Estes fatos explicam portanto a razão pela qual o maior número de casos
coincidentes ocorre em setembro.
Além dos fatos apresentados, outro fator que explica a ocorrência do maior número de
casos em setembro está relacionado as condições de estabilidade atmosférica.
59
As figuras 16, 17 e 18 mostram a condições de estabilidade em Craíbas durante o
período estudado e durante mês de setembro.
Pode-se notar que as condições de estabilidade em setembro são muito diferentes das
condições anuais (figura 16). Sendo as diferenças mais nítidas nas condições de instabilidade
e neutras.
Figura 16 - Condição atmosférica em Craíbas no mês de setembro (2014) e durante o período de
abril (2014) a março (2015).
Anual
set/14
60%
Porcentagem (%)
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Instável
Neutra
Estável
Condição atmosférica
Fonte: Autora (2016)
Durante o dia (figura 17), a instabilidade atmosférica é mais intensa em setembro do
que durante o período anual com uma diferença de 17,8%. Entretanto, o período anual é bem
mais estável durante o dia com uma diferença de 20%.
60
Figura 17 - Condição atmosférica durante o dia em Craíbas no mês de setembro (2014) e no
período de abril (2014) a março (2015).
Anual (dia)
Set/2014 (dia)
90%
80%
Porcentagem (%)
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Instável
Neutra
Estável
Condição atmosférica
Fonte: Autora (2016)
No período noturno (figura 18), a estabilidade atmosférica é mais intensa em setembro
do que durante o período anual com uma diferença de 32%. Entretanto, o período anual é bem
mais instável durante a noite com uma diferença de 25,5%. Sendo este período caracterizado
também, por um aumento significativo da condição neutra nas duas situações analisadas.
61
Figura 18 - Condição atmosférica a noite em Craíbas no mês de setembro (2014) e durante o
período de abril (2014) a março (2015).
Anual (noite)
Set/2014 (noite)
80%
Porcentagem (%)
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Instável
Neutra
Estável
Condição atmosférica
Fonte: Autora (2016)
Objetivando constatar se existe relação entre os percentuais de ocorrência de rajadas
simultâneas ao longo dos 12 meses, foi feita a correlação entre 12 valores obtidos em cada
camada, fazendo uso dos dados provenientes da tabela 5.
O resultado das correlações entre ocorrências de rajadas nas diferentes camadas, está
ilustrado na tabela 6. Os resultados mostram que existe uma melhor correlação entre C123 e
C12, em detrimento das demais relações. No entanto, a diferença é muito pequena.
Tabela 6 - Correlação entre as porcentagens de ocorrências de rajadas nas diferentes camadas.
SITUAÇÃO
r
r²
C12 vs C23
0,9813
0,9629
C123 vs C12
0,9820
0,9643
C123 vs C23
0,9610
0,9235
Fonte: Autora (2016)
62
4.2.4.1 Ciclo diário de ocorrência de rajadas em simultâneo
Nesta sessão, será mostrado o ciclo diário de ocorrência de rajadas em simultâneo nas
três camadas. Para tal, foram calculados, para cada camada, o percentual em cada hora. Ou
seja o número de casos na hora “h” dividido pelo número total de casos naquela camada ao
longo dos 12 meses.
Na figura 19, são alistados os padrões diários médios anuais nas quatro camadas. Estes
resultados mostram que existe um ciclo diário bem definido e que as rajadas em simultâneo
são mais frequentes durante o período diurno.
Em todas as situações, as frequências máximas ocorrem às 11h, com as porcentagens
de 6,4% na C12, 6,2% na C23 e 7,9% na C123. Já as mínimas, estas foram registradas em
dois horários: às 2h com o valor de 2,2% na C12, e às 3h com o valor de 2,2% na C23 e 1,4%
na C123.
A maiores frequências ocorrem durante o dia ocorrem devido ao fato de todos os
níveis estarem na camada dentro da Camada Limite Atmosférica (CLA). Este fato, explica
também a ocorrência dos maiores percentuais na C123 serem significativamente maiores do
que os demais durante o dia.
Figura 19 - Ciclo diário de ocorrência de rajadas em simultâneo, durante o período de abril de
2014 a março de 2015.
C12
C23
C123
9%
Frequeência (%)
8%
7%
6%
5%
4%
3%
2%
1%
0%
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Hora local
Fonte: Autora (2016)
63
Visando, entender a razão pela qual as maiores frequências de ocorrências em
simultâneo acontecem durante o dia, foi feita uma análise do ciclo anual da ocorrência de
rajadas em todos os níveis.
Os resultados desta analise estão ilustrados na figura 20. Tais resultados mostram que
durante o dia o perfil é similar em todos os níveis, sendo estratificado a noite.
Figura 20 - Ciclo diário médio anual das rajadas nos níveis 1, 2 e 3, da torre anemométrica de
Craíbas durante o período de abril de 2014 a março de 2015.
R anual 1
R anual 2
R anual 3
Rajada anual (m/s)
11
10
9
8
7
6
5
4
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Hora local
Fonte: Autora (2016)
4.2.4.2 Correlação entre as rajadas identificadas na torre anemométrica com as
ocorridas nas estações meteorológicas de Arapiraca e Palmeira dos Índios.
Nesta etapa, será apresentada a correlação mensal entre ocorrências de rajadas na torre
anemométrica de Craíbas (CR) com as das estações meteorológicas próximas (Arapiraca e
Palmeira dos Índios) a 19 km e a 26,98 km de distância respectivamente.
Esta análise foi feita, com o intuito de verificar se as rajadas poderiam ser utilizadas
para caracterizar a similaridade do escoamento nos diferentes locais. Os dados utilizados,
64
correspondem as rajadas horárias adquiridas na torre anemométrica de Craíbas (CR) na altura
de 50 m e nas estações meteorológicas de Arapiraca (AR) e de Palmeira dos Índios (PI) na
altura de 10 m.
Os resultados dessa correlação, estão apresentados na tabela 7. Tais resultados
mostram que a correlação entre Craíbas e Arapiraca é superior àquela entre Craíbas e
Palmeira dos Índios mas ambas são muito pequenas.
Entre Craíbas e Arapiraca, a melhor correlação (0,38), ocorre no mês de janeiro e a
menor (0,18) em maio, com um valor médio de 0,42. Já na relação entre Craíbas e Palmeira
dos Índios, a melhor correlação (0.33), ocorre no mês de junho e a menor (-0,05) em
novembro, com um valor médio de 0,33.
Estes valores mostram que não existe uma relação direta entre as rajadas identificadas
nas estações meteorológicas analisadas, com as identificadas na torre anemométrica de
Craíbas.
Tabela 7 - Correlação entre as ocorrências de rajadas na torre anemométrica de Craíbas com as
ocorridas nas estacoes meteorológicas de Arapiraca e Palmeira dos Índios durante o período de
abril de 2014 a março de 2015.
CR vs AR
Mês
CR vs PI
r
R²
r
R²
abr/14
0,2935
0,0862
0,1241
0,0154
mai/14
0,1806
0,0326
0,2149
0,0462
jun/14
0,3757
0,1412
0,3359
0,1128
jul/14
0,3413
0,1165
0,1677
0,0281
ago/14
0,2420
0,0586
0,1299
0,0169
set/14
0,3273
0,1071
0,2198
0,0483
out/14
0,2759
0,0761
0,0601
0,0036
nov/14
0,3232
0,1045
-0,0565
0,0032
dez/14
0,3402
0,1157
0,1107
0,0123
jan/15
0,3810
0,1452
0,0869
0,0076
fev/15
0,2956
0,0874
0,0928
0,0086
mar/15
0,3027
0,0916
0,0270
0,0007
Fonte: Autora (2016)
65
4.3
Aproveitamento eólico
4.3.1 Distribuição de Weibull
4.3.1.1 Distribuição anual
Nesta sessão, será apresentado o valor anual dos parâmetros de Weibull, fator de forma
(“k”) e fator de escala (“A”) e a rosa dos ventos referente altura de 100m da torre
anemométrica de Craíbas.
Na figura 21 são mostrados a rosa dos ventos e a curva de distribuição de Weibull com
seus parâmetros “A” e “k”.
Através da Figura 21a, pode-se observar as direções preferenciais na região de
Craíbas, caracterizam-se por uma pequena variação durante o período de estudo. A
predominância dos ventos é de Sudeste (SE) com 52% dos casos e 35% de Leste-Sudeste
(ESE) e variações de Sul –Sudeste (SSE) e Leste (E), só que em menores percentuais
A distribuição de Weibull apresenta um ajuste conforme mostra a Figura 21b. Ela
representa a estatística para todo o período estudado indicando os valores de “A” (7,5m/s),
“k” (3,45 m/s), “U” (6,72 m/s) e “P” (249W/m2).
Figura 21 - Estatística do vento: a) Rosa dos Ventos ilustrando a frequências das direções
ocorridas na região de Craíbas; b) Curva de distribuição de Weibull. Para a região de Craíbas,
no período de abril/2014 a março/2015.
a)
Fonte: Autora (2016)
b)
66
Nas tabelas 8 e 9, os parâmetros ‘’A’’ e ‘’k’’ encontrados em Craíbas, são
confrontados com outros estudos.
Tabela 8 – Parâmetros de escala ‘’A’’
A (m/s)
Presente estudo
Ramos (2012)
Carneiro (2014)
Craíbas - AL
7,5
Água Branca - AL
7,9
Girau do Ponciano - AL
8,4
Palmeira dos Índios - AL
8,2
Maracanaú-CE
6,3
Petrolina- PE
7,4
Parnaíba-PI
8,4
Fonte: Autora (2016)
Tabela 9 - Parâmetros de forma ‘’k’’
k
Presente estudo
Craíbas - AL
3,45
Maragogi - AL
2,79
Roteiro - AL
3,19
Girau do Ponciano - AL
3,36
Água Branca - AL
3,07
Camocim - CE
2,99
Maracanaú - CE
2,71
Parnaíba - PI
3,48
Silva (2011)
Rocha et al. (2011)
Carneiro (2014)
Fonte: Autora (2016)
67
Em termos de velocidade os resultados mostram que os ventos são mais frequentes na
faixa de 6 a 7 m/s (Figura 21b).
Quanto a direção, esta oscila entre 135° (SE) e 112,5° (ESE) durante o período
estudado (Figura 23a).
4.3.1.2 Velocidade média e parâmetros de Weibull mensal
4.3.1.2.1 Velocidade média e desvio padrão
Nesta sessão, será apresentada, a média mensal (Vmm) da velocidade do vento e seu
respetivo desvio padrão (DP), determinados a partir dos arquivos mensais registrados a cada
10 minutos na torre anemométrica de Craíbas.
Os valores referentes as velocidades médias e os desvios padrão, encontrados em cada
mês, estão ilustrados na Figura 22. Nela verificamos que a Vmm variou de 5,45 m/s em maio
a 7,70 m/s em outubro, com média de 6,73 m/s no período estudado. É importante ressaltar
que foi também em outubro que se verificou o menor desvio padrão (1,73m/s).
Um fato curioso é a diminuição da Vmm em novembro o que não foi constatado em
Girau do Ponciano (RAMOS, 2012) a cerca de 13 km da torre do projeto PVPN. O fato é que
o esperado seria o máximo ocorrer em novembro. Uma outra indicação de que algum
fenômeno interferiu neste mês é o fato de ter sido nele que se verificou o máximo do desvio
padrão (2,52 m/s).
68
Figura 22 - Velocidade média mensal e Desvio Padrão em Craíbas, no período de abril de 2014 a
março de 2015.
MM
DP
set/14
out/14 nov/14 dez/14
Vmm(m/s)
8
7
6
5
4
3
2
1
0
abr/14 mai/14
jun/14
jul/14
ago/14
jan/15
fev/15 mar/15
mês
Fonte: Autora (2016)
4.3.1.2.2 Parâmetros de Weibull mensais
A Figura 23 mostra a relação entre a Vmm com o fator “A” ao longo dos 12 meses.
Nela, verifica-se que os ciclos anuais são semelhantes coincidindo inclusive os meses onde
ocorreram os picos de mínima e de máxima. A semelhança é tão grande que o coeficiente de
correlação entre eles é igual a 0,99.
Os valores de “A” variaram de 6,2 m/s em maio a 8,3 m/s em outubro com média de
7,5 m/s.
69
Figura 23 - Médias mensais do parâmetro de escala “A”, e da velocidade média mensal em
Craíbas, no período de abril de 2014 a março de 2015.
A
Vmm
9
8
A (m/s)
7
6
5
4
3
2
1
0
abr/14 mai/14 jun/14
jul/14
ago/14 set/14
out/14 nov/14 dez/14
jan/15
fev/15 mar/15
mês
Fonte: Autora (2016)
Na figura 24 são mostradas as médias mensais do fator “k” e da Vmm ao longo dos 12
meses estudados. Constata-se que o fator “k” apresenta um ciclo diferente de Vmm e de “A”.
Os valores extremos ocorrem em meses diferentes: máximo em agosto (4,25) e mínimo em
abril (2,67).
O valor médio de “k” foi de 3,47 o qual foi superior a outros locais na região nordeste:
Alves (2006) em dez regiões do Estado do Ceará: Assaré (2,35), Jati (2,88), Santana do Cariri
(2,03), Missão Velha (2,77), Beberibe (2,81), Pentecoste (2,80), São Gonçalo (2,43), Cedro
(1,90), Icó (2,22), Iguatu, (2,22).
70
Figura 24 - Médias mensais do Parâmetro de forma “k” e da velocidade média mensal em
Craíbas, no período de abril de 2014 a março de 2015.
K
Vmm
9
8
'' k ''
7
6
5
4
3
2
1
0
abr/14 mai/14 jun/14
jul/14
ago/14
set/14
out/14 nov/14 dez/14
jan/15
fev/15 mar/15
mês
Fonte: Autora (2016)
Como já observado para Vmm e “A”, o fator “k” também apresenta uma irregularidade
no mês de novembro.
4.3.2 Comparação entre Craíbas e Girau do Ponciano
Nesta sessão são encontrados os valores da distribuição de Weibull e os valores de
velocidade média encontradas em Craíbas (CR) e de Girau do Ponciano (GP) encontrados por
Silva (2011) para o ano de 2008. O objetivo é avaliar a viabilidade da região para o
aproveitamento eólico. Tendo em que a torre anemométrica de Girau do Ponciano tinha
apenas 50m, a comparação será feita nesta altura.
A tabela 10 mostra os valores estimados da distribuição de Weibull em todos os
setores de direção e nas duas direções predominantes de Craíbas e Girau do Ponciano. Em
ambos os locais a diferença entre a direção predominante e a segunda maior é de 22,5°.
Nota-se que a magnitude de ‘’ A’’ encontrada em Craíbas é inferior ao encontrado em
Girau do Ponciano. Entretanto o ‘’ A’’ encontrado em Craíbas tem um incremento quando os
setores são analisados separadamente (6,8 m/s) em relação a análise de todos os setores (6,6
71
m/s). Ocorrendo o contrário em Girau do Ponciano onde passa de 9,6 m/s em todos os setores
a 10,4 m/s em cada setor.
Os valor de k encontrado em todos os setores em Craíbas (2,87), supera o encontrado
em Girau do Ponciano (3,36). Entretanto, ‘’k’’ apresenta seu maior valor em Craíbas (3,95)
no 2° setor enquanto que em Girau, seu maior valor ocorre no 1° setor.
Tabela 10 - Valores de ‘’ k’’ e A para cada local levando em conta todos os setores e os dois
setores de maior predominância (1° e 2°)
Local
Direção (setor)
Frequência
k
(%)
V médio (U)
A (m/s)
(m/s)
Todos
-
2,87
5,80
6,6
1° (SE)
55,0
2,88
6,03
6,8
2° (ESE)
35,0
3,04
6,11
6,8
Todos
-
3,36
8,64
9,6
1° (E)
28,5
3,65
9,35
10,4
2° (ENE)
22,1
3,49
9,39
10,4
CR
(Presente estudo)
GP
(SILVA, 2011)
Fonte: Silva (2011); Autora (2016)
De acordo com Costa (2009) e Silva (2011) o escoamento em Girau do Ponciano é
forçado pelo relevo do local.
Os resultados mostram que em Craíbas, apesar de estar localizada em uma área plana e
de menor altitude onde o vento não é forçado pelo relevo. Os resultados encontrados em
relação ao ‘’ k‘’ foram satisfatórios quando comparados com os encontrados Girau do
Ponciano que já havia sido apontado por Costa (2009), Silva (2011) e Ramos (2012) como um
bom local para a exploração do recurso eólico.
Vale salientar que os valores de ‘’k’’ encontrados em Craíbas na altura de 100m (item
4.3.1), altura a partir da qual comumente são instaladas os aerogeradores, superam os
encontrados por Silva (2011).
Portanto, baseado nos resultados aqui discutidos, ficou comprovado que a região em
questão é viável para exploração eólica.
72
4.3.3 Potência produzida em Craíbas nas alturas de 50m e 100m
Ao longo do ano, densidade de potência em Craíbas é de 123,75 W/m² na altura de
50m e de 186,56 W/m² na altura de 100 m.
A figura 25 mostra a densidade de potência em cada mês. Os valores máximos
ocorreram em janeiro (185,23 W/m²) na altura de 50m e em outubro (279,18 W/m²) na altura
de 100m. Já os mínimos, ambos ocorreram no mês de maio nas alturas de 50m (60,36 W/m²)
e 100m (99,06 W/m²).
Em todos os meses, a Densidade de Potência encontrado na altura de 50m corresponde
a mais de metade da encontrada na altura de 100m, representando 66% quando todo período é
analisado.
Estes resultados, aliados aos encontrados com relação aos parâmetros de Weibull
anuais nessas duas alturas, mostram a viabilidade de exploração do recurso eólico na altura de
50m.
Figura 25 – Densidade de Potência, no período de abril de 2014 a março de 2015.
DP (100m)
DP (50m)
Densidade de Potência (W/m²)
300
250
200
150
100
50
0
abr/14 mai/14 jun/14
jul/14
ago/14 set/14 out/14 nov/14 dez/14 jan/15
mês
Fonte: Autora (2016)
fev/15 mar/15
73
5
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este trabalho foi realizado com intuito de estudar o comportamento do vento e as suas
particularidades em Craíbas e analisar a viabilidade do local em termos de aproveitamento
eólico. Para tal foram analisados: os aspectos climatológicos, as características do
escoamento, as condições de estabilidade atmosférica e variabilidade da distribuição de
Weibull em função do tamanho da amostra. Diante dos resultados encontrados, foi concluído
que o objetivo do trabalho foi alcançado.
A tentativa de buscar alternativas para reduzir os gastos com medições de modo a
viabilizar ainda mais o uso do recurso eólico, levou a averiguar a possibilidade de fazer o uso
dos dados de estações meteorológicas. Os resultados obtidos apontam que, no caso presente,
esta opção não é viável.
A velocidade média variou de 5,45 m/s em maio a 7,70 m/s em outubro, com média de
6,73 m/s. O ciclo diário médio não segue o padrão e é marcado pelo aumento da velocidade à
tarde com máximo no início da noite. Houve pouca variabilidade da direção do vento, com
direção predominante de SE.
A atmosfera foi predominantemente instável durante o dia (65,8%) e estável durante a
noite (35,3%). Durante todo período, a predominância foi de instabilidade (49%). Os casos
de estabilidade corresponderam a 31% e os de neutra a 20%.
As condições de estabilidade encontradas em Craíbas, influenciam diretamente o
padrão do escoamento do vento, que é similar durante o dia e estratificado a noite.
A ocorrência de rajadas em simultâneo é condicionada diretamente pelas condições de
estabilidade, não tendo nenhuma relação direta com as rajadas identificadas nas estações
meteorológicas próximas.
Em termos de viabilidade de exploração do recurso eólico os resultados foram
positivos: velocidade média de 6,72 m/s, parâmetro de forma de 3,45 e parâmetro de escala de
7,5m/s.
Na comparação com Girau do Ponciano, foi constatado que Craíbas e a região do
entorno apresentam viabilidade para exploração do recurso eólico.
Uma comparação entre a densidade de potência, e dos parâmetros de Weibull, a 50m e
100m em Craíbas, mostrou que os mesmos não variam significativamente com a altura,
permitindo a exploração do recurso eólico em alturas menores e consequente, diminuição nos
custos na instalação de um parque eólico.
74
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