1. Identificação | |
Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) |
Site | mtc-m21b.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/3HGMNFS |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/12.04.18.40 |
Última Atualização | 2014:12.04.18.40.30 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/12.04.18.40.30 |
Última Atualização dos Metadados | 2021:01.02.03.56.33 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE--PRE/ |
Chave de Citação | LimaGuetFreiPane:2014:MoFíPr |
Título | Modelo Físico para Previsão de Geração de Energia Eólica |
Ano | 2014 |
Data de Acesso | 08 maio 2024 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 442 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Lima, João Marcos 2 Guetter, Alexandre Kolodynskie 3 Freitas, Saulo Ribeiro de 4 Panetta, Jairo |
Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ7M |
Grupo | 1 2 3 DMD-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Afiliação | 1 COPEL 2 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Nome do Evento | Congresso Brasileiro de Meteorologia, 18. |
Localização do Evento | Recife, PE |
Data | 3-6 nov., 2014. |
Histórico (UTC) | 2014-12-04 18:40:30 :: valdirene -> administrator :: 2021-01-02 03:56:33 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Tipo do Conteúdo | External Contribution |
Palavras-Chave | previsão de vento previsão de energia eólica modelo regional de previsão de tempo |
Resumo | O mercado de energia elétrica no Brasil tem enorme potencial de crescimento devido ao baixo consumo per capita, crescimento demográfico e econômico. Para atender às necessidades desse mercado realizam-se anualmente leilões de energia, com o objetivo de selecionar os empreendimentos mais eficientes para expansão do sistema de geração. Um dos desafios desta expansão é manter o alto grau de energia renovável (90%) e diversificação das fontes da matriz de geração de energia elétrica. Neste contexto, a energia eólica tem se configurado como uma fonte de energia bastante atraente, com contratação de expansão média de 2 GW/ano nos últimos anos. A geração de energia eólica em grande escala causa enormes desafios aos agentes de operação do sistema elétrico, que devem gerenciar a incerteza da geração eólica quando estabelecem a programação diária do despacho hidrotérmico. É essencial também poder prever a influência da geração eólica nos fluxos entre os subsistemas e no desempenho do sistema elétrico regional e do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois, no caso brasileiro, a região Nordeste é a de maior potencial eólico e os maiores centros consumidores se encontram, sobretudo, no Sudeste. Portanto, a previsão de geração de energia eólica (PGEE) tem se tornado uma importante questão na indústria de energia elétrica. Operadores de sistema, agentes de geração e de regulação apoiam todo e qualquer esforço para o desenvolvimento de modelos que permitam uma previsão mais confiável e precisa. No caso das empresas proprietárias de ativos de geração e transmissão tem especial interesse na PGEE como ferramenta de apoio à priorização da manutenção. Desta forma, a PGEE de curtíssimo e curto prazo em mercados com grande penetração de energia eólica é frequentemente identificada com uma importante ferramenta para gerenciar a variabilidade e incerteza desta fonte de energia, de modo a garantir maior eficiência do Sistema Elétrico de Potência (SEP) e maior precisão no estabelecimento do preço da energia elétrica. O objetivo desse artigo é mostrar os resultados de um método desenvolvido para a PGEE de curtíssimo e curto prazo utilizando um modelo regional de previsão de tempo (MRPT), conhecido como BRAMS, mantido pelo INPE/CPTEC. O resultado do MRPT é a previsão do vento com horizonte de 48 horas, a cada 10 minutos, com 1 km de resolução, para um parque eólico localizado no sul do Paraná. A previsão do vento é transformada em energia através da curva de potência do parque eólico em análise, gerada a partir de quatro anos de medição de vento e geração do sítio em questão. Os resultados previstos, vento e energia, são comparados aos valores observados, e são mostradas as principais conclusões do método desenvolvido e as próximas etapas da pesquisa. |
Área | MET |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > Modelo Físico para... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
|
4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3HGMNFS |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3HGMNFS |
Grupo de Usuários | self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR valdirene |
Grupo de Leitores | administrator valdirene |
Visibilidade | shown |
Permissão de Leitura | allow from all |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Vinculação | Trabalho não Vinculado à Tese/Dissertação |
Repositório Espelho | iconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/43SKC35 |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.59.52 1 |
Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype type url versiontype volume |
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7. Controle da descrição | |
e-Mail (login) | marcelo.pazos@inpe.br |
atualizar | |
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