View
217
Download
1
Category
Preview:
DESCRIPTION
Dissestação de Mestrado em Engenharia de Energia UFSJ
Citation preview
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SO JOO DEL REI
Departamento de Cincias Trmicas e dos Fluidos
Programa de Ps-Graduao em Engenharia da Energia
Cludia do Rosrio Silva Mendes
Proposta de uma Metodologia Livre
para Avaliao de Potencial Elico
de Minas Gerais
So Joo del-Rei
2011
Cludia do Rosrio Silva Mendes
Proposta de uma Metodologia Livre
para Avaliao de Potencial Elico
de Minas Gerais
Dissertao apresentada ao Programa de Ps-
graduao em Engenharia da Energia, Em
Associao Ampla entre o Centro Federal de
Educao Tecnolgica de Minas Gerais e a
Universidade Federal de So Joo Del Rei, como
requisito parcial para a obteno do ttulo de Mestre
em Engenharia da Energia.
Orientador: Prof. Dr. Cludio de Castro Pellegrini
So Joo del-Rei
2011
Cludia do Rosrio Silva Mendes
Proposta de uma Metodologia Livre para
Avaliao de Potencial Elico
de Minas Gerais
Dissertao apresentada ao Programa de Ps-
graduao em Engenharia da Energia, Em
Associao Ampla entre o Centro Federal de
Educao Tecnolgica de Minas Gerais e a
Universidade Federal de So Joo Del Rei, como
requisito parcial para a obteno do ttulo de Mestre
em Engenharia da Energia.
Aprovado em,
Banca Examinadora
Prof. Dr. ___________________________________________
Cludio de Castro Pellegrini - UFSJ
Prof. Dr. ___________________________________________
Srgio Augusto Arajo da Gama Cerqueira - UFSJ
Prof. Dr. ___________________________________________
Roberto Fernando da Fonseca Lyra - UFAL
Prof. Dr. ___________________________________________
Daniel Enrique Castro CEFET MG
Dedico este trabalho a meus
pais, Jos Pedro e Maria Aparecida,
s minhas irms, Ana e Lvia e aos
meus avs, Ana, Perques, Maria da
Conceio e Geraldo Magela.
Agradecimentos
Ao professor Dr. Cludio de Castro Pellegrini, orientador deste trabalho, pelos
conhecimentos adquiridos, pela dedicao, pacincia e competncia demonstrados
durante todo o trabalho.
Ao professor Dr. Srgio A. A. da Gama Cerqueira, agradeo de forma muito
especial, pela disponibilidade nas incontveis solicitaes, pelos ensinamentos e
dedicao.
Aos Professores Dr. Roberto F. Lyra e Dr. Daniel Enrique pelas colaboraes
no enriquecimento deste trabalho.
Ao programa de Ps-Graduao em Engenharia da Energia e seus
professores, pela oportunidade e por contriburem para construo de meus
conhecimentos.
Aos meus colegas de mestrado, Rodrigo, Fernando, Luiz Gustavo e Sidney
pela amizade, conversas proveitosas e companheirismo.
minha famlia e ao Gelci que esto sempre a meu lado. Obrigada pelo amor
e apoio incondicionais.
A todas as pessoas que de alguma forma contriburam para a realizao
deste trabalho. Aos amigos, de perto ou longe que fazem a vida valer a pena.
Enfim, agradeo a Deus.
A mente que se abre a uma nova ideia jamais voltar ao
seu tamanho original.
Albert Einstein
Resumo
Mudana climtica, aumento de consumo de energia e esgotamento de
recursos naturais so algumas das questes que levam procura de fontes
alternativas de energia, cujo uso tem crescido bastante ao longo dos ltimos anos,
no s pela conscientizao por parte da sociedade dos problemas ambientais
associados ao efeito estufa e ao aquecimento global, como tambm pelo surgimento
de orientaes comunitrias cada vez mais restritivas relativamente s emisses
gasosas, como o Protocolo de Quioto.
A energia elica surge como uma das principais solues a curto e mdio
prazo, pois, dentre as fontes renovveis no convencionais, a fonte que apresenta
custos que se aproximam aos da gerao fssil.
Existem algumas maneiras de avaliar o potencial elico de uma determinada
localidade. Dentre elas podemos citar o mtodo de observao direta e as
simulaes numricas.
Neste trabalho, utilizamos o Modelo Atmosfrico WRF com uma proposta de
metodologia nacional, adaptada as condies climtico-ambientais brasileiras, para
o levantamento e previso de recursos elicos para o estado de Minas Gerais.
Palavras-chave: Energia elica, potencial elico, simulao numrica da atmosfera.
Abstract
Climate change, increased energy consumption and depletion of natural
resources are some of the issues that lead to the search for alternative energy
sources, whose use has grown considerably over the past year, not only because os
our society's awareness on the part of the environmental problems associated the
greenhouse effect and global warming, as well as due to the appearance of
progressively more restrictive guidelines for gaseous emissions, as the Kyoto
Protocol, for exemple
Wind energy emerges as one of the main solutions in the short and medium
term because, among unconventional renewable energy sources, it is the source that
presents costs approaching those of fossil fuel generation.
There are some ways to evaluate the wind potential of a given locality. Among
them we can mention the method of direct observation and numerical simulations.
In this research, we use the Atmospheric Model WRF with a proposed national
methodology, adapted to the climatic and environmental conditions in Brazil, to
survey and forecast wind conditions in the region of Minas Gerais state.
Key-words: Wind energy, Wind potential, numerical simulation of the atmosphere.
Lista de Ilustraes
Figura 3.1.1-1 Formao dos ventos devido ao deslocamento das massas de ar.
............................................................................................................................ 21
Figura 3.1.3-1 Aerogerador Tipo Darrieus ( esquerda), Aerogerador Tipo
Savonius ( direita). ............................................................................................ 26
Figura 3.1.3-2 Turbina de eixo vertical ................................................................... 27
Figura 3.1.4-1 Fluxo de vento atravs de uma turbina ........................................... 30
Figura 4.1-1 Inicializao do modelo WRF ............................................................. 38
Figura 4.4-1 Estrutura do software WRF ............................................................... 46
Figura 4.4.1-1 Estrutura WPS ................................................................................. 47
Figura 5-1 Domnio da simulao .......................................................................... 54
Figura 6-1 Estaes meteorolgicas de superfcie ................................................ 57
Figura 6-2 Comparao da magnitude da velocidade do vento Vero ................ 59
Figura 6-3 Comparao da magnitude da velocidade do vento - Inverno .............. 60
Figura 6-4 Comparao da magnitude da velocidade do vento - Outono .............. 61
Figura 6-5 Comparao da magnitude da velocidade do vento Primavera ........ 62
Figura 6-6 Relevo de Minas Gerais, dados do WRF .............................................. 64
Figura 6-7 Relevo de Minas Gerais - IBGE ............................................................ 64
Figura 6-8 Magnitude Mdia do Vento a 10 m Outono ........................................ 66
Figura 6-9 Magnitude Mdia do Vento a 10 m Vero ......................................... 66
Figura 6-10 Magnitude Mdia do Vento a 10 m - Inverno ...................................... 67
Figura 6-11 Magnitude Mdia do Vento a 10 m Primavera ................................. 67
Figura 6-12 Magnitude Mdia do Vento a 50 m Outono ..................................... 68
Figura 6-13 Magnitude Mdia do Vento a 50 m Vero ....................................... 68
Figura 6-14 Magnitude Mdia do Vento a 50 m Inverno...................................... 69
Figura 6-15 Magnitude Mdia do Vento a 50 m Primavera ................................. 69
Figura 6-16 Magnitude Mdia do Vento a 80 m Outono ..................................... 70
Figura 6-17 Magnitude Mdia do Vento a 80 m Vero ....................................... 70
Figura 6-18 Magnitude Mdia do Vento a 80 m Inverno ..................................... 71
Figura 6-19 Magnitude Mdia do Vento a 80 m Primavera ................................. 71
Figura 6-20 Magnitude Mdia do Vento a 100 m Outono ................................... 72
Figura 6-21 Magnitude Mdia do Vento a 100 m Vero ..................................... 72
Figura 6-22 Magnitude Mdia do Vento a 100 m Inverno ................................... 73
Figura 6-23 Magnitude Mdia do Vento a 100 m Primavera ............................... 73
Figura 6-24 Potncia Mdia do Vento a 10 m Outono ........................................ 74
Figura 6-25 Potncia Mdia do Vento a 10 m Vero .......................................... 74
Figura 6-26 Potncia Mdia do Vento a 10 m Inverno ........................................ 75
Figura 6-27 Potncia Mdia do Vento a 10 m Primavera .................................... 75
Figura 6-28 Potncia Mdia do Vento a 50 m Outono ........................................ 76
Figura 6-29 Potncia Mdia do Vento a 50 m Vero .......................................... 76
Figura 6-30 Potncia Mdia do Vento a 50 m Inverno ........................................ 77
Figura 6-31 Potncia Mdia do Vento a 50 m Primavera ................................... 77
Figura 6-32 Potncia Mdia do Vento a 80 m Outono ........................................ 78
Figura 6-33 Potncia Mdia do Vento a 80 m Vero .......................................... 78
Figura 6-34 Potncia Mdia do Vento a 80 m Inverno ....................................... 79
Figura 6-35 Potncia Mdia do Vento a 80 m Primavera ................................... 79
Figura 6-36 Potncia Mdia do Vento a 100 m Outono ...................................... 80
Figura 6-37 Potncia Mdia do Vento a 100 m Vero ........................................ 80
Figura 6-38 Potncia Mdia do Vento a 100 m Inverno ...................................... 81
Figura 6-39 Potncia Mdia do Vento a 100 m Primavera ................................. 81
Figura 6-40 Magnitude Mdia do Vento a 10 m Anual ........................................ 82
Figura 6-41 Magnitude Mdia do Vento a 50 m Anual ........................................ 82
Figura 6-42 Magnitude Mdia do Vento a 80 m Anual ........................................ 83
Figura 6-43 Magnitude Mdia do Vento a 100 m Anual ...................................... 83
Figura 6-44 Potncia Mdia do Vento a 10 m Anual ........................................... 84
Figura 6-45 Potncia Mdia do Vento a 50 m Anual ........................................... 84
Figura 6-46 Potncia Mdia do Vento a 80 m Anual ........................................... 85
Figura 6-47 Potncia Mdia do Vento a 100 m Anual ......................................... 85
Figura 6-48 Direo predominante do vento - Belo Horizonte................................ 86
Figura 6-49 Direo predominante do vento Curvelo .......................................... 87
Figura 6-50 Direo predominante do vento Espinosa ....................................... 87
Figura 6-51 Direo predominante do vento - Governador Valadares ................... 88
Figura 6-52 Direo predominante do vento - Juiz de Fora ................................... 88
Figura 6-53 Direo predominante do vento - Maria da F .................................... 89
Figura 6-54 Direo predominante do vento Passos .......................................... 89
Figura 6-55 Direo predominante do vento So Romo ................................... 90
Figura 6-56 Direo predominante do vento So Joo del Rei ........................... 90
Figura 6-57 Direo predominante do vento Uberlndia ..................................... 91
Lista de Tabelas
Tabela 5-1 Localizao das estaes de superfcie das cidades escolhidas para
comparao ........................................................................................................ 58
Tabela 6-1 Diferena percentual entre magnitude mdia do vento observada e
simulada ............................................................................................................. 63
Lista de Abreviaturas e Siglas
AFWA Air Force Weather Agency
CEMIG Companhia Energtica de Minas Gerais
CEPEL Centro de Pesquisas de Energia Eltrica
CLA Camada Limite Atmosfrica
CPTEC Centro de Previso de Tempo e Estudos Climticos
CRESESB Centro de Referncia para Energia Solar e Elica Srgio de Salvo
Brito
EMS Estao Meteorolgica de Superfcie
ENIAC Electronic Numerical Integrator And Computer
FAA Federal Aviation Administration
FSL Forecast Systems Laboratory
INMET Instituto Nacional de Meteorologia
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
NCAR National Center for Atmospheric Research
NCEP National Centers for Environmental Prediction
NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration
PNT Previso Numrica do Tempo
PTU Presso, Temperatura e Umidade
PROELICA Programa Emergencial de Energia Elica
PROINFA Programa de Incentivo s Fontes Alternativas de Energia Eltrica
WECS Wind Energy Conversion System
WRF Weather Research Forecast
Sumrio
1. Introduo ....................................................................................................... 14
2. Objetivos ......................................................................................................... 17
3. Reviso Bibliogrfica ....................................................................................... 18
3.1. Fundamentao Terica em Energia Elica .................................................... 18
3.1.1. Distribuio global e regional dos ventos ........................................................ 20
3.1.2. Turbinas Elicas .............................................................................................. 23
3.1.3. Tipos de Turbinas elicas ................................................................................ 25
3.1.4. Energia e potncia no vento ............................................................................ 27
3.2. Energia Elica no Brasil .................................................................................. 30
3.3. Impactos Ambientais ....................................................................................... 31
3.4. Perspectivas .................................................................................................... 34
4. Simulao numrica da atmosfera .................................................................. 35
4.1. Reviso sobre simulao numrica ................................................................. 35
4.2. Modelos Atmosfricos ..................................................................................... 38
4.3. Equaes bsicas ........................................................................................... 42
4.3.1. Conservao da Massa de Ar ......................................................................... 42
4.3.2. Conservao da Energia ................................................................................. 43
4.3.3. Conservao da Quantidade de Movimento ................................................... 43
4.3.4. Conservao da gua ..................................................................................... 43
4.3.5. Conservao de Outros Gases e Materiais Aerossis .................................... 44
4.4. Modelo Atmosfrico de Mesoescala WRF ....................................................... 44
4.4.1. WPS ................................................................................................................ 46
4.4.2. ARW ................................................................................................................ 49
4.4.3. Ps-processamento ......................................................................................... 51
5. Metodologia ..................................................................................................... 53
6. Resultados....................................................................................................... 57
7. Discusso dos Resultados .............................................................................. 92
8. Concluses ...................................................................................................... 99
9. Trabalhos Futuros ......................................................................................... 101
Referncias ............................................................................................................. 102
Anexo A Tabela de dados observados ................................................................. 105
Anexo B Velocidade Mdia Sazonal e Anual a 50 metros Atlas Elico Minas
Gerais.............. ........................................................................................................ 106
Anexo C Comparao entre velocidade mdia sazonal do vento observada e
simulada .................................................................................................................. 107
Anexo D Magnitude do vento simulada ................................................................ 109
Anexo E Potencial elico simulado ...................................................................... 113
Anexo F - Magnitude e potencial anual do vento Simulada ................................. 117
14
1. Introduo
Mudana climtica global ou esgotamento dos recursos naturais? Por qualquer que
seja o motivo, so fortes as presses para a substituio das fontes fsseis de
energia por fontes renovveis. No Brasil, a esses motivos somam-se a escassez e
m qualidade do carvo energtico e a distncia entre os grandes aproveitamentos
hidrulicos remanescentes e os centros consumidores, muito importante tambm a
introduo de fontes alternativas de energia para diversificao da matriz energtica.
O aumento da populao e do consumo pessoal, principalmente nos pases
desenvolvidos, originou problemas ambientais cuja soluo o grande desafio deste
incio de sculo para pesquisadores, ambientalistas, governos, organizaes no-
governamentais e comunidades de todo o mundo.
A procura de fontes de energia alternativas em detrimento das fontes de
energia convencionais tem crescido bastante ao longo dos ltimos anos, no s pela
conscientizao por parte da sociedade dos problemas ambientais associados ao
efeito estufa e ao aquecimento global, como tambm pelo surgimento de orientaes
comunitrias cada vez mais restritivas relativamente s emisses gasosas, como o
Protocolo de Quioto, e ainda pela percepo de que os combustveis fsseis
constituem fontes de energia no renovveis e que, a longo prazo, tornar-se-o
escassos.
A principal fonte geradora de energia eltrica brasileira tem sido a hidrulica.
No entanto, devido ao crescimento acelerado da demanda energtica, dos elevados
custos e dos problemas ambientais dessa e de outras formas de gerao de energia
eltrica, a energia de origem elica surge como uma das principais solues a curto
e mdio prazo, isto porque dentre as fontes renovveis no convencionais, a elica
15
a fonte que apresenta custos que se aproximam aos da gerao fssil, no ltimo
leilo, realizado em 2011 o preo mdio da energia elica contratada foi de 99,57
R$/MWh, enquanto o valor mdio da energia hidreltrica contratado para ampliao
da hidreltrica de Jirau ficou em 102,00 R$/MWh. Disponvel em:
(http://www.aneel.gov.br/aplicacoes/editais_geracao)
Passos importantes no nosso pas tm sido dados na implementao desse
tipo de fonte energtica. Um exemplo disso a criao de legislao especfica para
o incentivo de gerao de energia eltrica a partir de fontes alternativas pelo
governo federal, o PROINFA. Outros passos foram a conduo de estudos sobre o
potencial elico em nvel nacional, como o caso do Atlas de Potencial Elico
Brasileiro criado pelo CRESESB, e em nvel estadual, com o Atlas do Potencial
Elico de Minas Gerais feito pelo Governo do Estado em parceria com a CEMIG.
Mesmo com as iniciativas citadas, fazem-se necessrias mais pesquisas sobre o
potencial elico nacional, seja para aumentar a densidade e o comprimento das
sries temporais de medidas de campo seja para melhor adequar os modelos
atmosfricos a cada regio do pas.
Existem algumas maneiras de avaliar o potencial elico de uma determinada
localidade. Dentre elas podemos citar o mtodo de observao direta, que consiste
na instalao de torres anemomtricas e posterior anlise dos dados. Como as
variaes na velocidade mdia do vento obedecem a forantes atmosfricas de
periodicidade interanual por vezes, como o sistema El-Nino-Oscilao Sul, por
exemplo, recomenda-se ao menos trs anos de durao para tais sries de dados.
Fontes mais conservadoras sugerem o uso de sries de 30 anos. Por exemplo, esta
a durao das sries tradicionalmente aceitas como capazes de caracterizar o
16
clima de uma regio, segundo os institutos INMET1 e o CPTEC2.
Levantar o potencial de um pas de dimenses continentais como o Brasil
pelos dados anemomtricos praticamente invivel, devido aos custos das torres,
da instrumentao, da manuteno e do tempo necessrio para concretizar a
viabilidade do processo, por isso, as simulaes numricas aparecem como uma
importante ferramenta auxiliar para levantamento do potencial elico. Programas de
computador denominados modelos atmosfricos so muito usados para simular a
dinmica da camada limite atmosfrica (CLA), pois reproduzem de forma confivel
seu comportamento. Os modelos integram ao longo do tempo as equaes de
governo da termo-fluido-dinmica atmosfrica. H pouco mais de uma dcada tais
modelos s podiam ser implementados em computadores de grande porte. O
recente aumento da capacidade de processamento e de armazenamento permite
que, atualmente, se possa empregar estaes de trabalho de pequeno porte para a
simulao de problemas regionais e/ou especficos. Tal evento o principal fator
que permitiu o envolvimento de grupos emergentes de pesquisa, como o GEM3, em
simulao atmosfrica.
1 INMET Instituto Nacional de Meteorologia
2 CPTEC Centro de Previso de Tempo e Estudos Climticos
17
2. Objetivos
Prope-se uma metodologia nacional, adaptada as condies climtico-ambientais
brasileiras, para o levantamento e previso de recursos elicos, utilizando-se de
dados meteorolgicos disponveis.
Utilizando o modelo atmosfrico WRF, obtm-se novo levantamento numrico
do potencial elico do Estado de Minas Gerais e sua vizinhana.
Aps a etapa de simulao, os dados obtidos sero comparados com dados
do vento medido em algumas estaes meteorolgicas de superfcie do Estado de
Minas Gerais.
A partir dos resultados obtidos, ser feita a identificao de locais propcios
instalao de parques elicos.
Tambm ser feita uma comparao com os resultados do Atlas Elico Minas
Gerais (2010), o qual vamos chamar aqui apenas de Atlas.
18
3. Reviso Bibliogrfica
3.1. Fundamentao Terica em Energia Elica
A energia elica tem sido usada a milhares de anos, em diversas aplicaes, como
moagem de gros e bombeamento de gua, mas sua utilizao para gerao de
eletricidade tem sido feita desde o final do sculo XIX, quando pequenas mquinas
elicas foram criadas para carregar baterias. Os velhos moinhos de vento usados
para moer gros, passaram por um processo de evoluo e passaram a ser
chamados turbinas elicas, e ainda so conhecidos tambm por sistemas de
converso de energia elica, WECS na sigla em ingls, ou simplesmente
aerogeradores (CRESESB,2006).
O primeiro registro histrico da utilizao da energia elica para bombeamento
de gua e moagem de gros atravs de cata-ventos proveniente da Prsia, por
volta de 200 A.C.. Esse tipo de moinho de eixo vertical veio a se espalhar pelo
mundo islmico sendo utilizado por vrios sculos. Acredita-se que antes da
inveno dos cata-ventos na Prsia, a China, por volta de 2000 A.C., e o Imprio
Babilnico (por volta 1700 A.C) tambm utilizavam cata-ventos rsticos para
irrigao.
A introduo dos cata-ventos na Europa deu-se, principalmente, no retorno das
Cruzadas h 900 anos. Estes foram largamente utilizados e seu desenvolvimento
bem documentado. As mquinas primitivas persistiram at o sculo XII quando
comearam a ser utilizados moinhos de eixo horizontal na Inglaterra, Frana e
Holanda, entre outros pases. Os moinhos de vento de eixo horizontal do tipo
holands foram rapidamente disseminados em vrios pases da Europa. Durante a
19
Idade Mdia, na Europa, a maioria das leis feudais inclua o direito de recusar a
permisso construo de moinhos de vento pelos camponeses, o que os obrigava
a usar os moinhos dos senhores feudais para a moagem dos seus gros. Dentro das
leis de concesso de moinhos tambm se estabeleceram leis que proibiam a
plantao de rvores prximas ao moinho assegurando, assim, o direito ao vento
(CRESESB,2006).
Na Holanda, entre os sculos XVII a XIX, o uso de moinhos de vento em
grande escala esteve amplamente relacionado com a drenagem de terras cobertas
pelas guas (SHEFHERD, 1994), mas eles tiveram uma grande variedade de
aplicaes, como para a produo de leos vegetais e fabricao de papel. Ao fim
do sculo XVI, surgiram moinhos de vento para acionar serrarias para processar
madeiras provenientes do Mar Bltico. Em meados do sculo XIX, aproximadamente
9.000 moinhos de vento existiam em pleno funcionamento na Holanda, cerca de
3.000 na Blgica, a Inglaterra contava com aproximadamente 10.000 e a Frana
possua cerca de 650 moinhos de vento na regio de Anjou (CHESF-BRASCEP,
1987).
A Revoluo Industrial no final do Sculo XIX representou um importante
marco para a energia elica na Europa. O surgimento da mquina a vapor, fez ruir o
uso da energia elica na Holanda. O nmero de moinhos de vento em operao caiu
rapidamente. (CHESF-BRASCEP, 1987). Para impedir que estes fossem extintos,
em 1923, foi criada uma sociedade holandesa para conservao, melhoria de
desempenho e utilizao mais efetiva dos moinhos holandeses (CRESESB, 2006).
Os aerogeradores so hoje um dos melhores mtodos de gerao de energia
eltrica em relao ao custo-benefcio, apesar do custo relativamente baixo dos
combustveis fsseis. A tecnologia evolui continuamente, tornando-se mais confivel
20
e mais barata e pode-se esperar que a energia elica torne-se cada vez mais
competitiva (BOYLE,2004).
3.1.1. Distribuio global e regional dos ventos
Os ventos so os movimentos das massas de ar na atmosfera como resultado das
variaes de presso que ocorrem devido s diferenas no aquecimento solar em
diferentes partes da superfcie da Terra. (BOYLE,2004)
A radiao solar a fonte primria da energia elica. Ela primeiramente
absorvida pela terra e pelo oceano e aquece o ar ao redor. Em escala global, em
uma Terra desprovida de rotao, a alta intensidade da radiao solar no equador
faz o ar aquecido subir e encontrar com ar mais frio nos hemisfrios norte e sul. No
entanto, a rotao da Terra faz com que um ponto na Terra tenha uma
velocidade em direo ao leste, que maior no equador, diminuindo para os plos.
Em torno de 1 a 2% da potncia solar incidente convertida em vento. O raio da
Terra, aproximadamente 6000 km, com seo transversal, 1014 m2, recebe uma
potncia de 1015W de vento (ANDREWS,2007). Os ventos so bastante variveis no
tempo e no espao. Muitas partes do mundo esto expostas a frequentes ventos
fortes, enquanto outras quase no apresentam ventos.
Se a Terra no estivesse em rotao, a alta intensidade de radiao no
equador poderia configurar um fluxo de ar convectivo norte-sul. Entretanto, a rotao
faz com que pontos na Terra tenham uma velocidade em direo ao leste, com
maior intensidade no equador, diminuindo em direo aos plos. Para um
observador na Terra, o vento parece desviar-se para a esquerda no hemisfrio sul e
para a direita no hemisfrio norte, impulsionado por uma fora aparente, chamada,
Fora de Coriolis (ANDREWS, 2007, HOLTON, 1992).
21
O padro de ventos descrito anteriormente, s aprece em distncia de
dezenas de quilmetros. A Fig. 3.1.1-1 ilustra os padres globais do vento.
Figura 3.1.1-1 Formao dos ventos devido ao deslocamento das massas de ar.
(Fonte: CEPEL, 2001)
A variao da velocidade do vento depende consideravelmente do tempo.
Esta variao afeta a quantidade de energia contida no vento e ainda a converso
da energia do vento atravs das turbinas. As mudanas acontecem ao longo de
dcadas, devido s mudanas climticas e tambm em perodos de minutos, como
no caso das rajadas. Mdias calculadas a partir de intervalos de 10 minutos so
usadas para definir uma velocidade mdia do vento na maioria das estaes
meteorolgicas de superfcie. As flutuaes sobre este valor so quantificadas
atravs da Intensidade de Turbulncia, IT, definida como a relao do desvio padro,
T , da velocidade do vento, com a velocidade do vento constante. Evidentemente IT
depende do terreno e da altura. Geralmente, IT aumenta com a rugosidade da
superfcie e varia com [ln(z/z0)]-1, onde z a altura da turbina e z0 caracterstica do
terreno. Esta magnitude importante para determinar a carga de fadiga da turbina.
O vento constante caracterizado pela distribuio de freqncia f(u) e sua
persistncia. A persistncia d o nmero de vezes que o vento dever soprar por
22
mais de uma hora, com velocidade maior que u, enquanto f(u) d a porcentagem de
tempo durante o qual a velocidade do vento dever estar entre u e u+ u . A
persistncia do vento importante para estimar a confiabilidade da energia elica
gerada.
As distribuies de frequncias geralmente empregadas para estudo de
ventos so a Funo de Rayleigh ou a Funo de Weibull. Para lugares com mdia
de velocidade do vento anual maior que 4,5 ms-1, a distribuio de frequncia
melhor descrita pela Distribuio de Rayleigh.
2 2( ) (2 / )exp[ ( / ) ]f u u c u c (1)
onde c=2(u)/1/2 e (u) a velocidade mdia do vento. Para a distribuio de
Rayleigh a potncia do vento, a ser melhor estudada adiante, dada por:
3 3 31 ( ) 0,955 ( ) ( )2
P A u A u A u (2)
A velocidade do vento, u, aumenta significativamente com a altura acima do
solo. A taxa de aumento diminui com a altura, com a diminuio das foras de atrito.
A equao abaixo descreve a dependncia entre u e z.
( ) ( / ) SS Su z u z z (3)
sendo zS a altura na qual u medido igual a us, tipicamente, 10 metros, e S o
coeficiente de cisalhamento do vento, e depende fortemente do terreno (ANDREWS,
2007).
A distribuio de Weibull permite um ajuste de curva mais refinado para
diferentes caractersticas de vento e pode ser usada para adaptar a distribuio para
condies que no so suficientemente aproximadas pela distribuio de Rayleigh.
Trata-se de uma distribuio contnua que se aproxima distribuio discreta
23
representada nos histogramas de velocidade, por ter maior preciso na descrio
das circunstncias do vento a mais comum nos trabalhos de avaliao de
potencial elico. Esta leva em conta o desvio padro dos dados coletados, que
introduz uma informao acerca das incertezas com que podem ocorrer as
velocidades previstas a partir dos dados coletados no perodo.
A distribuio de Weibull descrita por
1
( )
c
v
a
cc v
F v ea a
(4)
em que os parmetros a e c representam o fator de escala e fator de forma,
respectivamente. A funo de Weibull apresenta caractersticas especiais para
diferentes fatores de forma, por exemplo, c = 2 representa uma Distribuio de
Rayleigh (PETRY,2007).
Descrio mais aprofundada das caractersticas do vento pode ser
encontrada em STULL (1988) e KAIMAL (1994).
3.1.2. Turbinas Elicas
No comeo do sculo XIX, os cata-ventos comearam a ser adaptados para gerao
de energia eltrica. O primeiro cata-vento destinado a gerao de energia eltrica foi
feito em 1888, por Charles F. Bruch, na cidade de Cleveland, Ohio. Tratava-se de
um cata-vento que fornecia 12kW em corrente contnua para carregamento de
baterias, as quais eram destinadas, sobretudo, para o fornecimento de energia para
350 lmpadas incandescentes. Bruch utilizou-se da configurao de um moinho
para o seu invento. A roda principal, com suas 144 ps, tinha 17m de dimetro em
uma torre de 18m de altura. Todo o sistema era sustentado por um tubo metlico
central de 36 cm que possibilitava o giro de todo o sistema acompanhando, assim, o
24
vento predominante. Esse sistema esteve em operao por 20 anos, sendo
desativado em 1908. Sem dvida, o catavento de Bruch foi um marco na utilizao
dos cata-ventos para a gerao de energia eltrica (CRESESB,2006).
CRESESB (2006) aponta trs importantes inovaes apresentadas atravs do
invento de Bruch para o desenvolvimento do uso da energia elica para gerao de
energia eltrica.
A altura utilizada pelo invento estava dentro das categorias dos moinhos de
ventos utilizados para beneficiamento de gros e bombeamento dgua. Foi
introduzido um mecanismo de grande fator de multiplicao da rotao das ps
(50:1) que funcionava em dois estgios, possibilitando um mximo aproveitamento
do dnamo cujo funcionamento estava em 500rpm. Esse invento foi a primeira e
mais ambiciosa tentativa de se combinar a aerodinmica e a estrutura dos moinhos
de vento com as recentes inovaes tecnolgicas na produo de energia eltrica
(CRESESB,2006).
As turbinas elicas de grande porte para aplicaes eltricas surgiram na
Rssia em 1931. O aerogerador Balaclava era um modelo avanado de 100kW
conectado, por uma linha de transmisso de 6,3kV de 30km, a uma usina
termeltrica de 20MW. Essa foi a primeira tentativa bem sucedida de se conectar um
aerogerador de corrente alternada com uma usina termeltrica. A energia medida foi
de 280.000kWh.ano, o que significa um fator mdio de utilizao de 32%. O gerador
e o sistema de controle ficavam no alto da torre de 30 metros de altura, e a rotao
era controlada pela variao do ngulo de passo das ps. O controle da posio era
feito atravs de uma estrutura em trelias inclinada apoiada sobre um vago em
uma pista circular de trilhos.
A Segunda Guerra Mundial, entre 1939 e 1945 contribuiu para o
25
desenvolvimento dos aerogeradores de mdio e grande porte, uma vez que neste
perodo, os pases em geral empenhavam grandes esforos no sentido de
economizar combustveis fsseis (CRESESB,2006).
No perodo entre guerras, a Dinamarca produzia cerca de 4 milhes de
quilowatt-hora anuais, utilizando em grande parte aerogeradores de pequeno porte,
na faixa de 45kW (DIVONE, 1994) (EWEA, 1998a).
A Frana tambm desempenhou importante papel em pesquisas de
aerogeradores conectados rede eltrica. Entre 1958 e 1966 foram construdos
diversos aerogeradores de grande porte. Entre os principais estavam trs
aerogeradores de eixo horizontal e trs ps, com dimetro de p variando entre 21 e
35 metros e potncia variando entre 132 kW a 1085kW, funcionando a
aproximadamente 16 ms-1 . Esses projetos mostraram claramente a possibilidade de
se conectar aerogeradores rede de distribuio de energia eltrica (DIVONE,
1994). Foi a Alemanha, porm que entre os anos de 1955 e 1968, construiu e
operou um aerogerador com o maior nmero de inovaes tecnolgicas na poca.
Os avanos tecnolgicos desse modelo persistem at hoje na concepo dos
modelos atuais, mostrando o seu sucesso de operao. Tratava-se de um
aerogerador de 34 metros de dimetro operando com potncia de 100kW, a ventos
de 8m/s (CRESESB,2006).
3.1.3. Tipos de Turbinas elicas
Existem vrios tipos de turbinas capazes de extrair a energia do vento. As turbinas
elicas modernas seguem duas configuraes bsicas: eixo vertical e eixo
horizontal.
26
3.1.3.1. Turbinas de Eixo Vertical
Os rotores de eixo vertical no necessitam de mecanismos de acompanhamento
para variaes da direo do vento, o que reduz a complexidade do projeto. Podem
ser movidos por foras de sustentao e por foras de arrasto. Os principais tipos de
rotores de eixo vertical so Darrieus, Savonius e turbinas com torre de vrtices,
ilustrados na Fig. 3.1.3-1.
Figura 3.1.3-1 - Aerogerador Tipo Darrieus ( esquerda), Aerogerador Tipo Savonius ( direita).
Fonte: opexenergy.com, mywindenergy.blogspot.com
3.1.3.2. Turbinas de Eixo Horizontal
As turbinas de eixo horizontal so as mais comumente usadas. Possuem um
sistema de ps, impulsionadas sobre um rotor montado na horizontal e tm um
segundo eixo direcional, conforme ilustra Fig. 3.1.3-2. As principais vantagens deste
tipo de turbina so: possurem velocidade de arranque mais baixas que as turbinas
de eixo vertical e a produo deste tipo de turbina mais barata. Por outro lado, este
tipo de turbina possui uma mecnica mais elaborada com maior necessidade de
manuteno e ainda, este tipo de turbina exige que no haja obstculos para evitar
efeitos da turbulncia.
27
Figura 3.1.3-2 Turbina de eixo vertical
Fonte: www.cresesb.cepel.br
3.1.4. Energia e potncia no vento
A energia contida no vento a energia cintica, isto :
20,5e mV (5)
sendo m, a massa e V, a velocidade. Como m=v onde v o volume de ar e a
massa especfica do ar, a energia por unidade de volume do ar pode ser ento
escrita como :
2/ 0,5e v V (6)
O volume de ar que atravessa em uma unidade de tempo a seo transversal
de rea A normal direo do vento VA, assumindo velocidade constante na rea
(ou trabalhando com a velocidade mdia). Desta forma, a energia cintica do volume
de ar que passa por unidade de tempo atravs da rea A dado por EAV , onde
E=e/ v, ou ainda, (ANDREWS, 2007):
30,5E
A Vs
(7)
Sabendo que energia por unidade de tempo igual potncia, a Eq. (7)
representa a potncia do vento, tambm denominada potencial elico.
Constata-se, entretanto, que as turbinas elicas no podem extrair toda a
potncia fornecida pelo vento, isto porque parte da energia cintica contida na
28
corrente fluida permanece a jusante da turbina a fim de manter o fluxo de ar. Se
assim no fosse, todo o vento cessaria imediatamente aps as turbinas, o que seria
excelente do ponto de vista de eficincia energtica, mas simplesmente no
acontece por exigncia da conservao da massa.
Existe, portanto, uma eficincia mxima para a extrao de potncia do vento,
determinada pelo Limite de Betz, cujo valor situa-se em torno de 59% (ANDREWS,
2007). Considerando a figura 3.1.4-1, o impulso T exercido na turbina pelo vento
igual a taxa de mudana do momentum.
0 2( )dm
T u udt
(8)
onde dm/dt a massa de vento que flui atravs do tubo de fluxo por segundo.
A potncia P extrada o produto do impulso e velocidade do ar, u, na
turbina:
0 2( )dm
P Tu u u udt
(9)
A potncia extrada do vento pode ainda ser expressa como a taxa de perda
da energia cintica:
2 2
2
1( )
2o
dmP u u
dt (10)
Comparando as equaes 9 e 10, temos:
2 2
0 2 0 2 0 2 0 2
1 1( ) ( ) ( )( )
2 2u u u u u u u u u (11)
Assim:
0 21
( )2
u u u (12)
ou
2 02u u u (13)
29
Pela conservao da massa, o fluxo de massa, dm/dt dado por:
dm
uAdt
(14)
Substituindo por u2 da equao 13 e por dm/dt da equao 14, a potncia P
extrada do vento, pode ento ser escrita:
2 02 ( )P u A u u (15)
Sendo u=(1-a)u0, em que a chamado fator de induo. Ento:
3 2
0
1(4 (1 ) )
2P u A a a (16)
A frao de potncia extrada pela turbina, o Coeficiente de Potncia CP
dado por:
3 2
0
1/ 4 (1 )
2PC P V A a a
(17)
A potncia mxima extrada obtida quando a=1/3, dada por:
3
max 0
1(16 / 27)
2P u A (18)
Este o limite de potncia mxima, ou coeficiente de potncia, tambm
chamado Betz ou Limite de Lanchester-Betz.
Logo, portanto,
3
0
1
2PP C V A (19)
em que a rea de seo transversal varrida pelas ps da turbina, e a
velocidade do vento numa seo antes da turbina, no perturbada por sua presena
30
Figura 3.1.4-1- Fluxo de vento atravs de uma turbina
A potncia de sada de uma turbina varia com a velocidade do vento e cada
turbina tem uma curva de potncia-velocidade do vento. A forma da curva depende
de fatores como: a rea varrida pelo rotor, o tipo e nmero de ps, a velocidade
tima de rotao, a eficincia aerodinmica e a eficincia de gerao (ANDREWS,
2007).
3.2. Energia Elica no Brasil
O aproveitamento de recursos elicos no Brasil tem sido feito para bombeamento de
gua atravs de cata-ventos. Ultimamente medidas mais precisas de vento em todo
o territrio nacional indicam um grande potencial elico ainda no explorado
(BORBA,2005). No incio dos anos 90, foram instalados no Cear e em Fernando de
Noronha (PE), os primeiros anemgrafos computadorizados e sensores especiais
para energia elica, isto possibilitou a determinao do potencial elico local e assim
a instalao das primeiras turbinas elicas do Brasil (ANEEL,2006).
Ainda h divergncias quanto ao potencial elico brasileiro, mas estudos
apontam valores considerveis. Divergncias que ocorrem principalmente pela falta
de dados de superfcie, e pelas diferentes metodologias utilizadas (ANEEL,2006).
Os primeiros estudos sobre o potencial elico no Brasil foram feitos no Nordeste e
contriburam para a criao do primeiro Atlas Elico da Regio Nordeste (ANEEL,
2006). Silva et al. (2002) aponta a identificao do potencial elico de uma regio
Turbina
V
0 V
1
V
2
A A
0
A
2
31
como tarefa fundamental, que tem como requisito a existncia de uma srie
temporal de observaes da velocidade e direo do vento a uma altura adequada.
Em 1994, a CEMIG implantou no Morro do Camelinho, em Gouveia, a Usina
Elica Experimental (UEE), com potncia de 1 megawatt, esta usina se tornou a
primeira usina elica do Pas a ser interligada ao sistema eltrico brasileiro (ATLAS
ELICO MINAS GERAIS,2010).
Os estudos realizados para criao do Atlas Elico da CEMIG apontam um
potencial de 10,6 GW a 50 metros do solo, e que a 75 metros chega a 24,7GW. O
potencial elico de Minas Gerais era considerado h at pouco tempo atrs como
desprezvel, at que o Atlas Elico Brasileiro, publicado em 2000, apontou um
potencial elico considervel e economicamente vivel. O Estado possui hoje
aproximadamente 13 MW de capacidade instalada, distribudas em 41 usinas
hidreltricas, 88 pequenas centrais hidreltricas, 63 centrais geradoras eltricas, 74
usinas trmicas e apenas 1 usina elica em funcionamento parcial (ATLAS ELICO
MINAS GERAIS, 2010).
3.3. Impactos Ambientais
As fazendas elicas vm ganhando aceitao em um tempo em que h grande
preocupao com os danos causados ao meio ambiente com a queima de
combustveis fsseis. Estas poluem menos que diversas outras formas de energia.
Uma das principais preocupaes em relao a esta fonte de energia o impacto
visual de um parque elico. As turbinas geralmente localizam-se em pontos altos,
onde a velocidade do vento geralmente mais alta, desta forma se tornam muito
visveis. Tm-se sugerido que os parques elicos sejam formados por um pequeno
nmero de turbinas de grande porte em vez de muitas pequenas turbinas. Tornar a
32
populao consciente da energia disponvel e os benefcios do trabalho, e tambm
envolv-los no processo de planejamento, pode contribuir para melhor
aproveitamento da energia contida nos ventos (BOYLE,2004).
Boyle (2004), apresenta algumas das preocupaes em relao aos parques
elicos. Uma delas a ameaa para as aves - em um perodo de 2 anos, 183 aves
foram mortas no parque elico de Altamont, na Califrnia, enquanto na Espanha,
houve uma mdia de 0,13 aves mortas por turbina em 2003, em um total de 18
parques elicos. H uma estimativa de cada ano h mais de 57 milhes de aves
mortas por carros, mais de 97 milhes mortas colidindo em janelas de vidro, e no
Reino Unido, 55 milhes de aves mortas por gatos. Assim, enquanto cuidados
devem ser tomados para reduzir a mortalidade de aves provenientes de turbinas, o
risco relativo deve ser levado em conta. Um detalhe interessante sobre as turbinas
elicas que o espao ocupado pelos parques elicos pode ser usado para
pastagem ou para cultivo, diferentemente do que oco erre em centrais hidro ou
termeltricas.
Outra grande preocupao o rudo das turbinas elicas, mas melhorias no
projeto da lmina tem reduzido o rudo das turbinas modernas. Quando o vento est
soprando fortemente o barulho das turbinas mascarado pelo prprio vento. Mas,
perto de reas construdas o rudo geralmente uma preocupao. Os rudos
produzidos pelas turbinas elicas no so significativos se comparados com outras
mquinas que produzem potncia similar. Turbinas elicas modernas so mais
silenciosas e so produzidas em conformidade com os nveis de emisso de rudo
exigidos por rgos competentes. Os rudos produzidos pelas turbinas so causados
por seus equipamentos eltricos e mecnicos que produzem o rudo mecnico e
ainda pela interao do ar com as ps do rotor, conhecido como rudo aerodinmico.
33
O rudo mecnico normalmente o problema principal, mas pode ser
facilmente remediado pela utilizao de equipamentos mais silenciosos, na
montagem dos equipamentos, e usando caixas acsticas ou eliminando a caixa de
velocidades, optando por acionamento direto.
O rudo aerodinmico produzido pelas turbinas afetado pelo formato das
ps, pela interao do fluxo de ar com as ps e pela torre. A turbulncia pode causar
instabilidade nas ps, provocando assim rudos. Quanto maior a velocidade de
rotao do rotor, maior a produo de rudos, por este motivo muitas turbinas so
projetadas para operar em baixa rotao, acredita-se tambm que ao aumentar o
nmero de ps pode-se reduzir o rudo das turbinas. As turbinas elicas so
submetidas a testes de medio de rudos, os valores de nvel de rudo medido a
partir de tais testes fornecem informaes que permitem as turbinas a serem
instaladas a uma distncia suficiente de habitaes para evitar a poluio sonora.
No Brasil, como o nmero de turbinas elicas ainda muito pequeno, no se
tem muitos dados em relao a morte de aves. Porm deve-se levar em conta que
muitas outras estruturas como prdios espelhados e carros, matam diversas aves,
sendo o nmero de pssaros mortos pelas turbinas elicas muito menos expressivos
que estes. Com o objetivo de diminuir o nmero de pssaros mortos, o projeto das
ps das turbinas bem como a velocidade de rotao so fatores de grande
relevncia assim tambm como a implantao das turbinas fora da rota de migrao
dos pssaros ou fora da rea de grande incidncia de aves. Disponvel em:
. Acesso em
2010.
As turbinas elicas interferem tambm nos sinais de TV e rdio, estando
posicionada entre rdio, televiso, emissor ou receptor de microondas, ela pode
34
interferir causando a emisso de um sinal distorcido. A interferncia eletromagntica
depende do material usado para fazer as ps e da superfcie da torre. A interferncia
mais comum na recepo de ondas de TV (BOYLE,2004).
3.4. Perspectivas
O potencial mundial terico de energia elica sobre toda a superfcie da Terra,
estimado por Grubb and Meyer (1993) de 500.000 TWh por ano. Deste montante,
estima-se que 10%, 53.000 TWh, por ano possa ser explorado. A demanda de
eletricidade mundial estimada para 2020 de 26.000 TWh por ano. Esta estimativa
foi obtida baseada nas seguintes informaes: a rea terrestre no mundo 107x106
km2 e o vento tem uma velocidade mdia maior que 5.1 ms-1 sobre 27% desta rea.
As turbinas elicas podem ser instaladas com capacidade de gerao de 8 MW por
km2. E ainda, o fator de capacidade das turbinas elicas 0,23 ou, 16.000 MWhn
por km2 por ano.
Estes nmeros apontam um potencial bruto de 480.000 TWh por ano. Uma
estimativa mais recente feita para turbinas elicas de 80 metros de altura, aponta um
potencial bruto de 627.000 TWh por ano. H restries prticas, sociais e ambientais
que limitam a rea de terra em que a energia elica pode ser obtida. A WEC assume
que devido a estas restries, o potencial prtico, a ser explorado de apenas 4%
da rea total que possui velocidades de vento que podem ser exploradas.
(ANDREWS,2007)
35
4. Simulao numrica da atmosfera
4.1. Reviso sobre simulao numrica
Antes do detalhamento do assunto necessrio definir alguns termos prprios da
simulao numrica. Um modelo uma representao ou interpretao simplificada
da realidade. Para resolver um determinado fenmeno em cincias naturais, cria-se
um modelo matemtico, capaz de resolver as equaes da fsica que representam
tal fenmeno. Resolver as equaes de determinado fenmeno analiticamente nem
sempre conveniente, desta forma, mtodos numricos so empregados. Estes
mtodos constituem-se de um conjunto de rotinas e procedimentos atravs dos
quais o computador trata e eventualmente resolve um modelo matemtico.
Utilizando um ou mais mtodos numricos possvel criar um cdigo computacional
para resolver o modelo matemtico de determinado problema. Este cdigo recebe o
nome de modelo numrico. O ato de executar um tal cdigo recebe o nome de
rodada do modelo ou integrao do modelo nos casos em que o modelo fsico
constitudo por equaes diferenciais, que precisam ser integradas para ser
resolvidas.
Um modelo numrico escrito para resolver a dinmica da atmosfera
denominado um modelo atmosfrico. Os modelos atmosfricos se classificam em
globais, que tem como domnio toda a superfcie do planeta e regionais, de rea
limitada ou de mesoescala, que resolvem alguma regio especfica. Previso
numrica do tempo (PNT ou NWP em ingls) a previso do estado futuro da
atmosfera realizada atravs da rodada de um modelo atmosfrico.
Define-se como domnio do modelo a regio do espao das variveis
36
independentes do modelo matemtico onde se realiza a simulao numrica, que no
presente contexto o resultado do uso dos modelos numricos para resolver
problemas reais. Os domnios podem ainda ser aninhados, ou seja, a simulao
pode ser realizada com um ou mais domnios menores dentro de um domnio maior,
chamado domnio-me.
Durante o processo de resoluo das equaes do modelo matemtico, e
dependendo do mtodo utilizado, os domnios so divididos em partes. A esta
diviso d-se o nome de grade ou malha numrica. A distncia entre dois pontos de
grade o espaamento de grade. Em problemas dependentes do tempo, o domnio
temporal tambm dividido em partes denominadas passo de tempo. Diz-se que a
resoluo numrica espacial e temporal do modelo aumenta medida que o
espaamento de grade e o passo de tempo diminui, respectivamente, e vice-versa.
Durante a resoluo numrica do modelo matemtico, as variveis recebem
valores apenas nos pontos de interseo da grade e o problema resolvido apenas
nestes pontos. Os processos que ocorrem em dimenses menores que o
espaamento de grade so chamados de processos de sub-grade e so resolvidos
implicitamente. Os processos que ocorrem em dimenses maiores so resolvidos
explicitamente pelo modelo numrico. A modelagem matemtica adotada para
descrever os processos sub-grade, chamada parametrizao, isto , um
conjunto de equaes que relaciona as variveis sub-grade com as variveis
explcitas do modelo matemtico. Em relao s equaes do modelo matemtico, a
dinmica do modelo a parte resolvida explicitamente, enquanto sua fsica a parte
parametrizada.
As condies de contorno de um mtodo numrico tm mesmo uso que na
soluo de equaes diferenciais. So expresses matemticas que definem os
37
valores que uma certa varivel dependente deve ter ao longo do tempo e em cada
um dos limites do domnio. Para problemas que dependem de (x,y,z,t), so
expresses como, por exemplo, f = f(x,y,z0,t) que define a forma que a soluo do
problema, f = f(x,y,z0,t), deve ter no hiper-plano z = z0. O nmero total de condies
de contorno depende, evidentemente, das equaes de governo do problema, ou
seja, de seu modelo matemtico.
Semelhante s condies de contorno, as condies iniciais definem os
valores que certa varivel dependente deve ter ao longo dos limites do domnio no
incio da contagem do tempo. So expresses como f = f(x,y,z,t0) e definem a forma
que a soluo ( , , , )x y z t deve ter no hiper-plano t = t0.
Dados de inicializao do modelo so o conjunto de dados atmosfricos
contendo as condies iniciais e de contorno necessrias rodada do modelo
atmosfrico. Denomina-se resoluo dos dados ao espaamento de grade e passo
de tempo dos dados de inicializao.
Para descrever de forma coerente o estado futuro da atmosfera, os modelos
atmosfricos utilizam a assimilao de dados, processo de combinar
estatisticamente dados observacionais e PNTs de curto prazo. Tambm chamada
assimilao de dados quadridimensional (trs variveis espaciais e uma temporal)
ou 4DDA.
Anlise objetiva um conjunto de mtodos matemticos que permite ajustar
dados observacionais brutos grade numrica para uso como condies de
contorno e iniciais. A partir dos dados brutos, que so discretos, a anlise objetiva
gera funes contnuas das variveis dependentes no espao latitude-longitude-
altura (para problemas geo-referenciados, evidentemente).
Os dados da anlise objetiva podem ser usados como condio inicial para uma
38
rodada de curto prazo de um modelo atmosfrico global. Ao resultado desta rodada,
d-se o nome de anlise. O modelo global serve, entre outras coisas para garantir a
coerncia fsica das variveis meteorolgicas, uma vez que o modelo matemtico foi
satisfeito. Os arquivos de sada do modelo global so fornecidos ao WRF como
condies iniciais e de contorno.
Os dados de anlise so regularmente gerados por institutos como o NCEP e
o CPTEC para vrios dias adiante da data corrente, para abastecer modelos de rea
limitada.
Dados de reanlise so gerados de forma semelhante aos de anlise, com
duas diferenas. Eles no so gerados em tempo real e so gerados apenas para o
breve espao de tempo igual ao intervalo necessrio para que o prximo arquivo de
dados observacionais bruto esteja disponvel. So dados de arquivo e incluem uma
diversidade de campos derivados, como calor, umidade do solo, etc., para os quais
praticamente no h dados brutos. A Fig. 4.1-1 representa os dados de entrada do
modelo WRF.
Figura 4.1-1 Inicializao do modelo WRF
4.2. Modelos Atmosfricos
O meteorologista britnico Lewis Fry Richardson, em 1922, publicou o primeiro
trabalho no qual foram apresentados resultados de previso do tempo atravs de
soluo numrica. Neste trabalho, Richardson desenvolveu um mtodo diferente de
analisar as equaes, simplificando-as antes de resolv-las numericamente sem o
auxlio de computadores (RICHARDSON, 1922). Entretanto, somente aps a dcada
Modelo Global
Dados de reanlise
Modelo Regional ou
de mesoescala
WRF
39
de 40, foi possvel utilizar a simulao numrica do movimento atmosfrico, com o
desenvolvimento de computadores e programas pelos matemticos John von
Neumann e Jule Charney. Charney fez a primeira previso numrica do tempo em
um computador (ENIAC), usando um modelo unidimensional (OLIVEIRA, 2006).
Com os recursos computacionais hoje disponveis, os modelos numricos,
podem ser usados para simular sries de vento em longos perodos de tempo. O
uso destes modelos vem sendo bastante relevantes para a avaliao de recursos
elicos e previso de potncia elica (SEMPREVIVA et al.,2004).
A previso numrica da magnitude e da direo do vento uma ferramenta
utilizada pelo homem para contornar sua incapacidade de control-lo, principal
desvantagem da energia elica. Neste contexto, utiliza-se a tcnica conhecida como
modelagem atmosfrica de mesoescala, um tipo particular de simulao numrica,
que se apresenta como uma soluo conveniente, por demandar investimento
relativamente baixo e ter se revelado bastante confivel nas ltimas dcadas. Para
que possa ser devidamente empregada, entretanto, faz-se necessria a calibrao
do programa computacional utilizado, bem como a execuo de testes de
sensibilidade s opes de parametrizao oferecidas pelo referido programa, onde
diferentes combinaes de opes fsicas e domnios so analisadas, permitindo,
mesmo de forma emprica, uma escolha criteriosa das opes mais adequadas.
Para o levantamento do potencial elico via simulao numrica muito
comum a combinao de um modelo atmosfrico de meso-escala com um de micro-
escala. o caso da dupla KAMM/WASP (Karlsruhe Atmospheric Mesoscale
Model/Wind Atlas Statistical Package) muito popular em estudos europeus, e da
dupla MASS/WindMap (Mesoscale Atmospheric Simulation System), utilizada na
confeco do Atlas do Potencial Elico do Brasil (CEPEL, 2001).
40
Outros modelos de meso-escala muito utilizados so o RAMS (Regional
Atmospheric Modelling System), o MM5 (PSU/NCAR Mesoscale Model 5), o Modelo
ETA, que deve seu nome coordenada vertical utilizada, e o WRF (World Research
and Forecasting Model). Dentre os modelos de micro-escala destaca-se tambm o
MS-Micro.
O modelo MM5 foi usado por Durante and Tim (2004) para os estudos dos
regimes de vento em Caubaw, com o objetivo de modelar perfis de vento na camada
limite inferior, e comparar os resultados com os perfis medidos. Os perfis so
calculados usando os esquemas do MM5: Blackadar, ETA e MRF PBL. O perfil
vertical de vento para os trs esquemas de PBL simulados so similares aos
encontrados atravs de medidas. Segundo Durante and Tim (2004) a
parametrizao de PBL tem grande influncia no perfil de vento simulado. Ainda
segundo ele a parametrizao ETA PBL mostra maior concordncia com o perfil de
vento obtido com dados de medies.
Dvorak et al. (2010) utilizaram o MM5 para simulaes de disponibilidade de
vento off-shore, em vez de dados in situ ou ainda dados de satlite, que so
registrados apenas duas vezes por dia. Foram configuradas as parametrizaes de
camada limite planetria, a parametrizao de cumulus de Grell, e Simple Ice
(Dudhia) para umidade, todas estas parametrizaes foram usadas no domnio
externo.
Cunha et al. (2006) simulou o potencial elico de uma regio serrana do cear
utilizando Regional Atmospheric Modeling System RAMS, um dos modelos
atmosfricos disponveis na atualidade. Regies serranas ou de terrenos complexos
so regies nas quais os modelos sentem mais dificuldade de simular a realidade,
pois so mecanismos forantes e podem produzir fortes gradientes nos campos
41
atmosfricos dos modelos que utilizam coordenadas verticais que acompanham o
terreno. Essas regies possuem, em geral, bom potencial elico. E muitos pases j
as utilizam para a instalao de parques ou usinas elicas, como, por exemplo, os
Estados Unidos (AWEA, 2006).
Outro modelo numrico de mesoescala o MesoMap cuja anlise foi feita por
McElroy et al. (2009), a partir desta anlise, uma srie de desafios de modelagem
foram encontrados desde a rugosidade do terreno, passando pela espessura da
camada limite, e tambm a resoluo da grade da simulao.
Segundo McElroy et al. (2009), o vento uma importante fonte de gerao de
eletricidade na China, porm a performance operacional das fazendas elicas esto
bem abaixo dos EUA, este fato atribudo a uma combinao de fatores:
velocidades do vento mais baixas na china, baixa qualidade das turbinas utilizadas,
de fabricao interna e implantao de parques elicos em lugares com pouca
disponibilidade devido triagem prvia inadequada dos recursos de vento
potencialmente disponveis. Em seu estudo, McElroy et al.(2009) afirma que
eletricidade poderia ser gerada pelo vento independente do preo para instalaes
capazes de operar com fator de capacidade maior que 20%.
Uma campanha de observao de vento para fins elicos, realizada sob
coordenao Engenharia Mecnica e Gesto Industrial (INEGI) para a Eletricidade
da Madeira em Portugal, permitiu reunir um longo perodo de observaes quase
contnuas de vento em mastros meteorolgicos a 20 e 40 m da superfcie, no
planalto do Paul da Serra, acima dos 1,4 km de altitude. Estes dados oferecem um
bom caso teste para o estudo de modelos numricos de mesoscala na avaliao do
potencial e na previso de produo elica. Utilizando-se dois modelos de
mesoscala, no hidrostticos: o modelo MM5 e o modelo NH3D, Miranda et al.
42
(2003) utilizou uma metodologia de simulao meteorolgica de mesoescala para
simular a distribuio do vento na Ilha da Madeira. Essas simulaes foram
validadas, ponto a ponto, por comparao com medidas da intensidade do vento
realizadas de 10 em 10 minutos, em 4 estaes de medida, aos 40 de altura, na
zona do Paul. As comparaes entre observaes e simulaes produziram
resultados encorajadores, mostrando a viabilidade prtica da metodologia utilizada.
Sood et al. (2006) comparou as simulaes produzidas pelo MM5 e por WAsP
ao longo do golfo alemo do Mar do Norte. A velocidade do vento previsto pelo
WASP e MM5 so validados utilizando dados medidos in situ.
De Maria et al.(2008) descreve uma metodologia que permite a escolha da
melhor dentre duas ou mais opes do modelo que se queira comparar, por meio da
estimativa de ndices estatsticos e medidas de erro, calculados a partir de dados
observados. Esta metodologia ainda aplicada nas comparaes de diferentes
opes de espaamento de grade horizontal, parametrizaes de turbulncia e
relaxamento newtoniano.
4.3. Equaes bsicas
O comportamento da atmosfera pode ser descrito atravs de princpios fsicos
conservativos, que devem ser satisfeitos simultaneamente (PIELKE, 2002).
4.3.1. Conservao da Massa de Ar
A equao da conservao da massa de ar, assumindo que no existem fontes ou
dissipadores de massa, pode ser escrita:
( )Vt
(20)
43
onde a densidade, V o volume e t o tempo.
4.3.2. Conservao da Energia
A atmosfera se observada em mesoescala, apresenta comportamento semelhante
aos gases ideais, assim, a equao da temperatura geopotencial obtida atravs da
primeira lei da termodinmica, pode ser escrita:
V St
(21)
sendo a temperatura potencial, V o volume e S representa as fontes e
dissipadores de calor, expresso pelas variaes na temperatura potencial.
4.3.3. Conservao da Quantidade de Movimento
A partir da segunda lei de Newton e considerando a fora de Coriolis, a equao do
movimento pode ser escrita:
1
2V
V V p g Vt
(22)
onde V a velocidade, t o tempo, a densidade, p a presso, g a
acelerao da gravidade, a velocidade angular. /V t representa a acelerao
local, V V a acelerao advectiva, /p a fora devido ao gradiente de
presso, 2 V o termo de Coriolis e g o termo gravitacional.
4.3.4. Conservao da gua
A gua pode ser encontrada na atmosfera em seus 3 estados fsicos, slido, lquido
ou vapor, e pode ainda mudar de fase. A equao de conservao da gua pode ser
escrito como:
44
, 1,2,3n
nn q
qV q S n
t
(23)
onde q1,q2 e q3 so fraes de massa de gua slida, lquida e vapor, em
relao a massa de ar no mesmo volume, t o tempo, V o volume e Sqn o termo
fonte dissipativo referente aos processos nos quais ocorre as mudanas de fase da
gua, precipitao e nos quais a gua gerada ou perdida nas reaes qumicas.
4.3.5. Conservao de Outros Gases e Materiais Aerossis
A relao de conservao usada para gua, pode tambm ser usada para qualquer
material aerossol ou gs na atmosfera.
, 1,2,3,...,m
mmV S m M
t
(24)
onde m se refere a qualquer espcie qumica, com exceo da gua, t o
tempo, V o volume, m
S o termo fonte-dissipativo.
4.4. Modelo Atmosfrico de Mesoescala WRF
Diversos modelos atmosfricos encontram-se em uso na atualidade, cada um com
suas caractersticas prprias. Os mais utilizados dentre os modelos regionais so o
RAMS, o BRAMS, o MM5, o WRF, o ETA e o MASS.
O WRF, utilizado neste trabalho, um modelo atmosfrico de mesoescala de
cdigo livre e gratuito, criado, desenvolvido e mantido atravs de um esforo
colaborativo entre grandes institutos de pesquisa como:
National Center for Atmospheric Research (NCAR),
National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA),
45
National Centers for Environmental Prediction (NCEP),
Forecast Systems Laboratory (FSL),
Air Force Weather Agency (AFWA),
Naval Research Laboratory,
University of Oklahoma,
Federal Aviation Administration (FAA).
O WRF um desenvolvimento do MM5, com uma nova arquitetura de
software evoluindo o paralelismo computacional e facilitando o desenvolvimento de
extenses. Atualmente o WRF encontra-se em sua terceira verso, projetada para
ser flexvel, de cdigo portvel, possui um cdigo fonte nico configurado tanto para
a pesquisa quanto para uso operacional. O modelo adequado para um amplo
espectro de aplicaes em escalas que variam de metros a milhares de quilmetros.
Outra caracterstica importante a capacidade de realizar simulaes que refletem
configuraes reais ou idealizadas. Fornece ainda previso operacional (PNT) alm
de avanos na fsica, numrico e de assimilao de dados, simulaes climticas de
pequena escala e acoplamento oceano-atmosfera.
Os principais componentes do sistema WRF verso 3 esto representadas na
Fig. 4.4-1. Como mostra a figurga, o sistema WRF consiste das seguintes grandes
partes: o sistema de pr-processamento WRF, o WPS, e o modelo numrico
propriamente dito, o ARW. As principais funes do WPS so a definio dos
domnios da simulao, interpolao dos dados do terreno e interpolao dos dados
meteorolgicos ambos para o domnio da simulao.
46
Figura 4.4-1 - Estrutura do software WRF
4.4.1. WPS
O WPS um conjunto de trs programas cuja funo preparar os dados reais de
entrada da simulao. Cada programa realiza um estgio da preparao. O geogrid
define os domnios do modelo e interpola os dados geogrficos para a grade do
domnio. O Ungrib extrai os campos meteorolgicos a partir do formato GRIB e o
Metgrid responsvel por interpolar horizontalmente os dados meteorolgicos
extrados pelo Ungrib.
Infra-estrutura do software WRF
Filtro
digital
WRF-Var
Assimilao de
dados
Interface
Fsica
Pacotes de
Fsica
Sistema de pr-
processamento
WRF
Anlises/ Previses
Observaes
Solucionador dinmico
ARW
WRF Qumica
Ps-processamento
47
Dados geogrficos
estticos
Gridded Data:
NAM, GFS, RUC,
etc
WPS
Geogrid
namelist.wps
Ungrib
Metgrid Real.exe
Figura 4.4.1-1 - Estrutura WPS
O Geogrid tem como principal funo definir os domnios da simulao e
interpolar os dados de terreno para a grade do modelo. O domnio da simulao
definido atravs de informaes especificadas pelo usurio no namelist.wps. O
Geogrid vai interpolar categorias de solo, categorias de uso do terreno, altura do
terreno, mdia anual de temperatura do solo, frao de vegetao (mensal), albedo,
albedo de neve mximo e categoria de encosta, todos para a grade do modelo.
As condies de contorno e iniciais necessrias ao modelo so fornecidos
pelo site http://www.mmm.ucar.edu, estas so resultados da simulao de um
modelo global, e s precisam ser baixadas uma vez. Alguns dados encontram-se
disponveis nas resolues 30, 2, 5, e 10. O usurio no precisa baixar todas as
resolues disponveis, entretanto quando o usurio trabalha com domnio que
cobre grande rea, pode baixar todas as resolues disponveis de dados do
terreno. Conjuntos de campos adicionais podem ser interpolados atravs do
GEOGRID.TBL que define cada um dos campos que ser produzido pelo Geogrid e
descreve o mtodo de interpolao que ser usado para cada campo, bem como a
localizao no sistema de arquivos onde o conjunto de dados para cada campo est
48
localizado. Os arquivos de sada do Geogrid so escritos no formato I/O API, ou
tambm no formato NetCDF I/O.
O programa Ungrib l arquivos de formato GRIB1 e GRIB2 e escreve os
dados em um formato simples, chamado formato intermedirio. Os arquivos no
formato GRIB contm campos meteorolgicos variveis no tempo. Normalmente
estes arquivos contm mais campos que os necessrios para inicializar o WRF,
ento, o Ungrib define quais os campos sero extrados do formato GRIB e escritos
no formato intermedirio. O Ungrib pode escrever arquivos intermedirios em
qualquer dos seguintes formatos: um novo formato contendo informaes teis para
os demais programas, SI, o formato intermedirio do sistema WRF e o formato MM5,
qualquer um desses formatos pode ser usado pelo WPS para inicializar o WRF,
embora o formato WPS seja mais recomendado. O trabalho realizado pelo Ungrib
no passvel de paralelizao, assim o Ungrib s pode ser executado em um nico
processador.
O Metgrid por sua vez, interpola horizontalmente os dados meteorolgicos no
formato intermedirio que so extrados pelo ungrib para os domnios da simulao,
definidos pelo geogrid. A sada dos dados interpolados do metgrid pode ser lida pelo
programa real.exe. assim como o Ungrib dependente do tempo, ele executado
sempre que uma nova simulao inicializada. Atravs do Metgrid possvel
especificar opes como os mtodos de interpolao a ser usado para cada campo.
O Metgrid pode escrever seu arquivo de sada no formato NetCDF usando pacotes
externos, incluindo nova verso do RIP4.
O WRF pode gerar dois tipos de simulao, o primeiro a partir da
inicializao de dados ideais e o segundo a simulao a partir de dados reais, os
dois tipos de inicializao so usados separadamente e so processadas antes do
49
mdulo WRF. As simulaes idealizadas produzem um arquivo de condio inicial a
partir de um arquivo j existente e assume orografia simplificada. Os casos de dados
reais requerem pacotes de pr-processamento que fornecem informaes da
atmosfera com fidelidade apropriada para a resoluo de grade escolhida para o
modelo.
4.4.2. ARW
O ARW o ncleo do modelo computacional, ou seja, o mdulo que resolve o
modelo matemtico. Como ele resolve as equaes da dinmica atmosfrica, entre
outras, ele conhecido como um solucionador dinmico (dynamic solver), mas
abrange, de fato, tambm os esquemas fsicos, as rotinas de inicializao e os
pacotes de assimilao de dados.
Esquemas fsicos so modelos que calculam as tendncias para as
componentes da velocidade, temperatura potencial e campos de umidade.
Este mdulo integra as equaes de Euler. Estas equaes so expressas
em forma de fluxo, utilizando variveis que tem propriedades conservativas. As
equaes so formuladas usando uma coordenada vertical de massa que segue o
contorno do terreno, denotada por e definida como:
( ) /h ht hs htp p onde p p (25)
em que a componente hidrosttica de presso e e so os valores da
superfcie e do topo, respectivamente. A definio da coordenada vertical dada pela
eq. (24), a tradicional coordenada usada em muitos modelos atmosfricos
hidrostticos. Esta coordenada vertical tambm chamada de coordenada vertical
de massa. Sendo (x, y) a coordenada vertical de massa por unidade de rea, as
variveis em forma de fluxo apropriadas so:
50
( , , ), ,V v U V W
(26)
so as covarincias da velocidade nas direes horizontal e vertical
respectivamente, a covarincia vertical da velocidade, a temperatura
potencial, ou seja, a temperatura que cada parcela de ar teria se fosse elevada
adiabaticamente do seu estado real de presso, para a presso de referncia (a
nvel do mar). Variveis no conservativas tambm aparecem nas equaes de
governo resolvidas pelo ARW, =gz (geopotencial), p (presso), e =1/.
Tendo definido as variveis acima, as equaes em forma de fluxo de Euler
podem ento ser escritas:
( ) ( ) ( )t x x UU V u p p F (27)
( ) ( ) ( )t v y y VV V p p F (28)
( ) ( )t w wW V g p F (29)
( )t V F (30)
( ) 0t V (31)
1 ( ) 0t V gW (32)
(33)
0 0( / )dp p R p (34)
h htp p
(35)
Nas equaes (27) a (34), os subscritos x, y e denotam a diferenciao,
= cp/cv = 1,4 a relao entre calores especficos para o ar seco. Rd a constante
do gs para o ar seco, 287 J kg-1 K-1,e p0 a presso de referncia, tipicamente 105
Pa. Os termos do lado direito, FU, FV, FW e F representam as forantes decorrentes
dos modelos de fsica, mistura turbulenta, projees esfricas e rotao da Terra.
51
As equaes prognsticas (27) a (32) so expressas na forma conservativa,
exceto a equao que deriva da definio de geopotencial. A equao (32) poderia
ser substituda por uma equao prognstica de presso, porm, a presso no
uma varivel conservativa e no poderia ser usada junto com a equao de
conservao (30) porque elas so linearmente dependentes.
Para a discretizao temporal, o modelo utiliza o mtodo de Runge-Kutta de
3 ordem para resolver modos de baixa frequncia, que so meteorologicamente
significantes, e o mtodo de integrao em pequenas escalas de tempo para modos
acsticos de alta frequncia. Na discretizao espacial, para estimar os momentos
de 2 at 6 ordens de adveco, tambm, utilizado o mtodo de Runge-Kutta de
3 ordem. A difuso analisada de duas maneiras diferentes, uma ao longo da
superfcie e a outra no espao fsico (x,y,z). Ver ARW Users Guide.
Disponvel em: http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide/contents.html.
Acesso em 2011.
4.4.3. Ps-processamento
A massa de dados processados pelo WRF vem, em geral, num formato
padronizado, que s pode ser lido por aplicativos compatveis. Os programas feitos
para lidar com tais dados so chamados coletivamente de programas de ps-
processamento.
Todo modelo atmosfrico demanda a instalao de um pacote de ps-
processamento para ser utilizado. Em meteorologia o formato mais comum para os
dados, tanto de sada quanto de entrada o GRIB (GRIdded Binary), padronizado
pela Organizao Meteorolgica Mundial (OMS).
Dentre os diversos aplicativos capazes de lidar com dados no formato GRIB
destaca-se o NCL (NCAR Command Language), desenvolvido pelo Computational &
52
Information Systems Laboratory do National Center for Atmospheric Research
(NCAR) e patrocinada pelo National Science Foundation, uma linguagem livre
projetada para processamentos de dados cientficos e visualizao. Possui cdigo
porttil e coerentemente com o WRF, o NCL disponvel e gratuito. Permite criar
grficos de alta qualidade com muitos recursos grficos, alm de possuir notvel
capacidade de lidar com grandes conjuntos multidimensionais de dados e permite ao
usurio criar suas prprias frmulas para manipular matematicamente os dados de
sada do modelo. O NCL permite que o usurio escreva arquivos em lote (scripts)
para automatizar o ps-processamento. Informaes mais detalhadas sobre o NCL
podem ser encontradas em http://www.ncl.ucar.edu.
53
5. Metodologia
A simulao numrica da atmosfera empregou o modelo atmosfrico de mesoescala
WRF, que foi inicializado com dados meteorolgicos de reanlise do modelo global
GFS do NCEP, com resoluo espacial de 1 (aproximadamente 111x111 km), e
temporal de 6 horas, sendo os mesmos dados utilizados como condio de contorno
durante a integrao. Tais dados foram recentemente colocados disposio da
comunidade cientfica e implicam num aumento na qualidade das simulaes
realizadas em projetos anteriores, que utilizavam dados de menor resoluo
espacial (2,5) e temporal (12 horas). O conjunto completo de dados, com mais de
350 GB, foi obtido do CISL Research Data Archive, um organismo ligado ao NCAR
(National Center for Atmospheric Research). O terreno foi representado atravs dos
dados do United States Geological Survey (USGS), com resoluo horizontal de 0,5
(925 m) e preciso vertical na elevao do terreno de no mximo 30 m3.
Para que a simulao do potencial seja representativa do ano inteiro, o
modelo foi rodado para 64 dias extrados dentre os ltimos 12 anos. Os dias foram
escolhidos por meio de amostragem estratificada aleatria, considerando as
estaes do ano, primavera, vero, outono, inverno, mesmo procedimento usado na
confeco do Atlas Elico Minas Gerais (2010). A limitao de 12 anos deve-se a
que este o perodo em que os dados encontram-se disponveis.
Em relao ao tempo de simulao, algumas opes foram consideradas
durante a fase de testes de sensibilidade. Dentre as opes avaliadas, optou-se por
simulaes feitas para grupos de 6 horas mais 2 dias, novamente abandonando as 6
3 Disponvel em: (http://dss.ucar.edu/datasets/ds758.0/docs/readme.txt). Acesso em 2011
54
primeiras horas, o tempo de ajuste foi definido como necessrio para permitir que as
condies de iniciais, relativamente esparsas em relao grade numrica,
pudessem migrar at o centro de cada clula da grade. Como mencionado
anteriormente, a grade numrica utilizada possui resoluo de 9 km enquanto os
dados de inicializao e contorno possuam resoluo de 108 km (1). O tempo de
processamento gasto em cada rodada foi de aproximadamente 120 horas.
Os domnios da simulao foram escolhidos de modo a manter as regies de
interesse longe de suas bordas. Para isso, utilizamos dois domnios aninhados, com
comunicao bidirecional, de forma que o Estado de Minas Gerais ficou totalmente
contido no domnio interno.
A figura 5-1 mostra 3 domnios, sendo os dois domnios externos utilizados
neste trabalho, e o domnio 3 utilizado em um outro trabalho (SIQUEIRA et al., 2011)
Figura 5-1 - Domnio da simulao
55
Inicialmente, visando a seleo de regies de elevado potencial elico, foram
empregadas malhas com espaamento de grade de 3 x 3 km, cobrindo toda a regio
de interesse. Dentre todos os resultados gerados pelo modelo, destacamos a
velocidade e a direo do vento e a potncia elica, suas mdias anual e trimestral.
Uma alta resoluo espacial vertical, com 45 nveis, com maior concentrao
prximo superfcie, ser utilizada para melhor representar o escoamento
atmosfrico na altura acima do solo tpica das turbinas elicas atualmente utilizadas,
calculou-se a magnitude do vento e a potncia elica para as alturas, 10 m, 30 m,
50m, 80 m, 100 m e 120 m. Foram ainda geradas rosa dos ventos, comparando a
direo predominante dos ventos simulados e observados, em algumas estaes
escolhidas.
Por fim, as seguintes parametrizaes fsicas foram usadas:
Microfsica: WRF Single-Moment 3-class, WSM3, para o domnio maior,
e WRF Single-Moment 5-class, WSM5 para a grade menor.
Radiao de ondas longas: esquema RRTM
Radiao de ondas curtas: esquema Goddard
Camada superficial: teoria de similaridade, Eta
Superfcie: Noah-LSM
Camada limite planetria: esquema Mellor-Yamada-Janjic
Cumulus: esquema Kain Fritsch
Todos os esquemas so bem conhecidos e documentados na literatura e uma
descrio sucinta, bem como os respectivos trabalhos de referncia, podem ser
encontrados no manual do WRF4.
4 Disponvel em: (http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide/contents.html) Acesso em
56
Aps obter os resultados de todo o perodo de simulao, os resultados foram
comparados com dados obtidos de algumas estaes meteorolgicas do Estado.
2011.
57
6. Resultados
Esta seo apresenta os principais resultados do estudo. Primeiramente, so
mostrados grficos comparando a magnitude da velocidade do vento simulada e
observada em estaes meteorolgicas do Estado, Figs. 6-2 a 6-5, em um dia de
cada estao do ano. Foram escolhidas 10 cidades, das 55 disponveis no site do
INMET5, cuja localizao est ilustrada na figura 6.1. Uma tabela detalhada com os
dados utilizados para comparao encontra-se no Anexo B.
Figura 6-1 Estaes meteorolgicas de superfcie
As informaes sobre as cidades escolhidas para comparao encontram-se
na Tabela 6-1
5 www.inmet.gov.br
58
Tabela 6-1 Localizao das estaes de superfcie das cidades escolhidas para comparao
Cidade Latitude Longitude Altitude (m)
Belo Horizonte -19.8839 -43.9694 869.00
Curvelo -18.7478 -44.4536 670.00
Espinosa -14.9167 -42.8000 570.00
Governador Valadares -18.7906 -41.9864 263.00
Juiz de Fora -21.7700 -43.3642 950.00
Maria da F -22.3142 -45.3731 999.99
Passos -20.7453 -46.6339 875.16
So Joo del Rei -21.1061 -44.2506 991.00
So Romo -16.3622 -45.1236 460.00
Uberlndia -18.9166 -48.2500 869.00
59
Figura 6-2 Comparao da magnitude da velocidade do vento Vero
60
Figura 6-3 Comparao da magnitude da velocidade do vento - Inverno
61
Figura 6-4 Comparao da magnitude da velocidade do vento - Outono
62
Figura 6-5 Comparao da magnitude da velocidade do vento Primavera
63
A Tabela 6-2 apresenta as diferenas entre as velocidades mdias dirias
observadas e simuladas, enquanto valores numricos das velocidades encontram-se
no Anexo B. A localizao da estao utilizando o NCL feita a partir da latitude e
longitude da mesma. Assim, o programa localiza o ponto mais prximo na grade
numrica. A distncia entre a posio real da estao e o ponto mais prximo, usado
pelo NCL para calcular a magnitude dada por d nas tabelas.
Tabela 6-2 Diferena percentual entre magnitude mdia do vento observada e simulada
Vero Inverno Outono Primavera
d (m) Dif. % Dif. % Dif. % Dif. %
Belo Horizonte 0,87 39,0 29,5 50,5 56,2
Curvelo 1,24 32,3 18,0 46,1 33,5
Espinosa 1,19 59,4 48,0 56,2 54,6
Gov. Valadares 0,83 15,7 20,8 48,9 52,4
Juiz de Fora 1,31 70,4 5,2 89,0 71,0
Maria da F 1,30 79,7 78,1 80,9 79,7
Passos 1,33 49,1 50,0 49,0 61,5
So Joo del Rei 1,27 27,1 -1,4 35,2 21,1
So Romo 1,12 55,9 45,4 52,6 72,2
Uberlndia 0,46 37,2 51,3 42,4 39,3
Antes das rodadas do modelo foram gerados grficos de relevo do Estado de
Minas Gerais. O relevo utilizado na simulao foi obtido dos dados topogrficos
utilizados pelo WRF, usando a mxima resoluo disponvel, de 0,9 x 0,9 km. O
aplicativo de ps-processamento NCL que gerou a fig. 6.6, reduziu esta resoluo
para 3x3 km. O relevo medido, publicado pelo IBGE, mas obtido pelo NIMA (National
Imagery and Mapping Agency EUA) tem resoluo de 1x1 km, Fig. 6-7.
Observa-se que a despeito da maior resoluo das medidas do IBGE, os
relevos basicamente coincidem em todo territrio do Estado. Em particular, a
principais serras mineiras, do Espinhao e da Mantiqueira, aparecem bem
representadas pelos dados do WRF, assim como
Recommended