Trabalho Meteorologia

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UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE – UFF
Introdução a Meteorologia e Climatologia
AVALIAÇÃO O POTENCIAL EÓLICO UTILIZANDO A LEI DE PAREDE
Niterói
2022
Alunas:
Camila Dos Santos Ferreira Costa 119056007
Mariana Silva Dantas dos Anjos 119056056
Trabalho apresentado à Universidade Federal
Fluminense para à disciplina de Introdução a
Meteorologia e Climatologia do Curso de
Graduação em Eng. de Recursos Hídricos e
Meio Ambiente, Turma H1 ministrada pelo
Prof. Marcio Cataldi
Niterói
05/2022
1 Introdução
A energia é um elemento essencial para a vida, ela é necessária para realizar
desde as atividades mais básicas, como a alimentação, até o lazer e comodidades
como uma viagem de carro ou avião. Essa energia é gerada a partir de fontes
primárias ou secundárias que podem ser renováveis, recebendo essa nomenclatura
por serem resultantes de recursos considerados inesgotáveis como luz solar, vento,
água, etc, ou não renováveis produzidas a partir de combustíveis fósseis que se
renovam, porém em um período de tempo que não garante o suprimento das
necessidades do ser humano.
Esse conjunto de fontes é o que constitui uma matriz energética e
compreender a sua evolução e estabelecer cenários esperados são tarefas
importantes para melhorar o desempenho desses sistemas considerando que a os
padrões de desenvolvimento econômico e o nível de bem-estar da população estão
significativamente ligados a matriz energética.
A matriz energética mundial é o conjunto de todas as fontes energéticas oferecidas
por todo o mundo e abastece setores comerciais, residenciais e industriais. É
majoritariamente composta por energias não renováveis, sendo os combustíveis
fósseis (petróleo, carvão mineral e gás natural) a principal fonte primária de energia
em uso atualmente no planeta e energias renováveis totalizam aproximadamente
14% como pode ser visto na figura 1
Figura 1: Matriz energética global em 2019
Por suas riquezas naturais e território extenso, o Brasil dispõe de alto potencial para
fontes renováveis, com destaque para a energia eólica, que é obtida através da
conversão da energia cinética dos ventos em energia elétrica, pelas turbinas
eólicas/aerogeradores, pois além de ser uma energia mais pura, ela é barata.
Algumas regiões do Brasil possuem ventos bastante favoráveis para implementação
de parques eólicos como será demonstrado neste trabalho.
Este trabalho objetiva analisar como os ventos se comportam nas 5 regiões do
Brasil. Através dessa pesquisa, será possível analisar quais regiões são
compatíveis com valores ideais para instalação de parques eólicos.
Metodologia
Para o presente estudo foram selecionadas 5 cidades, uma em cada região
do Brasil, a partir de suas medições da velocidade do vento realizadas pelo
Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). As cidades selecionadas foram:
Norte - Manaus (AM), Nordeste - Salvador (BA), Sudeste - São Carlos (SP),
Centro-oeste - Posse (GO) e Sul - Campo Mourão (PR).
Para o cálculo foi a Lei de Parede descrita como Na qual u(z) é𝑢(𝑧)
𝑢(𝑡) = 1
𝑘 𝑙𝑛
𝑧
𝑧
0
a velocidade paralela do ar ao chão em uma determinada altura, ut é a
velocidade de atrito do ar e k é a constante de Von Karman, que descreve a
distribuição da velocidade ao longo do percurso.
Para chegar até esse cálculo, primeiro foi extraído do INMET os dados do
u(10) que corresponde a intensidade do vento numa altura de 10m. Para
saber a intensidade do vento numa altura de 30m será necessário saber os
valores de u(10). Além disso, será preciso identificar os tipos de terrenos que
cada cidade está representando utilizando o Google Earth. Depois de
identificar basta olhar na tabela 1 qual será o valor do z(0) referente à cada
cidade. Sabe-se que k e z são constantes fixas sendo k=0,41 e z=10. Dito
isto, tem-se todos os dados necessários para descobrir o valor do u(130)
Tabela 1 - Valores típicos de z0[10].
Nesse sentido, com essas informações coletadas é possível caracterizar o tipo de
terreno das cinco cidades, como mostra a Figura 2 representando a cidade de São
Carlos.
Figura 2: Caracterização de São Carlos.
Fonte: Google Earth
São Carlos acabou tendo um tipo de terreno “Povoamento com subúrbio”, seu z0
ficou como 2.
Na Figura 3, é possível observar que Salvador se caracteriza como “Terreno com
árvores"e “Centro da cidade” e, portanto, seu z0 ficou como 4.
Figura 3: Caracterização de Salvador(Ondina)
Fonte: Google Earth
A cidade de Campo Mourão, em PR, ficou classificada como “Centro da Cidade” e
z0 ficou como 4, ilustrado na Figura 4.
Figura 4: Caracterização de Campo Mourão
Fonte:Google Earth
Na Figura 5, Manaus assume características de terreno do tipo “Povoação dos
Subúrbios”, classificando-se, portanto, com z0 igual a 2.
Figura 5: Caracterização de Manaus
Fonte:Google Earth
Por fim, a última cidade a ser classificada é Posse(GO), e com isso, como pode ser
visto na Figura 6 o seu z0 igual a 4 devido ao tipo de terreno estar inserido em
“Centro da Cidade”.
Figura 6: Caracterização de Posse.
Fonte: Google Earth
Resultados
Após todos os cálculos citados acima terem sido feitos, os resultados finais de cada
cidade serão ilustrados de acordo com as cidades de São
Carlos,Salvador(Ondina),Campo Mourão,Manaus,Posse respectivamente nas
Tabelas 2, 3, 4, 5 e 6.
Tabela 2: Médias mensais para São Carlos
Meses U(130) U(10) U(t)
Janeiro 8,481374937 3,27 0,8330237468
Fevereiro 8,144194893 3,14 0,7999065948
Março 7,832951776 3,02 0,769336916
Abril 8,662933421 3,34 0,8508560594
Maio 7,936699482 3,06 0,7795268089
Junho 7,651393291 2,95 0,7515046033
Julho 8,636996495 3,33 0,8483085862
Agosto 9,259482729 3,57 0,9094479437
Setembro 9,959779742 3,84 0,978229721
Outubro 9,881968963 3,81 0,9705873013
Novembro 9,311356582 3,59 0,9145428902
Dezembro 8,922302686 3,44 0,8763307917
Tabela 3: Médias mensais para Salvador(Ondina)
Meses U(130) U(10) U(t)
Janeiro 10,78379884 2,03 0,9083361547
Fevereiro 10,78379884 2 0,9083361547
Março 10,62443236 1,92 0,8949124677
Abril 10,19945506 2,22 0,859115969
Maio 11,79311992 2,34 0,9933528392
Junho 12,43058586 2,36 1,047047587
Julho 12,53683018 2,64 1,055996712
Agosto 14,02425071 2,51 1,181284457
Setembro 13,33366261 2,46 1,123115147
Outubro 13,0680518 2,32 1,100742335
Novembro 12,32434154 2,35 1,038098463
Dezembro 12,48370802 2,17 1,05152215
Tabela 4: Médias mensais para Campo Mourão
Meses U(130) U(10) U(t)
Janeiro 9,004280765 2,42 1,020200213
Fevereiro 8,890302527 2,28 1,060471274
Março 8,13044761 2,37 1,047047587
Abril 8,624353306 2,34 0,9575563404
Maio 9,49818646 2,14 1,015725651
Junho 9,992092156 2,27 1,118640585
Julho 10,06807765 2,5 1,176809895
Agosto 10,14406314 2,63 1,18575902
Setembro 9,916106665 2,65 1,194708144
Outubro 9,650157444 2,67 1,16786077
Novembro 0 2,61 1,136538834
Dezembro 0 2,54 0
Tabela 5: Médias mensais para Manaus
Meses U(130) U(10) U(t)
Janeiro 6,172988486 2,38 0,6062986291
Fevereiro 6,06924078 2,34 0,5961087362
Março 6,198925412 2,39 0,6088461024
Abril 6,14705156 2,37 0,6037511559
Maio 5,887682295 2,27 0,5782764236
Junho 6,250799265 2,41 0,6139410488
Julho 6,406420824 2,47 0,6292258882
Agosto 7,028907058 2,71 0,6903652458
Setembro 7,236402469 2,79 0,7107450316
Outubro 7,028907058 2,71 0,6903652458
Novembro 6,873285499 2,65 0,6750804064
Dezembro 6,380483897 2,46 0,626678415
Tabela 6: Médias mensais para Posse
Meses U(130) U(10) U(t)
Janeiro 7,11836968 1,34 0,5995913534
Fevereiro 7,862079945 1,48 0,6622352261
Março 6,268415091 1,18 0,5279983559
Abril 7,755835621 1,46 0,6532861014
Maio 8,233935077 1,55 0,6935571625
Junho 9,933844255 1,87 0,8367431573
Julho 10,94316533 2,06 0,9217598417
Agosto 10,99628749 2,07 0,9262344041
Setembro 9,137011828 1,72 0,7696247222
Outubro 6,852758871 1,29 0,5772185417
Novembro 5,471582664 1,03 0,4608799209
Dezembro 5,790315635 1,09 0,4877272949
Conclusão
Diante do exposto, a energia eólica apresenta-se como uma das fontes mais
promissoras atualmente, mas se faz necessário um estudo prévio das condições do
local das característicasambientais da região em que se deseja instalar o
aerogerador real e possibilidades da implementação.
Este estudo exclui de sua avaliação a viabilidade local e se o investimento seria
economicamente viável sendo a melhor altura para posicionar um aerogerador a
130 metros por apresentar uma melhor eficiência.
Referências bibliográficas
BARROS, E. V. DE. A MATRIZ ENERGÉTICA MUNDIAL E A COMPETITIVIDADE
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2010.
CASTRO, R.M.G. Introdução à Energia Eólica: Energias Renováveis e
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NOGUEIRA, Luiz Augusto Horta; CARDOSO, Rafael Balbino. Perspectivas da
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TOLMASQUIM, Mauricio T.; GUERREIRO, Amilcar; GORINI, Ricardo. Matriz
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