Using the WRF numerical model for the purpose of generation eolioelÃtrica: case study for MaracanaÃ, CearÃ.

• Main Author: Camylla Maria Narciso de Melo
• Other Authors: Paulo CÃsar Marques de Carvalho
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Cearà 2013
• Subjects: Modelagem atmosfÃrica; WRF; Wind energy; Atmospheric Modeling; ENGENHARIA ELETRICA
• Online Access: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=14606

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico === This paper analyzes the mesoscale model WRF (Weather Research And Forecast) to verify its reliability in use as a research tool in areas with potential for eolioeletric generation. The area chosen for study was a farm located in Maracanaà in the state of CearÃ. On the farm was installed an anemometer tower of 80 meters high with three anemometers, 1 windsock, 1 temperature sensor and a pyranometer, all sensors connected to a datalogger. The data collected in this tower were used for comparison with the data obtained through simulations in WRF. In the simulations the model was evaluated for two different climatic conditions in the region, the rainy and the dry seasons. The periods chosen to perform the simulations are: March/2012 (representing the rainy season) and November/2011 (representing the dry season). Was performed five sensitivity tests, which were exchanged in the parameterizations of the Planetary Boundary Layer (PBL), Surface Layer (CS) and Ground Surface Model (GSM). The simulation results were evaluated according to the Pearson's correlation method, that one has parameter values from -1 to 1 which presents an index of correlations ranging from bad (-1) to great (1). The simulation with the best performance in the dry and rainy periods presented values for correlations of 0.76 and 0.58, respectively, considered good and fair to the Pearson's parameters. The model was able to satisfactorily represent the local wind behavior for the dry season of the year, and more research is needed in the area to analyze how the model behaves in the representation of the rainy season. Thus, this model provides satisfactory results to be used as a tool for evaluate areas with potential for eolioeletric generation, more research is needed to fit better. === O presente trabalho analisa o modelo de mesoescala WRF (Weather Research and Forecast) para verificar a sua confiabilidade na utilizaÃÃo como ferramenta de investigaÃÃo de Ãreas com potencial para geraÃÃo eolioelÃtrica. A regiÃo escolhida para estudo foi uma fazenda localizada no municÃpio de MaracanaÃ, no estado do CearÃ. Na fazenda foi instalada uma torre anemomÃtrica de 80 metros de altura com 3 anemÃmetros, 1 biruta, 1 sensor de temperatura e um piranÃmetro, todos os sensores conectados a um datalogger. Os dados coletados nesta torre foram utilizados para comparaÃÃo com os dados obtidos atravÃs das simulaÃÃes no WRF. Nas simulaÃÃes o modelo foi avaliado para duas situaÃÃes climatolÃgicas distintas na regiÃo, o perÃodo chuvoso e o seco. Os perÃodos escolhidos para realizar as simulaÃÃes sÃo: marÃo/2012 (representando o perÃodo chuvoso) e novembro/2011 (representando o perÃodo seco). Foram realizados cinco testes de sensibilidade, nos quais foram permutadas as parametrizaÃÃes da Camada Limite PlanetÃria (CLP), Camada de SuperfÃcie (CS) e o Modelo de Solo SuperfÃcie (MSS). Os resultados das simulaÃÃes foram avaliados segundo o mÃtodo de correlaÃÃo de Pearson, mÃtodo este que possui parÃmetros de valores de -1 a 1 onde apresenta um indicativo de correlaÃÃes que vÃo de pÃssimas (-1) a Ãtimas (1). A simulaÃÃo com o melhor desempenho no perÃodo seco e chuvoso apresentaram valores de correlaÃÃes de 0,76 e 0,58, consideradas forte e moderada, para os parÃmetros de Pearson, respectivamente. O modelo conseguiu representar de forma satisfatÃria o regime de vento local para a estaÃÃo seca do ano, sendo necessÃrias mais pesquisas na Ãrea para analisar como o modelo se comporta na representaÃÃo do perÃodo chuvoso. Assim este modelo apresenta resultados satisfatÃrios para ser utilizado como ferramenta para avaliaÃÃo de regiÃes com potencial em geraÃÃo eolioelÃtrica, sendo necessÃrias mais pesquisas para ajustÃ-lo melhor.