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Previsão da geração eólica

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Apresentação em tema: "Previsão da geração eólica"— Transcrição da apresentação:

1 Previsão da geração eólica
Prof. Reinaldo Castro Souza (PhD) Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

2 Programa Introdução Curva de potência
Características das séries de vento Modelos de previsão Conclusões

3 Introdução A geração eólica depende da velocidade do vento, uma variável que não pode ser controlada e que apresenta grande variabilidade, em função do terreno, do relevo, da altitude e da sua natureza aleatória. A geração eólica é aleatória e não pode garantir um montante fixo de energia ao sistema elétrico. Para contornar esta deficiência, o operador da rede elétrica deve manter uma capacidade de reserva na programação de despacho de forma a garantir o equilíbrio entre a carga e a geração de energia. Para reduzir a capacidade e os custos com a reserva de geração o operador necessita de previsões da velocidade do vento.

4 Introdução Diferentes horizontes de previsão em função dos processo de tomada de decisão na operação do sistema elétrico: Curto-prazo: de 1 até alguns dias à frente com resolução em minutos ou horária. Médio e longo-prazo: previsão das médias horárias mensais para um ou mais meses à frente. Nesta apresentação serão abordadas as previsões de curto-prazo

5 Complementariedade entre a geração hidrelétrica e eólica
O maior potencial eólico, na região Nordeste, ocorre durante o período de menor disponibilidade hídrica

6 Curva de potência Expressa a relação entre a potência gerada e a velocidade do vento Turbina eólica A = área de interseção (m2) = densidade do ar (kg/m3) v = velocidade do vento (m/s) Desligar a turbina para protegê-la de esforços mecânicos Conteúdo energético a partir 3,5 m/s

7 Previsões diretas ou indiretas
Previsões obtidas diretamente modelam a série de geração eólica. Previsões obtidas indiretamente modelam a série de velocidade de vento e as previsões obtidas são transformadas em previsões de geração eólica por meio da curva de potência.

8 Características das séries de vento
Séries de velocidade e de direção do vento. Alta volatilidade. São afetadas pelas condições climáticas. São afetadas pela topografia (situações onshore x offshore). Não possuem um padrão típico e podem ser caóticas.

9 Modelos de Previsão Classificados em três categorias: Modelos físicos
Modelos estatísticos/inteligência artificial Modelos híbridos

10 Modelos Físicos Fornecem previsões de velocidade e direção do vento com base em informações meteorológicas (pressão, temperatura, etc.) e físicas (orografia do terreno, altura das turbinas, etc.). Empregam métodos numéricos para previsão climática (NWP – Numeric Weather Prediction): modelos matemáticos da atmosfera para previsão do clima que fornecem previsões climáticas para grandes áreas (escala sinótica com resolução de 100 km a 3000 km). Necessidade de modelos de mesoescala (  100km ) ou microescala ( < 10 km ) meteorológica para aumentar a resolução espacial das previsões na região do aproveitamento eólico. Requerem muitos dados e ainda demandam grande esforço computacional e por este motivo a sua utilização na previsão de curto prazo é bastante limitada. Adequados para horizontes de previsão superiores a 6 horas a frente.

11 Modelos Físicos

12 Previsões para diferentes níveis de resolução espacial
Modelos Físicos Resolução 48 km 12 km Previsões para diferentes níveis de resolução espacial 0,5 km 6 km 1,5 km Fonte: Giebel et al (2006)

13 Modelos Físicos Fonte: Giebel et al (2006)
Previsões com resolução de 12 km Previsões com resolução de 0,5 km Fonte: Giebel et al (2006)

14 Modelos estatísticos e modelos de inteligência computacional
Ampla variedade de métodos: Estatísticos: ARIMA, ARFIMA, Filtro de Kalman, regressão harmônica, wavelets e modelos híbridos, por exemplo, regressão harmônica e ARFIMA. Inteligência computacional: redes neurais artificiais, lógica fuzzy, máquinas de vetor de suporte e modelos híbridos, por exemplo, as redes neuro-fuzzy. O método da persistência é o modelo mais simples: velocidade(t+t) = velocidade(t) Agilidade na realização e atualização das previsões. São indicados para realização de previsões de curto prazo. A acurácia decai rapidamente com o aumento do horizonte de tempo.

15 Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy adaptativo (ANFIS)
Atlas do Potencial Eólico Brasileiro Para ilustrar a aplicação da metodologia considerou-se a série temporal de velocidade do vento (a 50 m de altura) no município de São João do Cariri – PB (Projeto SONDA Potencial a 50 m de altura do solo Fonte:

16 Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy adaptativo (ANFIS)
Ventos predominantemente de sul A distribuição da velocidade não é normal Médias horárias Médias mensais

17 Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy adaptativo (ANFIS)
Modelo ANFIS Série de médias horárias da velocidade de vento na localidade de São João do Cariri (PB) (ano de 2006) v(t-24) v(t-3) v(t) v(t-2) v(t-1) 4 variáveis de entrada 2 conjuntos fuzzy para cada variável 16 regras fuzzy

18 Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy adaptativo (ANFIS)
Valores previstos x valores observados (período insample) Histograma do erro de previsão (período in sample) Índices de qualidade do ajuste (in sample) MAD = 0,8074 m/s , MAPE = 19,20 % , RMSE = 1,0656 m/s

19 Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy adaptativo (ANFIS)
Previsão 1 hora à frente (período out sample) Índices de qualidade do ajuste (out sample) MAD = 0,8288 m/s , MAPE = 16,63 % , RMSE = 1,1449 m/s

20 Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy adaptativo (ANFIS)
Previsão até 48 horas a frente (período out sample)

21 Análise Wavelets e redes neurais artificiais na previsão da velocidade de vento
Para ilustrar a aplicação da metodologia considerou-se a série temporal de velocidade do vento a 50 metros de altura (medidas em intervalos de 10 minutos) no município de São Martinho da Serra – RS (projeto SONDA Decomposição wavelet da série de velocidade do vento em 3 componentes: uma componente de aproximação (A) e 2 componentes de detalhe (D). A decomposição wavelet filtra os ruídos da série, um fato que contribui para o processo de aprendizagem da rede neural artificial (RNA). Cada componente é analisada separadamente por uma rede neural artificial (RNA). A previsão é a soma das previsões parciais obtidas pelas RNAs para cada componente wavelet

22 Série de velocidade de vento
Análise Wavelets e redes neurais artificiais na previsão da velocidade de vento Decomposição wavelet separa a série de médias horárias de velocidade do vento em três componentes. Série de velocidade de vento

23 Análise Wavelets e redes neurais artificiais na previsão da velocidade de vento
Qualidade do ajuste somente com a rede neural Qualidade do ajuste com a rede neural e a decomposição wavelet Amostra de treino tem 3572 observações Amostra de validação tem 446 observações

24 Análise Wavelets e redes neurais artificiais na previsão da velocidade de vento
Valores previstos versus valores observados Somente rede neural Rede Neural & decomposição wavelet

25 Regressão harmônica e modelo ARFIMA
Combina duas abordagens estatísticas: regressão harmônica e modelo ARFIMA 1) Ajuste de um modelo de regressão harmônica para capturar as componentes sazonais da série de velocidade de vento (24 horas e 12 horas). 2) Ajuste de um modelo ARFIMA aos resíduos calculados pela diferença entre as observações e as estimativas obtidas pela regressão harmônica, captando as variações de curto-prazo e o comportamento de memória longa. 3) Combinação dos resultados gerados pelos dois modelos para fornecer as previsões de velocidade do vento. Para ilustrar a aplicação da metodologia considerou-se a série temporal de velocidade do vento (a 50 m de altura) no município de São João do Cariri – PB (projeto SONDA

26 Regressão harmônica e modelo ARFIMA
Modelo de regressão harmônica é uma variável indicadora do mês no instante t

27 Regressão harmônica e modelo ARFIMA
Previsão 1 passo à frente Previsão 6 passos à frente

28 Regressão harmônica e modelo ARFIMA
MAPE

29 Regressão harmônica e modelo ARFIMA
Previsão 24 passos à frente

30 Modelos híbridos Combinam diferentes tipos de modelos de previsão
Exemplo: Projeto ANEMOS (http://forecast.uoa.gr/anemos/index.html ) Projeto iniciado em outubro de 2002 com 22 parceiros de 7 países europeus. Objetivo: desenvolver modelos avançados para a melhoria da acurácia das previsões da disponibilidade dos recursos eólicos em função da integração em larga escala de parques eólicos onshore e offshore.

31 Principal resultado é previsão online da geração eólica
Projeto ANEMOS Integra vários módulos: modelos de previsão físicos, estatísticos e de inteligência artificial módulos de downscaling e upscaling módulo para previsão online Modelo de previsão climática (NWP) Dados de geração eólica online disponibilizados por meio do sistema SCADA Fonte: Karionatakis et al, 2003 Principal resultado é previsão online da geração eólica

32 Modelos híbridos Mapas com previsões da velocidade e direção do vento com resolução temporal de 6 horas podem ser encontradas na página do projeto ANEMOS (http://forecast.uoa.gr/anemos/index.html )

33 Projeto ANEMOS Plataforma integra diferentes modelos de previsão.

34 Conclusões Com a perspectiva de maior participação da energia eólica na matriz elétrica é importante iniciar o desenvolvimento de métodos de previsão de velocidade do vento e de geração eólica e, sobretudo, de sistemas computacionais, que suportem a integração dos recursos eólicos ao Sistema Interligado Nacional.

35 Bibliografia Costa, A. et al, A review on the young history of the wind power short-term prediction, Renewable & Sustainalbe Energy Reviews, 12, pp , 2008. Dantas, T.M. Modelo tempo-frequência para previsão de curto prazo de velocidade de vento, Dissertação de mestrado, Departamento de Engenharia Elétrica, PUC-Rio, Julho, 2011. Ernst, B. et al, Predicting the wind, IEEE Power & Energy Magazine, November/December, 2007. Giebel et al, Results from mesoscale, microscale and CFD modelling, Deliverable 4.1, Project ANEMOS, 2006 (Disponível em ) Silva, I.V.G. Previsão de vento para geração de energia elétrica, Dissertação de mestrado, Departamento de Engenharia Elétrica, PUC-Rio, Agosto, 2010. Kariniotakis, G. et al. ANEMOS: development of a next generation wind power forecasting system for the large-scale integration of onshore & offshore wind farms. In: Proceedings of European wind energy conference, Madrid, 2003. Lei et al, A review on the forecasting of wind speed and generated power, Renewable & Sustainalbe Energy Reviews, 13, pp , 2009. Teixeira Júnior, L.A. et al, Análise wavelet e redes neurais artificiais na previsão de velocidade de vento, XLIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Ubatuba, Agosto, 2011. Wu, Y.K. & Hong, J.S. A literature review of wind forecasting technology in the world, PowerTech 2007.

36 Obrigado Reinaldo Castro Souza reinaldo@ele.puc-rio.br
Departamento de Engenharia Elétrica PUC - Rio


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