Previsão da geração eólica

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

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

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.

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

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

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

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.

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.

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

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.

Modelos Físicos

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)

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)

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.

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:

Ventos predominantemente de sul A distribuição da velocidade não é normal Médias horárias Médias mensais

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

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

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

Previsão até 48 horas a frente (período out sample)

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

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

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

Valores previstos versus valores observados Somente rede neural Rede Neural & decomposição wavelet

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

Modelo de regressão harmônica é uma variável indicadora do mês no instante t

Previsão 1 passo à frente Previsão 6 passos à frente

MAPE

Previsão 24 passos à frente

Modelos híbridos Combinam diferentes tipos de modelos de previsão
Exemplo: Projeto ANEMOS ( ) 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.

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

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 ( )

Projeto ANEMOS Plataforma integra diferentes modelos de previsão.

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.

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.

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

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