GERAÇÃO DE SÉRIES SINTÉTICAS DE IRRADIAÇÃO DIÁRIA PARA AS CONDIÇÕES CLIMÁTICAS BRASILEIRAS

Autores

  • Cleber Onofre Inácio Petróleo Brasileiro S.A., Centro de Pesquisas e Desenvolvimento (CENPES)
  • Hugo Tavares Vieira Gouveia Petróleo Brasileiro S.A., Centro de Pesquisas e Desenvolvimento (CENPES)
  • Luiz Fernando Almeida Fontenele Petróleo Brasileiro S.A., Centro de Pesquisas e Desenvolvimento (CENPES)
  • Paulo Henrique Fernandes Ferreira Petróleo Brasileiro S.A., Centro de Pesquisas e Desenvolvimento (CENPES)

Palavras-chave:

Matrizes de Markov, Radiação Solar, Séries Sintéticas

Resumo

Etapa essencialpara o projeto e simulação de desempenho de sistemas de geração solar é a obtenção de dados climáticos para as localidades de interesse. No caso de sistemas fotovoltaicos, por exemplo, são normalmente utilizados dados em escala temporal horária para o cálculo da energia gerada. Em função da escassez de dados, frequentemente é realizada a geração sintética das séries de irradiação solar na escala temporal requerida mediante uso de diversos modelos empíricos em cascata. A literatura geralmente apresenta modelos calibrados com dados de medição de Europa e Estados Unidos. Assim, o presente trabalho teve como objetivo apresentar os resultados de um exercício de adaptação de um desses modelosàs condições climáticas brasileiras com foco na etapa inicial de geração em cascata de dados sintéticos de irradiação solar, quando séries de médias mensais são convertidas em séries na escala diária.Com o uso de dados de medição nacionais foram obtidas seis variações de calibração, considerando um modelo nacional e cinco regionais. O desempenho dos modelos propostos foi avaliadoa partir de comparação com outras opções da literatura através de métricas relacionadas à distribuição de frequência dos valores diários e características sequenciais das séries temporais. Os modelos calibrados com dados regionais apresentaram desempenho superior aos demais, o que encoraja sua aplicação direta e eventuais trabalhos de aprimoramento com uso de técnicas de agrupamento de dados.

Downloads

Publicado

2017-11-22

Edição

Seção

Artigos