Climatologia dos ventos e potencial eólico offshore de Santa Catarina

Abstract

A energia eólica é a fonte alternativa que mais cresceu no Brasil, mas ainda não há parques eólicos instalados offshore. Este trabalho avaliou os recursos eólicos da região costeira e oceânica do estado de Santa Catarina através da análise de 32 anos de dados do modelo WRF (Weather Research and Forecasting) e de 1 ano de medições através da tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging). Os objetivos foram identificar as áreas de maior potencial para exploração de energia e a viabilidade através da análise batimétrica. Os ventos marítimos foram mais intensos que os terrestres, com velocidades médias sazonais chegando a 9 ms-1 no sul do estado. Em comparação entre as áreas costeiras e oceânicas, levando em consideração altitude e profundidades, o potencial oceânico até 50 m, foi de 39 GW. A densidade de potência no sul do estado, nos períodos de inverno e primavera foram de 90 e 1400 Wm2 respectivamente. Os ventos predominantes foram de nordeste e sudeste. Os dados da modelagem corroboraram aos do LiDAR, mesmo sendo referentes a períodos diferentes.

Abstract : Wind energy is the fastest growing alternative source in Brazil, but there are still no offshore wind farms. This work evaluated the wind resources of the coastal and oceanic region of the state of Santa Catarina through the analysis of 32 years of WRF (Weather Research and Forecasting) and 1 year of in situ measurements using LiDAR (Light Detection and Ranging). The objectives were to identify the greatest potential areas for energy exploration and viability through bathymetric analysis. The sea winds were more intense than the terrestrial ones, with seasonal average speeds reaching 9 ms-1 in the south of the state. In comparison between the coastal and oceanic areas, taking into account altitude and depths, the oceanic potential up to 50 m, was 39 GW. The power density in the south of the state, in the winter and spring periods, were 90 and 1400 Wm2 respectively. The prevailing winds were northeast and southeast. Modeling data corroborated those of LiDAR, even at different times.