dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Rampinelli, Giuliano Arns |
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dc.contributor.author |
Gomes, Mateus Straub |
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dc.date.accessioned |
2021-09-30T21:05:14Z |
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dc.date.available |
2021-09-30T21:05:14Z |
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dc.date.issued |
2021-09-15 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/228475 |
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dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia de Energia. |
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dc.description.abstract |
Este trabalho teve como objetivo analisar a complementariedade entre a geração eólica e
fotovoltaica na região nordeste do Brasil, inferir sobre os sistemas de geração híbridos e avaliar
a necessidade de armazenamento da energia elétrica gerada. Para realizar essas análises foram
coletados dados reais de potência de 5 conjuntos eólicos em 5 cidades distintas na Bahia, um
no Ceará e um no Rio Grande do Norte. Juntamente coletou-se dados reais de potência de um
conjunto fotovoltaico com rastreador em um eixo em cada estado. Para ampliar as avalições
também se empregou o uso do software System Advisor Model (SAM) para simular sistemas
fotovoltaicos de eixo fixo com a mesma potência nominal dos conjuntos fotovoltaicos reais. As
análises são compostas por 3 etapas: (i) avaliar o perfil de geração eólica e fotovoltaica ao longo
do período de dados coletados; (ii) avaliar a complementaridade horária entre as fontes através
de gráficos e cálculos estatísticos como o coeficiente de correlação de Pearson (CCP); (iii)
simular a necessidade de armazenamento nos conjuntos eólico-fotovoltaicos para um limite de
escoamento equivalente a capacidade do conjunto eólico. Os resultados obtidos apresentam um
perfil de geração eólico e fotovoltaico mensal previsível, semelhante em todos os estados ao
longo dos anos analisados. O mês de maior variação para os conjuntos eólicos foi em janeiro
para a Bahia, e em março para o Ceará e Rio Grande do Norte. O perfil fotovoltaico não
apresentou muita variação, mantendo um fator de capacidade semelhante em todos os meses.
Para a análise de complementaridade horária, os gráficos indicam um perfil de geração
fotovoltaica máximo em horários próximos ao meio dia e maior geração eólica a noite nos
estados da Bahia e Ceará. Entretanto, no Rio Grande do Norte os gráficos apresentaram um
perfil de geração eólico e fotovoltaico crescente nos mesmos horários. O valor do CCP anual
médio calculado foi da ordem de -0,43 no pior caso e de aproximadamente -0,72 no melhor
caso para o estado da Bahia. O estado do Ceará resultou em uma complementaridade superior
alcançando valores de -0,75 e -0,68. No Rio Grande do Norte, porém, os resultados indicaram
um CCP positivo com valores de 0,48 e 0,45. Em todos os casos, a combinação com sistemas
fotovoltaicos com rastreador em um eixo apresentaram um valor de CCP superior aos de eixo
fixo. Para as simulações de armazenamento, os sistemas híbridos com participação fotovoltaica
dominante obtiveram maiores necessidades de armazenamento de energia. Os sistemas
fotovoltaicos com rastreador em um eixo também exerceram maior necessidade de
armazenamento, com uma diferença média de 1,27%, com relação aos sistemas fotovoltaicos
de eixo fixo. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
This work aims to analyze the complementarity between wind and photovoltaic generation in
northeastern Brazil, infer about hybrid generation systems and assess the need for storage of
generated electricity. To perform these analyses, real power data from 5 wind farms in 5
different cities in Bahia, one in Ceará and one in Rio Grande do Norte were collected. Real
power data from a photovoltaic array with a tracker on one axis in each state were collect too.
To expand the assessments, the System Advisor Model (SAM) software was also used to
simulate fixed axis photovoltaic systems with the same nominal power as real photovoltaic sets.
The analyzes consist of 3 steps: (i) evaluate the profile of wind and photovoltaic generation
over the period of collected data; (ii) evaluate the hourly complementarity between sources
through graphs and statistical calculations such as the Pearson correlation coefficient (CCP);
(iii) simulate the need for storage in the wind-photovoltaic clusters for a flow limit equivalent
to the capacity of the wind cluster. The results obtained show a predictable monthly wind and
photovoltaic generation profile, similar in all states over the years analyzed. The month with
the greatest variation for wind farms was in January for Bahia, and in March for Ceará and Rio
Grande do Norte. The photovoltaic profile did not show much variation, maintaining a similar
capacity factor every month. For the analysis of hourly complementarity, the graphs indicate a
maximum photovoltaic generation profile at times close to midday and greater wind generation
at night in the states of Bahia and Ceará. However, in Rio Grande do Norte the graphs showed
a profile of wind and photovoltaic generation increasing at the same times. The calculated mean
annual CCP value was around -0.43 in the worst case and approximately -0.72 in the best case
for the state of Bahia. The state of Ceará resulted in a higher complementarity, reaching values
of -0.75 and -0.68. In Rio Grande do Norte, however, the results indicated a positive CCP with
values of 0.48 and 0.45. In all cases, the combination with photovoltaic systems with tracker
on one axis had a higher CCP value than those with fixed axis. For the storage simulations,
hybrid systems with dominant photovoltaic participation had higher energy storage needs.
Single-axis tracked photovoltaic systems also had a greater need for storage, with an average
difference of 1.27%, in relation to fixed axis photovoltaic systems. |
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dc.format.extent |
54 |
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dc.language.iso |
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dc.publisher |
Araranguá, SC |
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dc.rights |
Open Access |
en |
dc.subject |
Sistema eólico |
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dc.subject |
Sistema fotovoltaico |
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dc.subject |
Usinas híbridas |
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dc.subject |
Complementariedade |
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dc.subject |
Armazenamento de energia |
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dc.title |
Análise Da Complementaridade Energética De Usinas Híbridas Eólico-Fotovoltaicas Na Região Nordeste Do Brasil |
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dc.type |
TCCgrad |
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