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!"#$$%208

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RESUMO

Este trabalho propõe contribuir para a discussão sobre mode-los matemáticos para representação de sistemas de conversãode energia eólica e procedimentos de análise para estudos deinserção de usinas eólicas na rede, tendo como ponto de parti-da as tecnologias em turbinas eólicas a velocidade constante ecom controle ativo de passo. São apresentados os modelosbásicos de uma usina eólica e sua aplicação nos estudos ne-cessários para avaliação dos critérios para inserção nas redeselétricas, utilizando aplicativos diversos existentes no merca-do. Um estudo de caso de uma usina real, a ser interligada narede de distribuição, ilustra a aplicação dos conceitos apre-sentados.

PALAVRAS-CHAVES

Usinas eólicas; integração na rede elétrica; qualidade da ener-gia elétrica; modelos.

I. INTRODUÇÃO

A qualidade da energia elétrica tem sido assunto deestudos desenvolvidos no Brasil há algumas décadas, con-

tudo, o impacto da instalação de turbinas eólicas na redeelétrica é tema relativamente recente. Vários entre os tra-

balhos publicados no país foram conseqüência da implan-tação das primeiras usinas eólicas, principalmente a Usina

do Morro do Camelinho (CEMIG) e a Usina de Taiba(COELCE). Estes trabalhos enfocaram, em caráter experi-

mental, a avaliação da qualidade da energia gerada [1] e já

indicavam as conseqüências do contínuo avançotecnológico dos artefatos eólicos [2-3].

Em face às autorizações de instalação concedidas pelaANEEL em torno de 6 GW em usinas eólicas no país, à

conscientização dos órgãos governamentais (Lei 10.438/2002), das concessionárias de energia, dos centros de pes-

quisa e universidades e interesse dos fabricantes e produ-tores independentes, os estudos de conexão de parques de

geração eólica no Brasil tomam um caráter emergencial.

Um enorme volume de temas carecem de abordagem, denormalização, de critérios e de procedimentos de análise.

Este trabalho propõe contribuir para o desenvolvimen-to de modelos matemáticos para representação de siste-

mas de conversão de energia eólica, tendo como ponto departida os sistemas a velocidade constante e turbinas com

controle ativo de passo. O foco do trabalho encontra-se na

modelagem para fins de estudos dinâmicos que permitamavaliar o desempenho desses sistemas em redes de distri-

buição nacionais.Serão avaliados os aspectos dinâmicos dos geradores

de indução, das turbinas eólicas e a forma de representa-ção dos regimes de vento, suas considerações, sua com-

plexidade e sua adequação para os estudos pretendidos.Serão avaliadas as metodologias de análise para fins de

representação do impacto nos perfis de tensão do sistema

(regime permanente), das variações de tensão (faltas, per-das de geração, variações de velocidade de vento, dentre

outros) e das flutuações de tensão.Os programas comerciais existentes e a forma de ade-

quar a modelagem desenvolvida serão discutidos, buscan-do fornecer alternativas para a análise do desempenho destessistemas de geração quando instalados em redes de baixapotência de curto-circuito.

Um estudo de casos ilustrará a metodologia de análi-se, levando a discussão para os aspectos práticos de umainstalação real e contribuindo para a avaliação de medidase ações de expansão necessárias à viabilização da instala-ção desses parques eólicos no país.

II. QUALIDADE EM USINAS EÓLICAS

Os principais distúrbios causados na rede elétrica pelaconexão das fontes eólicas, que podem afetar significati-vamente a qualidade da energia fornecida, são:• Consumo excessivo de potência reativa [4];• Variações no perfil de tensão fornecida aos consumido-

res próximos [5];• Sobretensões e sobrefreqüências em situações de

ilhamento [4];• Injeção de harmônicos [6];· Flutuações de tensão [6-8].

A solução para esses problemas pode vir da combina-ção de várias ações, tais como: forma de operação dos

geradores, alterações nos componentes da rede elétrica,

seleção do tipo de conexão dos geradores à rede elétrica,adição de novos equipamentos, avaliação do regime local

de ventos, seleção da tecnologia de sistemas eólicos a ser

Análise da Integração de Usinas Eólicasna Rede Elétrica

Selênio R. Silva*, Eduardo L.R. Pinheiro*, Eduardo N. Cardoso*, Kleber F. da Silva**,Edmilson C. Santana***, Gustavo S. Checcucci***, Juan J. J. P. Franco***, José A. S. Brito***

* UFMG, ** UNIFACS, *** COELBA.

!"#$$%210

utilizada, entre outras. Contudo são extremamente depen-dentes das características dos equipamentos, do sistema edo sítio de instalação do parque eólico.

III. PROCEDIMENTOS DE ANÁLISE

Diversos estudos são necessários para avaliar o impac-to da instalação de usinas eólicas na rede elétrica e garantiras condições efetivas de operação do sistema, sem prejuízosna qualidade da energia fornecida aos consumidores. Nopassado, simples cálculos manuais foram utilizados, mas atu-almente vários programas computacionais estão disponíveis.Contudo, considerável atenção é necessária quando do usodestes programas, pois a maioria foi desenvolvida primaria-mente para investigar sistemas elétricos com geração con-vencional de energia e, logo, não se aplicam diretamentepara estudos de conexão de usinas eólicas.

A . Variações de TensãoA avaliação das variações lentas de tensão é geral-

mente realizada pela análise do regime permanente dos sis-temas elétricos que integram ou integrarão turbinas eólicas.

O método mais simples de análise requer apenas ocálculo da máxima variação de tensão no ponto de cone-xão da usina eólica. Por este método, a variação de tensãoé calculada por:

)cos(100(%) WTcccc

WT

S

SV φϕ −=∆ (1)

onde SWT

é a potência nominal da usina eólica; Scc

é a po-tência de curto-circuito da rede no ponto de conexão; ϕ

cc

é o ângulo da impedância de curto-circuito da rede noponto de conexão e φ

WT é o ângulo do fator de potência da

usina eólica na condição de potência nominal.Este método, extremamente simplificado, adotado em

várias normas internacionais e em normas técnicas de con-cessionárias de energia, ignora completamente o significa-tivo efeito de cargas no perfil de tensão da rede.

O método mais apropriado utiliza programas de fluxode potência que incluam uma efetiva representação de ge-radores de indução. Um simples programa de fluxo de car-ga já permite uma análise adequada da integração de siste-mas eólicos, porém alguns programas comercialmente dis-poníveis permitem representar a distribuição diária de car-ga e da geração, determinando o desempenho do sistemaem um período de tempo e permitindo a obtenção da dis-tribuição probabilística dos perfis de tensão [5].

Os estudos devem sempre avaliar o perfil de tensão nasbarras consumidoras frente às situações extremas de carga(pesada e leve) e da geração eólica (nominal e desligada).

A modelagem de uma usina eólica com geraçãoassíncrona em um fluxo de potência normalmente é feitacomo uma geração fixa em uma barra de carga (PQ), apesardeste modelo não representar a dependência da potência

reativa com a tensão no ponto de conexão. Em uma aborda-

gem mais detalhada, a usina deve ser representada por umabarra PX, onde o consumo de potência reativa pode ser re-presentado por um reator na barra de conexão, calculadopela reatância de magnetização dos geradores de indução.A melhor representação de usinas eólicas pode ser obtida sea máquina de indução é representada por seu circuito equi-valente convencional em regime permanente [8].

B . Flutuações de TensãoAtualmente, não existem métodos simplificados para

cálculo dos níveis de flutuação de tensão (“flicker”) emredes elétricas, na fase de projetos de usinas eólicas. Astécnicas existentes usam estimativas baseadas em mediçõespadronizadas de “flicker”, feitas em condições conhecidasem laboratórios, convertidas para parâmetros de uma redefictícia padronizada [9-10].

Em [7] avaliam-se os níveis de “flicker” através de duasabordagens. Uma abordagem simples é proposta para iden-tificar as barras críticas do sistema onde níveis severos deflutuação de tensão podem ocorrer. Constitui um métodoequivalente ao utilizado para avaliar as variações lentas detensão, considerando flutuações típicas de 20% da potênciaativa da usina eólica. Uma abordagem complexa utiliza si-mulação dinâmica, usual em estudos de estabilidade transi-tória, representando com detalhe as unidades geradoras e adependência das cargas com a tensão e a freqüência.

A avaliação simplificada proposta pela norma IEC 61400-21[10] consiste da análise do desempenho do sistema em duascondições operativas específicas da usina eólica: em condi-ções de chaveamento de unidades geradoras ou banco decapacitores, e em condições de operação contínua.

C. Transitórios EletromecânicosOs programas de estabilidade transitória permitem a

investigação de como a geração eólica integrada irá res-ponder frente a distúrbios da rede elétrica e como distúrbi-os de variação de níveis de geração podem afetar os perfisde tensão no sistema. A representação de máquinas deindução é freqüentemente simplificada nos programas usu-ais, pela modelagem exclusiva da dinâmica mecânica. Estetipo de modelagem não é adequado para investigar proble-mas de colapso de tensão em usinas eólicas.

Esse método pode ser utilizado para estudo do im-pacto dos seguintes distúrbios: variações de velocidade devento, chaveamento de unidades geradoras, faltas simétri-cas ou assimétricas na rede elétrica e conseqüentes perdasde linhas de transmissão e variações ou chaveamento deunidades de compensação de reativos ou das ações de con-trole ou comando de tensão.

D. Transitórios EletromagnéticosEntre as mais avançadas ferramentas para estudos em

sistemas elétricos, os programas de cálculo de transitórioseletromagnéticos permitem, normalmente, uma represen-

tação efetiva da integração de sistemas eólicos. Modelos

211

detalhados de geradores de indução e de conversores está-

ticos de potência geralmente integram os principais pro-

gramas existentes. Simulações eletromagnéticas não são

rotina comum em projetos de integração de usinas eólicas,

mas, em face da possibilidade de representar uma gama

variada de equipamentos, pode ser uma ferramenta útil para

investigar problemas específicos.

Esse método pode ser utilizado para estudo do im-

pacto dos distúrbios citados anteriormente, além de estu-

dos de penetração harmônica no domínio do tempo e de

sobretensões transitórias.

IV. PROGRAMAS UTILIZADOS

Neste trabalho, três programas comercialmente dispo-

níveis foram utilizados e analisados para estudos da

integração de usinas eólicas em redes elétricas. Para estudo

de fluxo de carga, foi utilizado o Programa de Análise de

Redes – ANAREDE – do CEPEL. Para estudos de transitó-

rios foram utilizados: o Programa de Análise de Transitóri-

os Eletromecânicos – ANATEM – do CEPEL, o PSCAD/

EMTDC – Versão V3 da Manitoba HVDC Research Centre

Inc. e o MATLAB/Simulink Versão 6.5 da MathWorks.

O ANAREDE [11] na sua aplicação ao estudo de flu-

xo de potência pode implementar modelos de usinas eólicas

em dois formatos usuais: como barra PQ ou como barra

PX. Está última é uma barra PQ, onde se aloca valor nulo

para o fornecimento/consumo de potência reativa e simu-

la-se o consumo/fornecimento de potência reativa por rea-

tor/capacitor localmente instalado. A vantagem desta últi-

ma abordagem é de garantir que o consumo/fornecimento

de reativos seja função não apenas da potência gerada, mas,

e principalmente, da tensão na barra considerada.

Este programa permite também a instalação de motores

de indução na barras do sistema, que poderia ser útil para

representar, com maior precisão, usinas eólicas com geração

assíncrona. Contudo, na forma que os modelos foram desen-

volvidos, o programa não aceita a indicação de carregamento

negativo que permitiria a simulação de geradores de indução.

O programa de Análise de Transitórios Eletromecâni-

cos - ANATEM [12] é uma aplicação computacional para

a realização de estudos de estabilidade à freqüência funda-

mental tanto na operação como no planejamento de siste-

mas elétricos de potência.

O ANATEM não possui modelos específicos para re-

presentação de usinas eólicas, faltam modelos para turbi-

nas eólicas e seus controles, geradores de indução e siste-

mas de geração eólica a velocidade variável, além de mo-

delos que possam representar um determinado regime de

ventos e sua distribuição em uma usina.A experiência conduzida neste trabalho procurou ade-

quar os modelos desenvolvidos com aqueles existentes noANATEM, buscando através de várias estratégias repre-

sentar, mesmo que minimamente, o comportamento de um

sistema de geração de energia eólica. A estratégia utilizada

buscou utilizar a modelagem de motores de indução (mo-

delo de 3a. ordem) para representar geradores de induçãoe modelo de carga mecânica para simulação de uma turbi-na eólica. Este procedimento, contudo, pode ser aprimo-rado por ações mais eficazes do próprio CEPEL na imple-mentação rápida de modelos ou na retirada de pequenasrestrições funcionais do programa.

A modelagem para carga mecânica existente noANATEM é compatível com a simulação da característicade conjugado-velocidade de uma turbina eólica, contudoos testes de consistência do programa restringem as ex-cursões dos valores de K

0 e K

2 em valores negativos,

inviabilizando momentaneamente seu uso.O MATLAB® [13] é um programa de alto desempe-

nho para computação técnica, ele integra computação,visualização e programação, em um ambiente de fácil uso.O Simulink é um pacote que compõe o MATLAB paramodelagem, simulação e análise dinâmica de sistemas. OMATLAB versão 6.5 possui um pacote de simulação desistemas de potência, o Power System Blockset, que pos-sui diversos modelos desenvolvidos para máquinas elétri-cas e conversores estáticos.

Neste trabalho foram desenvolvidos e simulados mo-delos representativos de usinas eólicas, em ambienteSimulink/MATLAB. Sua aplicação fica limitada a casos quepodem ser representados por equivalentes com reduzidonúmero de variáveis de estado.

O PSCAD [14] é um simulador de circuitos elétricosadequado para estudos de sistemas de potência. Neste pro-jeto foram simulados alguns casos de conexão de sistemaseólicos, ilustrando a potencialidade deste aplicativo.

V. MODELOS MATEMÁTICOS

Os modelos matemáticos para representação do regi-me de ventos, da turbina eólica e do gerador elétrico utili-zados neste trabalho são apresentados a seguir e discuti-dos à luz dos objetivos de análise.

A . Regime de ventosA representação escolhida contempla modelos de qua-

tro componentes de vento: vento constante, rajada de ven-to, rampa em vento e ruído aleatório de vento [15-16]. Ovento pode então ser definido pela equação:

ruídorajadaRConstT VVVVV +++= (em m/s) (2)

Estes componentes modelados permitem a análise dediversas situações transitórias e uma flexibilidade maior aosestudos necessários.

B . Turbina eólicaO conjugado produzido por uma turbina quando da

incidência de vento sobre a mesma está intimamente ligadoao ângulo de passo (β) e a relação de velocidades (λ). O

ângulo de passo mede o deslocamento angular entre o perfil

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da pá e o plano de rotação, enquanto a relação de velocida-des é medida pela razão entre a velocidade tangencial daponta da pá e a velocidade de vento incidente.

Na modelagem da turbina eólica, faz-se imprescindí-vel o levantamento do coeficiente de conjugado da turbinaem função dos parâmetros acima descritos. Vários mode-los matemáticos têm sido utilizados para prever esta rela-ção. Neste trabalho são apresentadas duas expressões pararelacionar o coeficiente de conjugado em função do ângu-lo de passo e da relação de velocidades.

B1. Modelo polinomial [15]O coeficiente de conjugado C

q pode ser representado

por uma família de polinômios da forma:

∑+

=

−

−=12

1

1

1 )(n

i

n

i

iq bC λβ (3)

onde n é a ordem do modelo e não do polinômio.

B2. Modelos não polinomiais [17]Diversos modelos não-polinomiais têm sido propos-

tos na literatura. Para exemplificar esta diversidade demodelos são apresentadas as expressões utilizadas em [17],que foram utilizados para modelagem de uma turbina eólicade 1MW da Bônus Energy A/S:

ieCi

Pλβ

λβλ

5.12

54.0116

22.0),(−

−−= (4)

λP

q

CC = (5)

1

035.0

08.0

113 +

−+

=ββλλ i

(6)

De posse de uma expressão que represente o coefici-ente de conjugado, o conjugado produzido pela turbina

pode ser obtido por:

),( βλρ qt CARVT 221= (7)

C . Gerador de induçãoUm modelo detalhado de uma máquina de indução

envolve normalmente cinco variáveis de estado quecorrespondem às dinâmicas de estator e de rotor (enlacede fluxos ou correntes) e da velocidade rotacional. Nor-malmente agregam-se a estas equações, duas equações di-ferenciais para representação das tensões nos capacitorespara correção do fator de potência. Logo, um conjunto desete equações diferenciais é necessário para representar cadaunidade geradora e seu banco de capacitores local.

Em um sistema elétrico, com um número elevado demáquinas, o modelo detalhado de 7a ordem torna-se inade-quado, caso equações algébricas sejam utilizadas para re-presentar a rede elétrica. Uma redução da ordem do mo-delo conduz a um menor esforço computacional e podeproporcionar soluções suficientemente precisas para asequações do regime transitório.

Para simulação de uma única turbina ou usina, incluin-

do os modos de alta freqüência devido à elasticidade dos

eixos e acoplamentos mecânicos e às dinâmicas das malhas

de controle e atuação de conversores estáticos, o modelo de

5a ordem ou 7a ordem pode ser empregado. Contudo, para

estimação de flutuações de tensão de uma usina eólica, onde

o número de unidades geradoras é elevado e os modos de

alta freqüência podem ser desprezados, um modelo de mais

baixa ordem produz resultados com precisão adequada.

Como é usual nos modelos para geradores síncronos

utilizados em estudos de estabilidade, a dinâmica eletromag-

nética de estator é desprezada, assim, o modelo mais utiliza-

do para representar máquinas de indução é aquele que re-

presenta as dinâmicas de fluxo magnético de rotor e as dinâ-

micas mecânicas, denominado de modelo de 3ª ordem e muito

empregado na modelagem de motores de indução.

Para a simulação de uma usina completa, com n uni-

dades geradoras em paralelo, pode-se utilizar o artifício de

simular um gerador equivalente com a seguinte composi-

ção de parâmetros:

• Resistência de estator equivalente (Rsn

) = Rs/n;

• Reatância de dispersão de estator equivalente (Xlsn

)

= Xls/n;

• Reatância transitória equivalente (X’n) = X’/n;

• Constante de tempo rotórica equivalente (τ’on

) = τ’o;

• Constante de inércia equivalente (Han

) = n. Ha

VI. ESTUDO DE CASO: USINA DE CAETITÉ

A . Usina de CaetitéComo estudo de caso foi escolhido o projeto da Usi-

na Eólica de Caetité, de aproximadamente 60 MW em tur-

binas eólicas. Por falta de dados específicos de uma gama

mais variada de turbinas eólicas, utilizou-se neste estudo

dois modelos de turbinas eólicas: turbinas Bonus de 1 MW

para os diversos estudos e turbinas Micon de 600 kW para

os estudos de “flicker”.

O sistema elétrico considerado representa parte da rede

da COELBA, e inclui as barras de Funil, Brumado e de

Caetité, sendo esta última considerada o PCC da usina

eólica, conforme ilustrado na Figura 1.

FIGURA 1 – Arranjo básico do sistema elétrico

B . Estudos de Variação de TensãoConsiderando 60 geradores de indução de 1 MW ins-

talados em Caetité, foi estudado o desempenho da rede

elétrica, em termos do perfil de tensão nas barras do siste-

ma. O programa ANAREDE foi utilizado, sendo previa-

213

mente determinada a característica de potência ativa versus

potência reativa da usina, pelo modelo em regime perma-

nente do gerador de indução.

Foram consideradas as situações com e sem compen-

sação local de reativos, para diversos níveis de geração eólica.

A Figura 2 ilustra os perfis de tensão na barra de Caetité,

indicando a conveniência de se operar o sistema sem com-

pensação de reativos local, tendo em vista as características

capacitivas das linhas de transmissão existentes.

C . Estudos de Flutuação de TensãoO ponto de conexão ao sistema elétrico tem uma po-

tência de curto-circuito de 188 MVA. Consideraram-se,

para realização dos estudos de “flicker”, 100 turbinas

Micon, controladas por stall com conexão direta de gera-

dor de indução, e ventos médios de 8,5 m/s.

FIGURA 2 – Perfil de tensão em Caetité para diversos níveisde compensação local de reativos

Considerando estes dados e fazendo a interpolação dos

coeficientes de flicker para o ângulo de impedância da rede

(ϕcc

=81,76°), segundo procedimento estabelecido na nor-

ma IEC 61400-21, obtem-se para operação contínua: Plt =

0,022 e para 100 turbinas Plt = 0,22, que se encontra den-

tro dos limites máximos permitidos pela IEC61000-3-7 para

redes de média tensão (Plt <0,25). Em operação chaveada,

os valores correspondentes são:

• Na velocidade de partida: Plt = 0,13 e d = 0,2%;

• Na velocidade nominal: Plt = 0,086 e d = 0,5%.

Todos os valores acima atendem às normas IEC.

D . Estudos TransitóriosNesta seção serão apresentados alguns resultados

obtidos com os diversos aplicativos utilizados, com o ob-

jetivo de ilustrar os procedimentos discutidos.

D.1 Caso 1 (ANATEM)

Neste caso, utilizando o ANATEM e modelando a

usina eólica dividida em 6 grupos de 10 MW, aplicando o

modelo de 3a. ordem para motores de indução, é estudado

o impacto de um curto circuito na barra de Brumado, com

a proteção atuando após 120 ms. Os transitórios de tensão

(Fig. 3) e de potência ativa em um grupo de turbinas (Fig.

4) ilustram o comportamento do sistema.

FIGURA 3 – Tensão (em p.u.) em Brumado no tempo (s)

FIGURA 4 – Potência gerada (em GW) em um grupo de 10turbinas Bonus

D.2 Caso 2 (Simulink/MATLAB)

O sistema de potência foi reduzido à impedância decurto-circuito na barra de Funil 230 kV. Foi utilizado um

gerador de indução equivalente de 60 MW na barra de69kV, com a turbina entrando em operação em t =0,1 s e o

banco de capacitores de 13 MVAr local conectado em t=0,2 s, sob condições de velocidade de vento de 12,1 m/s

. A partir desta situação é avaliado o impacto de uma ram-pa descendente de velocidade de vento, com redução de

3m/s num intervalo de tempo de 0,5 s. A Fig. 5 ilustra a

variação de vento e as dinâmicas de potências ativa ereativas geradas, de tensão na barra de Caetité e de veloci-

dade da turbina equivalente.

FIGURA 5 – Conexão da Usina em vento nominal edecrescimento do vento

!"#$$%214

D.3 Caso 3 (PSCAD)

As figuras 6 e 7 ilustram o uso do PSCAD na análise

do comportamento do sistema frente a um afundamentode tensão. Para isto é simulada uma falta trifásica não-franca

na barra de Brumado. Após a falta, a tensão na barra entraem colapso e não retorna mais ao seu valor inicial.

Destaca-se neste caso o comportamento instável dausina, que tende a aumentar sua velocidade em virtude da

baixa tensão no barramento (figura 7).

FIGURA 6 – Tensões nas diversas barras

FIGURA 7 – Velocidade de uma unidade geradora

VII. CONCLUSÕES

Após a realização desses estudos pôde-se perceber

claramente a influência da geração assíncrona no sistemaelétrico, permitindo, assim, discutir os procedimentos de

análise atualmente utilizados (modelos e ferramentas).Neste sentido verificou-se, mesmo com uma aborda-

gem mais ilustrativa dos procedimentos, que o dimensio-namento adequado da compensação de reativos não deve

ser conduzida apenas para garantia de um determinado fa-tor de potência local, mas e determinantemente pelas ca-

rências presentes na própria rede elétrica.

VIII. ESTUDOS FUTUROS

O uso de tecnologias mais modernas de turbinas

eólicas, com o uso intensivo da eletrônica de potência emsistemas a velocidade variável, além do benefício de

minimizar as operações de chaveamento e as flutuaçõesdos fluxos de potência ativa e reativa, permite um controle

em tempo real da potência reativa absorvida ou injetada nosistema de forma a garantir uma melhor regulação de ten-

são. A continuação dos estudos de conexão de usinaseólicas ao sistema elétrico deverá englobar esses tópicos.

IX. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] DEWI, “Power quality measurement and wind turbine operationalimprovement at the CEMIG Morro do Camelinho wind farm”,NR97 0808, Dec/1997.

[2] Silva, S.R.; Medeiros, N.A., Cardoso Filho, B.J., Barbosa, A.L.B.& Costa, H.F., “Qualidade da energia elétrica gerada em usinaseólicas: uma avaliação”, Anais do III Sem. Brasileiro sobre Quali-dade da Energia Elétrica, Brasília, Agosto/99, p. 422-427.

[3] Junior, K.R.A., Medeiros, M.O. & Montezuma, F., “Monitoramen-to da qualidade da energia no ponto de acoplamento da fazendaeólica de Taiba”, Anais do III Sem. Brasileiro sobre Qualidade daEnergia Elétrica, Brasília, Agosto/99, p. 195-200.

[4] Jenkins, N., “Engineering wind farms”, Power Engineering Journal,April/1993, p.53-60,

[5] Boulaxis, N.G., Papathanassiou, S.A. and Papadopoulos, M.P.,“Wind turbine effect on the voltage profile of distribution networks”,Renewable Energy, 25, 2002, p.401-415.

[6] Gerdes, G. and Santjer, F. “Power quality of wind turbines andtheir interaction with the grid”, DEWI, 1996.

[7] Saad-Saoud, Z. and Jenkins, N., “Models for predicting flickerinduced by large wind turbines”, IEEE Trans. on Energy ConversionVol.14, No. 3, Sept/1999.

[8] Feijóo, A. and Cidrás, J. “Modeling of Wind Farms in the LoadFlow Analysis”, IEEE Trans. on Power Systems Vol.15, No. 1, Feb/2000, p.110-115.

[9] DEWI, “Wind Turbine Grid Connection and Interaction”, 2001.

[10] IEC 61400-21, “Wind turbine generators systems - Part 21:Measurements and assessment of power quality characteristics ofgrid connected wind turbines”, IEC, Dec/2001.

[11] CEPEL, Manual do Usuário – ANATEM, V09-12/01, 2001.

[12] CEPEL, Manual do Usuário - ANAREDE, V07-08/99, 1999.

[13] Matsumoto, E. Y. “MATLAB 6.5 – Fundamentos de Programação”,Editora Erica, 1a. edução, 2002.

[14] Woodford, D., Introduction to PSCAD – V3, 2001 by ManitobaHVDC Research Centre Inc.

[15] Silva, S.R. Sistema Eólico de Geração de Energia Elétrica. Tesede Doutorado, Curso de Pós-Graduação em Eng. Elétrica da UFPb,1988.

[16] Anderson, P.M. & Bose, A., “Stability simulation of wind turbinesystems”, IEEE Trans. on Power Apparatus and Systems, Vol. PAS-102, No. 12, December/1983.

[17] Slootweg, J.G., Polinder, H. & Kling, W.L. “Initialization of WindTurbine Models in Power Systems Dynamics Simulations”, IEEEPorto Power Tech Conference, Portugal, Sept/2001.

215

RESUMO

Este artigo objetiva apresentar o método que permite avaliar eestabelecer o limite físico do potencial hídrico e energéticodas bacias hidrográficas do Estado do Rio de Janeiro, de for-ma automática, bastando a identificação de um ponto da baciahidrográfica desejada, através das suas coordenadas. Para tan-to, foram pesquisadas e implementadas diversas técnicas deregionalização. Uma das técnicas utiliza a lógica difusa nadefinição de regiões homogêneas. Acredita-se que as variá-veis estimadas ganharam maior precisão dada à utilização daclassificação difusa e das ferramentas de geoprocessamento,que possibilitaram a determinação de parâmetros para baciashidrográficas sem dados observados. Como produto final sãofornecidas informações hidrológicas regionalizadas e o res-pectivo valor energético associado em qualquer ponto seleci-onado para análise.

PALAVRAS-CHAVE

Geoprocessamento, PCH´s, potencial energético,regionalização.

I. INTRODUÇÃO

Este artigo apresenta as atividades desenvolvidas para

o projeto de pesquisa denominado “Desenvolvimento de

Sistema para Análise e Avaliação do Potencial Energético

de PCH’s na Área de Concessão da CERJ”. Este projeto é

um estudo contratado pela Companhia de Eletricidade doRio de Janeiro – CERJ, junto ao Instituto de Tecnologia

para o Desenvolvimento – LACTEC, visando o desenvolvi-mento de um Sistema Computacional que permite avaliar e

estabelecer o limite físico do potencial hídrico e energéticodas bacias hidrográficas do Estado do Rio de Janeiro, de

Desenvolvimento de Sistema para Análise eAvaliação do Potencial Energético de PCH´s

na Área de Concessão da CERJE. Kaviski, LACTEC; R. F. C. Gibertoni, LACTEC; W. Mazer, LACTEC; M. Müller, LACTEC; A. T.

Calmon, LACTEC e I. I. Müller, LACTEC

Este trabalho foi totalmente financiado pela Companhia de Eletricidadedo Rio de Janeiro.

E. Kaviski trabalha no Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento(e-mail: ekaviski@lactec.org.br).

R.F.C. Gibertoni trabalha no Instituto de Tecnologia para o Desenvolvi-mento (e-mail: rosana@lactec.org.br).

W. Mazer trabalha no Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento (e-mail: wellington@lactec.org.br).

M. Müller trabalha no Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento(e-mail: muller@lactec.org.br).

A.T. Calmon trabalha no Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento(e-mail: atcalmon@lactec.org.br).

I. I. Müller trabalha no Instituto de Tecnologia para o Desenvovimento(e-mail: ingrid@lactec.org.br).

forma automática, bastando a identificação de um ponto dabacia hidrográfica desejada, através das suas coordenadas.

A metodologia proposta para estabelecer o limite físi-co do potencial energético de uma bacia necessita de gran-dezas hidrológicas, em qualquer ponto dos cursos de águasujeitos a exploração por PCH’s, e das correspondentescurvas de permanência das vazões diárias. As informaçõeshidrológicas necessárias à avaliação do potencial hídricosão as de séries de vazões médias diárias e vazões míni-mas. Para a obtenção de dados hidrológicos em regiõescom inexistência de informações, são usadas diversas téc-nicas de regionalização baseadas na identificação de regi-ões homogêneas, seja quanto ao aspecto meteorológico,climatológico, tipo de solo, cobertura vegetal, declividadeda bacia, etc. Muitas das técnicas consideradas neste pro-jeto foram utilizadas em estudos de regionalização desen-volvidos para o Estado do Paraná [6].

II. DADOS E PARÂMETROS BÁSICOS

Os dados utilizados na regionalização hidrológicacompreendem os dados coletados com a finalidade de ca-racterizar o comportamento hidrológico das baciashidrográficas analisadas, pertencendo a esta categoria osdados fisiográficos, meteorológicos e pluviométricos e ain-da os dados fluviométricos básicos extraídos das séries his-tóricas das estações selecionadas para o projeto.

Foram utilizados os dados fluviométricos de 56 esta-ções fluviométricas, cujos valores foram fornecidos pelaANEEL. Todas as estações utilizadas possuem mais que10 anos de registros e área de drenagem igual ou superiora 23 km2. Foram utilizados os registros de precipitaçõesdiárias de 1 leitura de 94 estações pluviométricas fornecidaspela ANEEL. Procurou-se selecionar uma rede de esta-ções representativa da pluviometria de todo o Estado doRio de Janeiro, incluindo regiões nas divisas com os Esta-dos do Espírito Santo, São Paulo e Minas Gerais, de formaa propiciar extrapolações mais confiáveis no limite do Es-tado. Os dados meteorológicos utilizados foram forneci-dos pelo INMET – Instituto Nacional de Meteorologia.Foram coletados os valores médios mensais e de longo ter-

mo de 14 estações meteorológicas. As grandezas

!"#$$%216

pesquisadas são: temperatura, umidade relativa do ar e to-

tal de horas de insolação.

Foram utilizadas ferramentas de geoprocessamento

que, a partir dos dados de altimetria e hidrografia do Esta-

do do Rio de Janeiro e bacias adjacentes, geram informa-

ções fisiográficas, tais como: área de drenagem de bacias,

comprimento de talvegues, desnível entre a foz e a nascen-

te e declividades de trechos de rio. Além destas informa-

ções, foram processados dados de vegetação e tipo do

solo.Estes dados formam o arcabouço para a regionalização

hidrometeorológica proposta.

III. PARAMETRIZAÇÃO DOS DADOSFLUVIOMÉTRICOS

A. GeralAs séries de vazões das estações fluviométricas

selecionadas foram caracterizadas por parâmetros estatís-

ticos e foram ajustadas distribuições teóricas de probabili-

dades representativas destas séries.

B. Vazões Médias Diárias e MensaisForam utilizadas as séries de vazões médias diárias e

mensais para a obtenção da curva de permanência de va-

zões médias diárias e mensais e dos parâmetros estatísti-

cos representativos das séries históricas. Os parâmetros

representativos das séries históricas de vazões médias diá-

rias são: vazão média de longo período; coeficiente de va-

riação das vazões médias diárias; coeficiente de assimetria;

coeficiente de correlação em série das vazões médias diá-

rias; momentos com pesos probabilísticos de ordem 1 a 3

das vazões médias diárias. Os parâmetros representativos

das séries de vazões médias mensais são: vazões médias

mensais dos meses i; coeficiente de variação das vazões

médias mensais dos meses i; coeficiente de assimetria; co-

eficiente de correlação em série das vazões médias men-

sais; matriz de correlação cruzada das vazões médias men-

sais; momentos com pesos probabilísticos de ordem 1 a 3

das vazões médias mensais. As funções densidade de pro-

babilidade usadas nas vazões médias diárias e mensais fo-

ram escolhidas com base em estudos anteriores [4], [5] e

[6]. Foram consideradas as seguintes distribuições de pro-

babilidades: Exponencial, Log-Logística, Weibull, Lomax,

Pareto, Log-Gumbel e Log-Normal.

C. Regionalização da Vazão Média de Longo PeríodoA regionalização da vazão média de longo período é

realizada utilizando-se a equação do balanço hídrico sim-

plificado. As variações de armazenamento foram conside-

radas desprezíveis, devido ao uso da equação na escala de

tempo anual. As perdas foram estimadas pelo modelo CRLE

[2]. O modelo CRLE é um modelo climatológico que esti-

ma a evapotranspiração e a evaporação a partir de dados

coletados rotineiramente nas estações meteorológicas. Os

dados meteorológicos utilizados pelo modelo CRLE são

de temperatura, umidade relativa do ar e número de horas

de insolação. O modelo é baseado no conceito de relaçãocomplementar entre evapotranspiração potencial e real.

D. Vazões Mínimas Médias para Várias Duraçõesde Estiagem

O estudo contemplou vazões mínimas para várias pro-

babilidades de ocorrência e magnitude média correspon-dente a períodos de diferentes durações. Foram escolhidas

distribuições de probabilidades que usualmente são consi-

deradas como modelos satisfatórios quando aplicados aséries de vazões mínimas, tais como: Galton ou Log-Nor-

mal a 3 parâmetros, Weibull ou Extrema tipo III, Log-Pearson tipo III e Log-Gumbel. Os parâmetros dos mode-

los foram estimados pelo método dos momentos. Comocritério para classificação dos ajustes obtidos para cada

estação foram calculados os índices de adequação de ajus-tes qui-quadrado e razão de verossimilhança.

E. Análise de Curvas de RecessãoSendo o período de estiagem de uma bacia regido pela

contribuição das águas subterrâneas aos cursos de água,em regime de ausência de precipitação, foi considerado no

estudo de regionalização de vazões mínimas o parâmetrochamado expoente da curva de recessão (α).

IV. REGIONALIZAÇÃO DOSDADOS BÁSICOS

O processo de transferência de informações climatoló-

gicas para locais sem dados observados foi realizado com oauxílio da técnica de interpolação ponderada. A interpolação

espacial dos dados climatológicos é necessária para obterestimativas destes parâmetros em diversos pontos das baci-

as para cálculo dos valores médios representativos. É su-posto que as observações h(x

1),...,h(x

2) de uma variável

regionalizada h(x), são avaliadas em função de suas locali-zações ou características, descritas pelos vetores cartesianos

x1,...,x

n, sendo n o número de locais e x

i representa o local

da estação por meio de suas coordenadas.

V. DESCRIÇÃO DAS TÉCNICAS DEREGIONALIZAÇÃO

O processo de transferência de informações

hidrológicas para locais sem dados observados foi realiza-do com o auxílio das seguintes técnicas de análise regio-

nal: I) análise de agrupamentos; II) análise discriminante; eIII) interpolação espacial.

As técnicas de análise de agrupamentos (“clusters”)

têm por objetivo organizar conjuntos de dados para identi-ficação de objetos (por exemplo: bacias hidrográficas) deforma que exista similaridade dentro dos grupos e

217

dissimilaridade entre os grupos. Genericamente, o proble-ma de agrupamentos pode ser descrito considerando queexiste um conjunto de n vetores num espaço vetorial RP, eque a análise de agrupamentos deve solucionar o problemade decompor o conjunto em K sub-conjuntos, de maneiraque cada sub-conjunto contenha vetores que possuam al-guma característica similar uns em relação aos outros [3].Dentre as muitas técnicas de análise de agrupamentos exis-tentes adotou-se a técnica de análise difusa implementadapelo algoritmo “c-means”. A análise difusa é classificadacomo uma das técnicas dos Sistemas Inteligentes e baseia-se na linguagem natural da comunicação humana [1].

Considerando que um conjunto de n vetores em R, re-presentando n bacias hidrográficas, foi particionado em Kgrupos, a análise discriminante tem por objetivo alocar umadada bacia hidrográfica em um destes K grupos tendo comobase as suas características fisiográficas representadas pelovetor x [3]. A regra discriminante utilizada foi a regra deBayes, em que, a probabilidade a priori de que o vetor xpertença a cada grupo é proporcional ao número de baciashidrográficas que foram alocadas em cada grupo.

Tendo sido decidido o grupo ao qual o vetor x perten-ce, então são estimados os parâmetros de escoamento emlocais sem dados através da interpolação ponderada entre asestações pertencentes ao mesmo grupo. Os pesos conside-rados dependem exclusivamente do inverso do quadrado dadistância entre o vetor x do local de interpolação e os vetoresx

k dos locais com dados. A distância considerada neste tra-

balho é conhecida como distância de Mahalanobis.

VI. DETERMINAÇÃO DO POTENCIALENERGÉTICO

O método desenvolvido para avaliação do potencialenergético de pequenas centrais hidrelétricas na área de con-cessão da CERJ pode ser aplicado através de um programapara computador, onde o usuário seleciona a baciahidrográfica referente ao rio a ser analisado, em função deum conjunto de parâmetros de entrada. Como resultado, sãofornecidos para o usuário uma relação com os possíveis lo-cais e características das usinas que poderão ser instaladas.

São necessários 2 conjuntos de dados. Através doprimeiro conjunto de dados são definidos os limites de di-mensionamento que identificam pequenas centrais hidrelé-tricas, que são os seguintes: (i) capacidade instalada míni-ma (Pmin) e máxima (Pmax), em MW; (ii) área de alaga-mento mínima (Amin) e máxima (Amax), em km²; e (iii)altura da barragem mínima (Hmin) e máxima (Hmax), emm. Todos estes limites, geralmente, são especificados pornormas estabelecidas pela ANEEL.

No segundo conjunto de dados são informados osparâmetros que devem ser usados para dimensionar os apro-veitamentos: (i) perdas hidráulicas (Ph); (ii) indisponibilidadeforçada (If); (iii) indisponibilidade programada (Ip); (iv) ren-dimento das turbinas (Rt); (v) rendimento dos geradores (Rg);

(vi) fator de capacidade (Fc); e (vii) permanência a ser con-

siderada no cálculo da potência instalada (p). Todos estes

parâmetros devem ser definidos em porcentagem (%).

A avaliação do potencial energético é realizada com

o suporte de um sistema computacional, que através de

um sistema de informações geográficas acessa as bacias

hidrográficas da área de concessão da CERJ, e utiliza um

método de regionalização hidrológica para estimar as va-

zões que definem a produção hídrica da bacia. Para um

curso de rio a ser analisado, através deste sistema

computacional, são disponibilizados automaticamente as

seguintes informações: (i) coordenadas dos pontos que

definem o curso do rio, latitude x(d), longitude y(d) e alti-

tude z(d), em função da distância (d) ao longo do curso do

rio; (ii) área de drenagem em função da distância ao longo

do rio A(d); (iii) área de alagamento em função da distân-

cia ao longo do rio e da altura da barragem: Al(d,H); e (iv)

vazão em função da área de drenagem e da permanência

de vazões médias diárias Q(A,p).

O método proposto tem como meta definir uma divi-

são de quedas no rio com o objetivo de maximizar a potên-

cia instalada em cada uma das usinas hidrelétricas instala-

das no rio analisado.

O processo é iniciado a partir do ponto mais a jusante

da bacia hidrográfica, onde será instalada a central de ge-

ração e cuja área de drenagem é igual a Au. A partir deste

ponto busca-se dimensionar a primeira usina, para a qual,

considerando os limites especificados que definem uma

pequena central hidrelétrica, consegue-se obter a maior

potência instalada.

Através de um processo iterativo deve-se definir o

ponto em que deverá ser realizada a captação de água por

meio de um conduto forçado, ou seja, onde deverá ser ins-

talada a barragem. No início do processo iterativo consi-

dera-se que a barragem encontra-se localizada junto à cen-

tral de geração. As iterações são realizadas diminuindo-se

gradualmente a área de drenagem da bacia hidrográfica, de

um valor previamente fixado igual a ∆A.

Em cada posição do rio em que postula-se a localiza-

ção de uma barragem, define-se a máxima altura possível

da barragem (Hb), considerando-se as seguintes condições:

(i) limitação física da bacia hidrográfica; (ii) verificação dos

limites impostos pela ANEEL: Hmin≤Hb≤Hmax; e (iii)

verificação dos limites de área alagada: Amin≤Alb≤Amax,

onde Alb é a área de alagamento do local da barragem.

Tendo-se definido Hb, em função dos pontos do rio

que estão sendo examinados para estabelecer a posição da

central de geração e a localização da barragem, determina-

se o valor da queda bruta Ht(Au,Ab), sendo Au e Ab, as

áreas de drenagem das bacias hidrográficas no local da cen-

tral de geração e no local da barragem, respectivamente.

Em função do local da barragem, estima-se a vazão que pode

ser captada Q(Ab,p). Com estes elementos determina-se o

valor da potência instalada, usando-se a seguinte expressão:

!"#$$%218

Fc

)Ab,Au(Ht)p,Ab(QC)Ab,Au(Pi

⋅⋅= (1)

onde Pi(Au,Ab) é a potência instalada, em MW; Q(Ab,P) é

a vazão, em m³/s; Ht(Au,Ab) é a queda bruta, em m; e aconstante C é determinada por:

)Ph

)(If

)(Ip

(RtRg,C100

1

100

1

100

100000098070

−−−⋅= (2)

onde Rg é o rendimento dos geradores, em porcentagem;

Rt é o rendimento das turbinas, em porcentagem; Ip é aindisponibilidade programada, em porcentagem; If é a

indisponibilidade forçada, em porcentagem; e Ph representaas perdas hidráulicas, em porcentagem.

Na seqüência, verificam-se os limites para a potênciainstalada que são impostos pela ANEEL, executando-se

os testes: (i) se Pi(Au,Ab)<Pmin, a usina hidrelétrica

identificada por Au e Ab não é viável; redefine-se uma novaposição para Ab, fazendo-se igual a Ab-∆A, e aplica-se

novamente o método descrito; (ii) se Pi(Au,Ab)>Pmax, ausina hidrelétrica identificada por Au e Ab não pode ser

executada; deve-se retornar ao método reduzindo-se a al-tura da barragem, se nesta nova situação a usina é viável,

redefine-se Pi(Au,Ab), com a usina hidrelétrica no mesmolocal; a redução da altura da barragem é realizada até que a

usina torne-se viável, ou até que Hb=Hmin; caso a alturada barragem atinja o valor mínimo, sem verificar os limites

da potência instalada, determina-se um novo local para a

instalação da tomada de água, fazendo-se Ab-∆A, e aplica-se novamente o método descrito; e (iii) se

Pmin≤Pi(Au,Ab)≤Pmax, deve-se registrar o local da posi-ção da barragem como uma das possibilidades de solução

sobre a definição da usina hidrelétrica; em seguida, prosse-guem-se os cálculos, analisando-se uma nova posição para

a barragem, fazendo Ab-∆A.Quando a área de drenagem para um local de barra-

gem, não satisfaz a condição Ab>∆A, o processo iterativoencerra-se.

Adota-se, para a instalação da usina, entre os locais sele-

cionados, o ponto do rio com a barragem que apresentar má-xima potência instalada, dentro dos limites descritos anterior-

mente. Em função do local da barragem e da altura da barra-gem, determina-se a área de drenagem Ar do ponto do início

do reservatório, localizado a montante da barragem.Quando Ar>∆A, reinicia-se o processo para definir

uma nova usina hidrelétrica, fazendo-se Au aproximada-mente maior que Ar. Considera-se, para efeitos de reman-

so, uma pequena área entre o início do reservatório e a

casa de força da usina subsequente. Todo o método des-crito anteriormente deve ser executado novamente.

VII. AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem as contribuições de A. Arana,

D. Félix e S. M. Maximiano, obtidas durante a elaboraçãodeste trabalho.

VIII. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] C. O. Galvão, “Controle de processos e sistemas de apoio à deci-são,” in Sistemas Inteligentes: Aplicações a Recursos Hídricos eSistemas Ambientais, C. O. Galvão, e M. J. S. Valença, Porto Ale-gre: Ed. Universidade/UFRGS/ABRH, 1999, pp. 225-246. (Cole-ção ABRH de Recursos Hídricos; 7.)

[2] I. Illich, e C. M. Krüger, “Projeto HG-70 - Métodos de regionalizaçãopara cálculo da evaporação líquida,” CEHPAR, Curitiba, RelatórioTécnico, 1992.

[3] E. Kaviski, “Métodos de regionalização de eventos e parâmetroshidrológicos,” Dissertação de Mestrado, UFPR, Curso de Pós-Gra-duação em Engenharia Hidráulica, Curitiba: novembro, 1992.

[4] E. Kaviski, I. Illich, e C. M. Krüger, “Projeto HG-68 –Regionalização de vazões em pequenas bacias hidrográficas noEstado de Santa Catarina: relatório final,” CEHPAR, Curitiba, Re-latório Técnico, 1991.

[5] E. Kaviski, “Projeto HG-52 – Aproveitamentos hidrelétricos depequeno porte: regionalização de curvas de permanência em pe-quenas bacias hidrográficas do Estado do Paraná. Volume III,”CEHPAR, Curitiba, Relatório Técnico, 1986.

[6] C. M. Krüger, e E. Kaviski, “Projeto HG-77 – Regionalização devazões em pequenas bacias hidrográficas do Estado do Paraná: re-latório n. 1 – Dados e parâmetros básicos,” CEHPAR, Curitiba,Relatório Técnico, 1994.

219

RESUMO

A monitoração de grandezas associadas ao vento é de extre-ma importância para análise de viabilidade e instalação deparques eólicos para geração de energia elétrica. As princi-pais grandezas de interesse são a velocidade, a direção e adensidade de potencia do vento (DPV), esta última sendo ne-cessária para determinar a potencia elétrica que pode ser ex-traída em um determinado local. Neste artigo, apresentam-seas principais considerações e características no projeto e de-senvolvimento de um instrumento para monitoração eólica edeterminação da DPV.

PALAVRAS-CHAVE

Medição, comportamento eólico, geração de energia, energiaeólica, densidade de potência do vento.

I. INTRODUÇÃO

A energia elétrica gerada a partir de turbinas eólicasdepende da energia do vento que passa através da área

coberta pelas suas hélices, por unidade de tempo. Este flu-xo de energia é chamado de densidade de potência de ven-

to (DPV). O aspecto fundamental da densidade de potên-cia de vento é sua dependência cúbica com a velocidade

do vento. Isto significa que a potência extraível aumentarapidamente com a velocidade do vento.

A densidade de potência do vento é o principal

parâmetro para determinação da potência extraível de umaturbina eólica. A partir dela, e usando coeficientes especí-

ficos dos aerogeradores que serão utilizados, tais comocoeficiente de rendimento e área de cobertura das hélices,

pode-se determinar o montante de potência elétrica quepoderá ser gerada em função da velocidade do vento num

determinado local.

Desenvolvimento de um Sistema de Mediçãopara Determinação do Potencial Eólico para

Geração de Energia ElétricaSebastian Y. C. Catunda, José E. O. Pessanha, João V. da Fonseca Neto, Nelson J. Camelo, Jaderson P.

Oliveira, Mauro S. S. Pinto e Rycardo B. F. Soares , UFMAPaulo R. Mendes Silva, CEMAR

Para avaliar a viabilidade de instalação de uma turbi-

na eólica ou parque eólico, o comportamento do vento deveser monitorado durante um período de tempo longo, que

normalmente varia de um ano a dois anos. Geralmente, ascondições eólicas são avaliadas usando instrumentos para

medições meteorológicas, que devido a sua generalidade epouca exatidão de medição, podem prover informações

sobre a DPV com incerteza elevada. Por outro lado, a uti-lização de instrumentos de medição com maior precisão,

devido à quantidade de grandezas medidas e armazenadas,

facilidade para disponibilizar informação e grande quanti-dade de pontos para medição, são fatores que elevam o

custo do sistema. Tal generalidade pode não ser necessáriano processo de monitoração do comportamento eólico para

extração de energia elétrica.Neste trabalho, apresenta-se o desenvolvimento de um

instrumento para monitoração das condições eólicas e de-terminação da DPV. Faz-se uma análise da influência da

incerteza e necessidade de medição das diversas grandezasassociadas na determinação da DPV. As especificações ini-

ciais de projeto para a medição da DPV é que esta seja

determinada com uma incerteza inferior a 10%. Também,são considerados diversos fatores de projeto, como exati-

dão de determinação das diversas grandezas de interesse,autonomia, capacidade de memória, e custos.

II. DEFINIÇÕES PRELIMINARES

A DPV depende basicamente da densidade do ar e da

velocidade do vento e pode ser calculada por [1]:

31

2DPV v= ρ , (1)

em que ρ é a densidade do ar e v é a velocidade do vento.

Para cálculo da densidade do ar, considera-seinicialmente a lei dos gases ideais [2] e [3], dada por:

PV nRT= , (2)

em que P é a pressão, V é o volume, n é o número de

moles, R é a constante do gás e T é a temperatura em Kelvin.A densidade do ar é simplesmente o número de

moléculas em um determinado volume de ar, ρ = n / V.

Sebastian Y. C. Catunda, José E. O. Pessanha, João V. Fonseca Neto eNelson J. Camelo são professores do Departamento de Engenharia deEletricidade da Universidade Federal do Maranhão. (e-mail:catunda,pessanha,jviana,ncamelo@dee.ufma.br).

Jaderson P. Oliveira, Mauro S. S. Pinto e Rycardo B. F. Soares sãoalunos do Curso de Graduação em Engenharia Elétrica da UFMA.

Paulo R. Mendes Silva é engenheiro senior da Companhia Energética doMaranhão - CEMAR

!"#$$%220

Assim, considerando o ar úmido como composto demoléculas de água e de ar seco, e a partir de (2), a densidadedo ar pode ser expressa por:

d v

V

P P

RT R Tρ = + , (3)

em que Pd é a pressão do ar seco, P

v é a pressão do vapor

d’água, R e Rv são respectivamente as constantes do ar

seco e de vapor d’água, dadas por 287,05 J.kg-1.K-1 e461,495 J.kg-1.K-1.

A pressão absoluta, devido à influência da pressão doar seco e pressão do vapor d’água, pode ser calculada por:

d vP P P= + . (4)

A pressão de vapor d’água pode ser calculada a partir devalores da umidade relativa H, e da pressão de saturaçãode vapor d’água, P

s, por:

v sP HP= . (5)

A pressão de saturação de vapor d’água indica a máxi-ma quantidade de água que pode ter no ar em função datemperatura. O valor de P

s pode ser calculado, em Pa, em

função da temperatura em graus Celsius, Tc, usando a se-guinte aproximação (com valor máximo de erro relativode 0,5% do valor tabelado):

7,5

237,3610,78 10Tc

TcsP += × . (6)

As grandezas v, P, H e T podem ser medidas diretamen-te, utilizando-se sensores específicos e as grandezas P

s e

Pd podem ser calculadas indiretamente através de (6) e (4),

respectivamente.

III. ANÁLISE DA PROPAGAÇÃODE INCERTEZAS

As incertezas de determinação das grandezas são umaassociação das incertezas inerentes aos sensores com oserros introduzidos pelo sistema de medição. Estes últimosse devem principalmente à quantização das variáveis demedição. Através da análise de propagação de incertezas[4], considerando os processos de medição de ρ e v inde-pendentes, pode-se determinar o limite do erro relativo decálculo da DPV como:

( )22 3DPV vρε = ε + ε , (7)

em que εDPV

, ερ e εV são as incertezas relativas da DPV, da

densidade do ar e da velocidade do vento, respectivamente.Essas incertezas podem ser calculadas por:

000

,,vDPV

vV

DPVDPV

δ=ερδ

=εδ=ε ρρ (8)

em que δDPV

, δρ e δv são valores absolutos das incertezas e

DPV0, ρ

0 e v

0 são os valores nominais das grandezas,

medidos, calculados ou assumidos por falta.Observa-se, então, a partir de (7) que a incerteza da

velocidade de vento contribui bem mais do que a incertezada densidade do ar, para a formação da incerteza na DPV.Entretanto a diminuição dessa incerteza implica no uso desensores de velocidade de vento mais precisos e no aumentodos custos do instrumento. Para valores da incerteza dadensidade de ar menores do que 3ε

v, esse primeiro

parâmetro pode ser desprezado e a incerteza da DPV podeser aproximada para ε

DPV ≈ 3ε

v.

A determinação da densidade do ar é necessária, uma

vez que, considerando as faixas de variação das grandezas

associadas, esta pode variar de até 10% em torno do seuvalor médio.

A. Influência das grandezas na densidade do arA densidade do ar é fortemente dependente da pressão

atmosférica e da temperatura, mas varia pouco com umidade

relativa. A fim de verificar a necessidade de se medir H, faz-senecessário antes verificar sua influência no cálculo da densidade

do ar. A equação (3) pode ser reescrita em função da pressão

efetiva do ar úmido (considerando o efeito da umidade) como:

eP

RTρ = , (9)

com( )

.ve s

v

R RP P H P

R

−= + . (10)

A partir de (9), verifica-se a incerteza na determinação

da densidade do ar como1:2 2

eP Tρε = ε + ε . (11)

Derivando-se (10) com relação à H, pode-se encontrara contribuição desta na incerteza da pressão efetiva por1:

( )22

0e

P HP

e

A

P

δ + δε = , (12)

0 0 0eP P AH= + ,

( )s v vA P R R R= − .

A influência da incerteza de H depende do valor nomi-nal da pressão de saturação de vapor d’água P

s, com valor

máximo de 12,3 KPa (para T = 50 oC), e que, por sua vez, é

uma função da temperatura. Definindo-se o valor nominalda umidade relativa igual a 50% (H

0 = 0,5), o valor máximo

da incerteza absoluta de H é de 0,4 no pior caso. Neste casoa incerteza do cálculo de P

s pode ser desprezada com rela-

ção à de H. Na Figura 1, apresenta-se a influência do piorcaso de incerteza de H (ε

H = 0,4) na determinação da incer-

teza da pressão efetiva do ar, para uma pressão atmosféricapadrão ao nível do mar (z = 0 m) e a 1000 m de altitude.

A incerteza na determinação da densidade do ar ainda

depende das incertezas de medição da pressão atmosféricae da temperatura, o que reflete na escolha dos sensores. A

temperatura pode ser medida utilizando um sensor inte-grado de precisão, de baixo custo, o qual fornece tipica-

mente uma incerteza de medição inferior a 1,5 oC. Consi-derando os valores de temperatura em Kelvins, como usa-

do em (9), a incerteza relativa é inferior a 0,5 %. A pressãoatmosférica pode ser medida utilizando também um sensor

integrado que tem uma incerteza máxima de tipicamente1,5 %. A influência final na densidade do ar pode ser obti-

da a partir da associação de (11) e (12) por:

( )222

20

P HT

e

A

Pρ

δ + δε = + ε . (13)

1 Desprezando-se a influência da incerteza da temperaturana determinação de P

s

221

FIGURA 1 - Incerteza relativa na determinação da pressãoefetiva do ar úmido para e

H = 0,4 e diferentes altitudes.

A partir desta equação, apresenta-se na Figura 2 ográfico da incerteza na determinação da densidade de arem função da temperatura, para os valores típicos da in-certeza dos sensores e da umidade relativa.

FIGURA 2 - Incerteza relativa na determinação da densidadedo ar para e

H = 0,4 e diferentes altitudes.

A partir da Figura 2, pode-se chegar a algumas con-clusões: a máxima influência da incerteza causada pela nãomedição da umidade relativa na determinação da densida-de do ar é menor que 2,6%, para altitudes em torno donível do mar; para locais de medição de grande altitude(p.e. 1000 m) é pouco provável que a temperatura atinjavalores próximos de 50 oC; ainda, nas regiões mais quentesdo Brasil, a temperatura máxima é de em torno de 40 oC, oque reduz a incerteza máxima para valores menores do que2,2%. Dessa forma, pode-se optar por não medir a umida-de relativa, e assumir o valor nominal de 50%.

Substituindo o valor máximo da incerteza da densida-de do ar (2,6%) em (7), e considerando as especificaçõesde projeto de incerteza menor do que 10% na determina-ção da DPV, pode-se calcular o valor máximo da incertezade medição da velocidade do vento como: ev £ 3,2 %.Esse valor é factível, sendo que existem disponíveis diver-sos sensores de velocidade de vento com incerteza relativade medição inferior a esse valor.

IV. DESCRIÇÃO DO SISTEMA DE MEDIÇÃO

O sistema de medição completo para determinação da

densidade de potencia do vento é constituído de uma esta-ção de medição e de um módulo de coleta de dados. Todo o

processo de monitoração e aquisição de dados pode ser re-sumido da seguinte forma: a estação de medição deve reali-

zar continuamente medições de velocidade e de direção dovento, de pressão atmosférica, de temperatura e da tensão

da bateria, calcular parâmetros necessários para avaliaçãodo comportamento eólico e armazenar os valores em sua

memória interna; no momento da coleta de dados (periódi-

ca), realizada por um operador, esses valores devem ser trans-mitidos para o módulo de coleta de dados. Finalmente, os

dados coletados (de uma ou várias estações) são transferi-dos para um computador central, que tem a finalidade de

concentrar, processar e apresentar esses dados.As grandezas que são diretamente medidas pela esta-

ção de medição são: velocidade e direção do vento, tem-peratura, pressão atmosférica e tensão da bateria. A velo-

cidade do vento (num ponto central), temperatura e pres-são atmosférica são grandezas necessárias para o cálculo

da DPV. A direção do vento é importante para levanta-

mento do comportamento eólico estatístico, para possíveldirecionamento de turbinas de eixo fixo. A tensão da bate-

ria é um parâmetro para monitoração do funcionamentoadequado da estação de medição. A medição da velocida-

de do vento também pode ser realizada em mais dois pon-tos (superior e inferior, além do central), para análise de

gradientes de velocidade e homogeneidade, necessário paraturbinas de grande porte.

As seguintes características foram especificadas para

o projeto da estação de medição:• Medição das principais grandezas para determinação da

DPV: velocidade do vento em até três pontos distintos(superior, central e inferior), pressão atmosférica, tem-

peratura, e medição de grandezas adicionais: direção dovento e tensão da bateria;

• Cálculo de parâmetros para análise do comportamentodo vento num determinado período: velocidades média,

máxima e mínima; velocidade cúbica média, direção pre-dominante;

• Armazenamento dos dados em memória interna não vo-

látil;• Utilização de bateria recarregável para alimentação e

de painel solar para recarga da bateria. Com isso, ob-tém-se uma autonomia adequada de utilização que vai

depender da vida útil da bateria;• Transmissão de dados via cabo serial ou radio freqüên-

cia. A transmissão via RF possibilita a instalação da es-tação a uma altura do solo que inibe o acesso a pessoas

não autorizadas;• Identificação da estação e proteção dos dados armaze-

nados através de senha: possibilitando a identificação

da estação e proteção dos dados armazenados;

!"#$$%222

O módulo de coleta é utilizado para recuperação dos

dados armazenados em uma ou mais estações de medição.

A leitura dos dados da estação deve ser feita periodica-

mente de maneira programada, de forma que não ocorra a

saturação da memória da estação com conseqüente perda

de dados. Os dados coletados devem, depois, serem trans-

feridos para um computador central para processamento e

análise. As principais características funcionais do módulo

de coleta de dados são:

• Leitura de dados de uma ou mais estações de medição,

via cabo serial ou RF;

• Interface com o usuário através de display alfanumérico

e teclado numérico;

• Transferência dos dados para um computador central

através de cabo serial;

• Utilização de bateria recarregável. Neste caso a recarga

é realizada através de uma fonte de tensão de 12 V

(eliminador de pilhas, bateria de automóvel, etc.);

V. DIMENSIONAMENTO DAESTAÇÃO DE MEDIÇÃO

O principal instrumento do sistema de medição é a

estação de medição, sendo discutida nesta seção. Na Figu-

ra 3, apresenta-se um diagrama em blocos funcionais da

estação de medição. Os sinais elétricos gerados pelos

sensores das grandezas de interesse são condicionados no

bloco de condicionamento de sinais e em seguida converti-

dos para a forma digital e enviados para um microcon-

trolador. O microcontrolador controla a estação de medi-

ção e, entre outras funções, realiza as medições e cálculos

necessários, armazena resultados, controla o carregamen-

to e estado de carga da bateria e realiza a comunicação

com o módulo de coleta. A memória de armazenamento

tem capacidade para armazenar diversos valores de medi-

ção e é não volátil. Com isso os dados armazenados são

preservados mesmo sem energização da estação. A bateria

fornece energia para a estação e o painel fotovoltaico rea-

liza a recarga da bateria durante o dia. Dessa forma, garan-

te-se a autonomia necessária de operação da estação.

FIGURA 3 - Diagrama dos principais blocos funcionais daestação de medição.

A. Aquisição e armazenamento dos dadosA taxa de aquisição/armazenamento e resolução dos

dados foram definidas de forma a minimizar o tamanho dememória necessária sem comprometer a qualidade das me-dições.

A estação realiza o armazenamento das informaçõesmedidas em um bloco de dados, que é constituído dos va-lores das diversas grandezas de medição. O período dearmazenamento de um bloco de medição é de 10 minutos.Os valores de temperatura e pressão são medidos a cada10 minutos e armazenados. Os valores de velocidade dovento, nos três pontos de medição, são medidos a cada 10segundos e a partir destes, a velocidade média a cada 10minutos é calculada e armazenada. A partir dos valores develocidade de vento central, para cada 10 minutos, calcu-la-se a velocidade cúbica média do vento e as velocidadesmédia, máxima e mínima, que em seguida são armazena-das. A direção do vento é medida também a cada 10 se-gundos e a velocidade predominante é calculada e armaze-nada a cada 10 minutos. O valor de tensão da bateria émedido a cada 10 segundos, mas seus valores são armaze-nados apenas uma vez a cada hora.

Os valores de direção predominante do vento são ar-mazenados em quatro bits, que correspondem a 16 dire-ções distintas (N, NNE, NE, ENE, E, ESE, SE, SSE, S,SSW, SW, WSW, W, WNW, NW e NNW). Os valores develocidade cúbica média do vento são armazenados utili-zando 12 bits, de forma a minimizar o erro de quantizaçãoquando elevado ao cubo. Os demais valores das grandezassão armazenados em oito bits, o que introduz um erro detruncamento inferior a 0,4 % e não compromete a exati-dão especificada de projeto.

B. Alimentação e recarga de bateriaO consumo da estação de medição é da ordem de 15

mA. Para tal, dimensionou-se a bateria com capacidade de10 AH, de forma a poder fornecer continuamente energiapara a estação por aproximadamente 10 dias, até atingiruma carga de 60 % de sua carga nominal sem que hajarecarga. A quantidade de energia consumida pela estação,em um período de utilização de 12 horas sem recarga, é deaproximadamente 180 mAH.

A recarga da bateria é proporcionada por um painelfotovoltaico com capacidade nominal de 150 mA (para umataxa de radiação de 1000 W/m2). Mesmo com dias nubla-dos, considerando a metade da capacidade nominal de ge-ração de energia, 75 mA, o painel consegue realizar arecarga diária da bateria em um período de três horas.

C. Comunicação e transferência de dadosA estação de medição pode realizar a transferência de

dados para o módulo de coleta de duas formas: via caboserial ou via RF. Pode-se optar pela utilização da conexãovia cabo em locais onde a estação esteja segura da ação devândalos e de roubo. A opção de transmissão via RF pode

223

ser usada em locais menos seguros, em que a estação podeser instalada a uma altura que dificulte o acesso à mesma.Para ambas as opções a taxa de transmissão é de 19200bits por segundos, o que garante uma transmissão de da-dos rápida, de aproximadamente 170 blocos de mediçãopor segundo.

Cada estação possui um número de identificação, có-digo de comunicação e código de acesso aos dados. O nú-mero de identificação é fornecido pela estação e permite adistinção dos dados de medição coletados. O código de co-municação pode ser configurado via hardware, através dechaves, e permite a utilização de 32 números distintos. Essecódigo é útil para evitar confusão no momento de coleta dedados, quando existirem diversas estações próximas umasdas outras. O código de acesso aos dados evita a aquisiçãode dados por pessoas não autorizadas e pode ser o mesmopara um conjunto de estações. Esse código pode ser progra-mado diretamente no módulo de coleta de dados.

D. Reconstrução das grandezas de mediçãoA estação de medição armazena os valores de medição

representados em ponto fixo, utilizando a escala mais ade-quada para cada caso. A reconstrução das grandezas demedição é feita off-line em um computador pessoal, a partirdos dados coletados da estação. Os valores coletados sãoconvertidos para as devidas escalas (temperatura, pressão,velocidade do vento, velocidade cúbica e tensão da bateria).A densidade do ar é calculada a partir dos valores de pres-são e temperatura, considerando o valor de umidade relati-va igual a 0,5. Os valores da DPV são calculados a partirdos valores de densidade do ar e de velocidade cúbica dovento. Os valores das demais grandezas são armazenadospara possíveis análises estatísticas e comportamentais.

E. Especificações de operaçãoNa Tabela 1 apresentam-se as especificações de exa-

tidão das grandezas de medição e grandezas calculadas.

TABELA 1

Especificações de exatidão das medições

Grandeza Exatidão do sensor (1) Exatidão final

Temperatura 1 oC (2) 1 oC

Pressão 1,5 % 1,5 %

Velocidade do vento 0.1 m/s (3) < 1% (3)

Velocidade cúbica - -

Densidade do ar - < 3%

DPV - < 6% (3)

(1) Especificação do fabricante.(2) Sensor aferido, o valor correspondente para o cálculo da DPV é

menor do que 0,4 %, considerando valores em Kelvin.(3) Para velocidades de 5 a 25 m/s.

Na Tabela 2 apresenta-se um resumo das especifica-ções de operação da estação. Essas especificações não di-

zem respeito aos limites máximo suportados pelo equipa-

mento, mas sim à faixa normal de operação.

TABELA 2

Especificações de operação da estação de medição

Velocidade do vento 0 a 25 m/s

Direção do vento 16 direções predominantes

Temperatura -10 a 50 oC

Pressão atmosférica Max 115 KPa

Umidade relativa 0 a 100 %

Capacidade da memória 6144 blocos de medição,1024 horas(42,7 dias)

Autonomia depende da bateria utilizada(tipicamente 2 anos)

Consumo 15 mA

Taxa de Transmissão de dados 19200 bps, ~170 blocos /s, ~ 28 hde dados / s

Modos de transmissão Cabo serial ou RF

VI. CONCLUSÕES

Neste artigo foram apresentadas as principais etapasrelacionadas ao dimensionamento de um instrumento paramedição de velocidade e direção dos ventos, para indicaçãoda potência elétrica extraível. Este instrumento é relevantepara a avaliação da viabilidade econômica de parques eólicos,tanto na fase de planejamento, quanto na de operação dasunidades geradoras. Devido à especificidade desse instru-mento, ter-se-á uma redução do seu custo de fabricação econseqüente redução nos custos de monitoração.

O instrumento de medição executará, entre outras, asfunções de:1) medir e registrar a velocidade e direção dovento e a potência elétrica extraível. O registro será feito emintervalos variáveis de tempo, de acordo com a taxa de vari-ação dessas informações, i.e. em períodos de variação deatividade eólica ou períodos de atividade constante ou qua-se constante; 2) integralizar os resultados em períodos detempo definidos (horas, dias, etc.); 3) prover comunicaçãosem fio, de forma a possibilitar a instalação do instrumentoem locais de difícil acesso, como em postes elétricos.

VII. AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem a CEMAR e a ANEEL peloapoio financeiro disponibilizado para essa pesquisa, e aFundação Sousândrade de Apoio ao Desenvolvimento daUFMA pela administração dos recursos.

VIII. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] T. Hugles (Lesson 3), OKLAHOMA WINDPOWER TUTORIALSERIES. Environmental verification and Analysis Center. TheUniversity Oklahoma.

[2] Y. A. Cengel and M. A. Boles, Thermodynamics : an engineeringapproach, 4th ed. Boston: McGraw-Hill, 2001.

[3] J. B. Barlon, W. H. Rae and Alan Pope, Low-Speed Wind TunnelTesting, 3rd ed. New York, Wiley-Interscience, 1999.

[4] J. R. Taylor, An introduction to error analysis: the study ofuncertainties in physical measurements, 2nd ed. Sausalito, Calif.:University Science Books, 1997.

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RESUMO

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma novametodologia para a avaliação técnico-econômica de usinaseólicas adequada às condições do emergente mercado brasi-leiro de energia eólica. Esta metodologia inclui o uso detecnologias inovadoras para: (1) avaliação preliminar do po-tencial eólico e seleção de áreas promissoras, usando simula-ção numérica com um modelo de mesoescala, modelos de ter-reno de alta resolução e imagens de sensoriamento remoto;(2) posicionamento e arranjo de torres anemométricas commedições em múltiplas alturas e diferentes tipos deanemômetros; (3) procedimentos para monitoramento, recu-peração, tratamento, validação e análise de dadosanemométricos; (4) métodos para previsão de geração de ener-gia elétrica; e (5) estrutura de custos e diretrizes para a avali-ação da viabilidade econômica do empreendimento. Os resul-tados desse trabalho serão consolidados na forma de um Ma-nual de Avaliação Técnico-Econômica de EmpreendimentosEólicos, destinado a orientar os agentes do setor elétrico inte-ressados nesse mercado.

PALAVRAS-CHAVE

Avaliação de recursos eólicos, análise de viabilidade de usi-nas eólicas, manual de avaliação técnico-econômica,anemometria, modelos numéricos.

I. INTRODUÇÃO

Entre os aspectos essenciais para a avaliação técni-

co-econômica, ou Estudo de Viabilidade Técnico-Eco-

nômica – EVTE, de empreendimentos de geração eólico-

elétrica, destaca-se a necessidade de uma predição

confiável de vento e energia elétrica gerada, que sejam

aceitas pelas comunidades científica e econômica. Isto

requer um padrão mais refinado de anemometria do que

o usado em meteorologia. Particularmente críticas são: a

escolha de locais para as torres de medição, a seleção e

calibração de anemômetros, e o arranjo dos sensores nas

torres. As campanhas de medição devem durar no míni-

mo um ano e, para garantir a qualidade, os dados devem

ser monitorados, recuperados, tratados e validados de

forma adequada. Além de cuidados especiais na análise

dos dados (e.g. representatividade climatológica), o avan-

ço metodológico já começa a fazer pleno uso de modelos

digitais de terreno em alta resolução, modelamentos nu-

méricos de mesoescala, e utilização de dados de senso-

riamento remoto por satélites.

Os custos envolvidos em medição, tratamento e aná-

lise dos dados são baixos comparados com os ganhos da

redução do risco financeiro de projetos de usinas eólicas.

Portanto, o emprego das melhores técnicas e de procedi-

mentos padronizados, são de grande importância na qua-

lidade do EVTE.

Desde os primeiros levantamentos de potencial eólico

no Brasil na década de 1990 (e.g., Projeto Ventar da

COPEL[2]), ocorreram muitos avanços em termos de

equipamentos de medição, softwares de simulação atmos-

férica com interface para geoprocessamento, a conside-

ração de novas variáveis atmosféricas, modelamentos

numéricos de mesoescala utilizando grande capacidade

computacional, modelamento das influências de terreno

em maior resolução e, sobretudo, a fundamental necessi-

dade de medições em alturas compatíveis com as turbi-

nas eólicas do mercado atual, usando anemômetros cali-

brados de acordo com padrões internacionais, eliminan-

do-se muitas incertezas na previsão de potencial eólico.

Assim, são necessárias a elaboração e a validação de uma

nova metodologia EVTE de usinas eólicas, com segu-

rança e exatidão compatíveis com as exigências do setor

elétrico brasileiro e de investidores e agentes financeiros.

Esta nova e inédita metodologia será então disponibilizada

à comunidade científica, empresarial e financeira brasilei-

ra, através de manual específico. Ao mesmo tempo, este

projeto se propõe à pesquisa e demonstração da relação

custo/benefício das técnicas e recursos mais recentes no

campo de previsão de potencial eólico.

Desenvolvimento e Validação de NovaMetodologia para Avaliação Técnico-

Econômica de Empreendimentos EólicosLuiz A. J. Procopiak, Maurício Muller – LACTEC; Dario J. Schultz, Wolmer R. Zanin – COPEL; Odilon A.

C. Amarante, Fabiano J. L. Silva, Luiz G. Rios-Filho – CAMARGO SCHBERT

Luís A. J. Procopiak e Maurício Muller trabalham no LACTEC –Instituto de Tecnologia para o Desenvolvimento, Curitiba, PR, (email:procopiak@lactec.com.br, muller@lactec.com.br).

Dario J. Schultz e Wolmer R. Zanin trabalham na COPEL – CompanhiaParanaense de Energia, Curitiba, PR. (email: Dario@copel.com.br,Wolmer@copel.com.br).

Odilon A. C. Amarante, Fabiano J. L. Silva e Luiz G. Rios-Filhotrabalham na CAMARGO SCHUBERT Engenharia Eólica, Curitiba,PR, (email: ventar@terra.com.br

225

II. FASES DA VIDA ÚTIL DEUMA USINA EÓLICA

A vida útil de uma usina eólico-elétrica pode ser divi-

dida numa seqüência de sete fases. Em cada uma delas o

trabalho se divide em três frentes de ação paralelas e bas-

tante inter-relacionadas: (A) técnico-econômica; (B) Só-

cio-Ambiental; e (C) comunicação com órgãos governa-

mentais, autoridades de planejamento, grupos de interesse

e comunidade em geral. As sete Fases são:

1) Escolha da Área: identificar as áreas mais adequadas e,

para elas, todas as restrições técnicas, comerciais, le-

gais e ambientais existentes; a análise só prossegue com

as melhores candidatas.

2) Estudo de Viabilidade: avaliação técnica mais detalhada, in-

cluindo medição local de vento e layouts preliminares; ava-

liação econômica preliminar; levantar restrições e oportuni-

dades sócio-ambientais para preparar o pedido de certificação

ambiental; avaliar as restrições ao planejamento.

3) Avaliação Detalhada: escolha da área definitiva; contí-

nua medição de vento local; definição do layout final;

escolha dos aerogeradores; negociar a ligação à rede de

distribuição; elaborar o plano de construção, operação

e desativação da usina eólico-elétrica.

4) Apresentação do Planejamento: submeter o planejamen-

to da etapa anterior às autoridades responsáveis (inclu-

sive o EIA-RIMA) e à comunidade local.

5) Construção: executar a construção de acordo com o

plano aprovado; fazer os testes finais; entregar o con-

trole da usina à empresa encarregada de sua operação.

6) Operação: operar e manter a usina; fazer as revisões

periódicas, manter a comunidade informada sobre o de-

sempenho da usina.

7) Desativação: desativar a usina; retirar todos os equipa-

mentos; restaurar a área o mais próximo possível de seu

estado anterior ou ao que for acertado com as autorida-

des e comunidades locais.

III. METODOLOGIA PARA AVALIAÇÃODO POTENCIAL EÓLICO

A seguir são apresentadas as principais etapas de um EVTE

e quais as inovações introduzidas pelo presente trabalho.

A. Análise Preliminar do Potencial EólicoOs subsídios para esta etapa foram os mapeamentos

eólicos já existentes: o projeto VENTAR, COPEL/1999, e

o Atlas Eólico Brasileiro, MME/ELETROBRÁS/2001.

Este último foi realizado utilizando modelamento de

mesoescala em resolução horizontal de 3,6 km e

interpolação para a resolução final de 1,0 km, utilizando-

se o software WindMap (que resolve o escoamento de ca-

mada-limite atmosférica pelo método dos elementos finitos,

considerando a equação da continuidade ou conservação

de massa) e modelos globais de terreno.

B. Seleção de Áreas PromissorasOs estudos anteriores já haviam indicado um potenci-

al eólico promissor para a primeira área de desenvolvimentodo projeto, os Campos de Tibagi, Paraná. Para a identifi-cação das áreas mais promissoras, foram desenvolvidosmodelos digitais de terreno em resolução de 100 m, que,juntamente com os resultados do modelamento demesoescala do Atlas Eólico Brasileiro, resultaram nummapeamento detalhado de toda a área em estudo.

A partir deste mapeamento, foram selecionadas as áreasmais promissoras e representativas dos regimes de vento, asquais foram inspecionadas em trabalho de campo.

A Figura 1.1 mostra uma vista em perspectiva do mapade velocidades médias anuais resultante da simulação.

C. Posicionamento e Arranjo de TorresAnemométricas

O posicionamento final das torres foi assistido por umsistema integrado de GPS, computador portátil e uma basegeorreferenciada contendo os mapas eólicos e do terreno.

A primeira torre instalada tem 50 metros de altura eserá equipada com medições em dois níveis (30 e 48 m),consistindo de 2 anemômetros de copo (1 NRG e 1 Ammonit/Thies) e 1 anemômetro de hélice (Young) em cada nível,resultando num total de 6 anemômetros, e ainda um sensorde direção próximo ao nível superior (Ammonit). Deve serobservado que os anemômetros de hélice registram tambéma direção do vento. As Figuras 1.2 e 1.3 apresentam a locali-zação da primeira torre anemométrica do projeto.

FIGURA 1.1 – Campos de Tibagi: velocidade média anual dovento resultante do modelo de mesoescala. Mapa de velocidadesobreposto ao modelo digital de relevo.

FIGURA 1.2 – Localização da primeira torre anemométrica doprojeto. Modelo Digital de Relevo com escala verticalampliada em 7 vezes para visualização.

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Foram instalados temporariamente equipamentos

NRG não-calibrados, já utilizados anteriormente pelaCOPEL em estudos de mapeamento do potencial eólico

do Paraná, uma vez que os equipamentos definitivos aindaestão em processo de importação.

Os sensores de medição serão adequadamente dispos-tos de modo a minimizar os efeitos de interferência da es-

teira aerodinâmica proveniente da estrutura da torre e dospróprios equipamentos.

A. Campanhas de Medição: Monitoramento eTratamento de Dados

Estão previstas visitas mensais às torres para coletade dados e manutenção. Os dados anemométricos sãoauditados utilizando rotinas e algoritmos de validação everificação, de modo a excluirem-se possíveis falhas (e.g.atrito em anemômetros) ou incoerências nos registros. Apósos testes de validação, os registros considerados suspeitosou ausentes são analisados caso a caso; no caso de redun-dância de sensores (neste caso, em diferentes alturas), osvalores rejeitados podem ser extrapolados por análises dacorrelação serial e/ou da distribuição estatística dos regis-tros correspondentes do outro sensor. Após a análise, osdados são agrupados e consolidados no modelo atmosféri-co da região.

B. Análise de Dados e Previsão de Geração deEnergia Elétrica

A cada mês e, principalmente ao final da campanha demedições, os dados válidos são analisados para se obter asdistribuições estatísticas de direção e velocidade do vento,nas duas alturas, para cada torre de medição. Fazem partedessa análise a variação diurna, mensal e sazonal do regimede ventos, análises direcionais de turbulência, rosas-dos-ven-tos (freqüências de ocorrência e velocidades médias por di-reção), expoente de camada-limite, rugosidade, estabilidadetérmica vertical, etc. Essas informações serão utilizadas navalidação no Modelo de Mesoescala, em termos das veloci-dades médias e direções do vento, o que ainda não foi feitono Brasil. Serão realizados estudos de micrositing(posicionamento das turbinas eólicas) e otimização de gera-ção, a partir da extrapolação dos dados medidos nas torres,utilizando-se os modelos digitais de terreno (relevo erugosidade) e a metodologia WindMap, e modelos usuaisde cálculo de desempenho de usinas eólicas, que simulam asperdas energéticas devido ao efeito de interferência da estei-ra aerodinâmica dos rotores de turbinas eólicas.

C. Avaliação de Viabilidade EconômicaSão apresentadas três medidas de custo de usinas eólicas

em escala crescente de abrangência: custo de implantação, cus-to de implantação específico e custo de geração de energia.

O Custo de Implantação inclui os custos para se obter

FIGURA 1.3 –(a) Campos de Tibagi, extensa região de campos elevados;

FIGURA 1.3 – (b) Torre anemométrica de 50 metros de altura.

227

uma usina eólica pronta para funcionar. É expresso em Uni-dades Monetárias por kW de potência nominal instalada. Istoinclui os custos de planejamento, levantamentos topográfi-cos, análise do potencial eólico, compra de equipamentos, aqui-sição/locação da área, construção e instalação da usina, deanálise de potencial eólico, etc. Depende da escala do projetoe atualmente está na faixa de US$900-1200/kW instalado,devendo cair para US$600-990/kW até 2010.

O Custo de Implantação Específico leva em conta,além do capital instalado, os histogramas de velocidade dovento e a curva de geração de potência da turbina eólicaescolhida. A energia realmente gerada pela usina eólica é asoma da energia de cada turbina menos as diversas perdasque ocorrem no sistema, como intervalos de ventos fracos,tempo parado para manutenção, ajustes incorretos das pás,perdas no sistema elétrico, etc. Todos esses fatores de per-da são englobados pelo FC – Fator de Capacidade da usi-na. Para usinas eólico-elétricas este fator esta na casa dos25 a 45% da capacidade instalada. Assim a produção anualde energia é estimada por:

8760 100AE instP C FC= ⋅ ⋅ (1)

• PAE = Produção Anual de Energia (kWh)• Cinst = Capacidade Instalada (kW)• FC = Fator de Capacidade (%)O Custo de Implantação Específico não inclui os cus-

tos de operação e manutenção, das revisões gerais nem oscustos financeiros, mede somente o custo de Implantaçãopara se obter um kWh por ano, e é calculado por:

8760 100I

IE

CC

FC=

× (2)

• CIE = Custo de Implantação Específico (US$×ano/kWh)

• CI = Custo de Implantação (US$/kW)

• FC = Fator de Capacidade (%)

O Custo de Geração de Energia – CGE (CoE – Costof Energy) inclui todas as receitas e despesas previstas paratoda a vida útil da usina eólico-elétrica, tais como receita devenda de energia, custo de implantação, o custo financeirodo capital, os custo anuais de operação e manutenção alémdos custos das revisões gerais, desativação da usina e recu-peração da área. A revisão geral inclui a trocas de grandescomponentes e até de subsistemas inteiros, ocorrendo emintervalos de 5 a 10 anos. Para calcular o Custo de Geraçãode Energia se usa um método simplificado de análise do flu-xo de caixa, onde os custos previstos são colocados ao lon-go do tempo e depois são distribuídos ou “anualizados” pe-los 20 ou 30 anos da vida útil da usina, utilizando-se a taxade retorno esperada para o investimento. A partir deste cus-to anual equivalente se calcula o custo CGE da usina e Uni-dades Monetárias por kWh de energia realmente gerada.

( ) ( ) ( )

( )

&100

8760 100

8760

I CF O M ARGE

I CF OMRGE

C P C CC

FC

C P PC

FC

⋅ + +=

⋅⋅ +

=⋅

(3)

• CGE = Custo de Geração de Energia (US$/kWh)• CI = Custo de Implantação (US$/kW)• PCF = Parcela Anual de Custo Financeiro (%)• CO&M = Custo Anual de Operação e Manutenção (US$/kW)• CAR = Custo Anualizado das Revisões Gerais (US$/kW)• FC = Fator de Capacidade (%)• POMR = Parcela de Custo de Operação, Manutenção eRevisões (%)

D. Manual de Avaliação Técnico-EconômicaO Manual de Avaliação Técnico-Econômica de Em-

preendimentos Eólicos – MATEEE, visa fornecer subsídi-os à tomada de decisão por parte de investidores, agentesfinanceiros e demais agentes do setor elétrico brasileiro,no tocante à viabilidade de usinas eólico-elétricas. O ma-nual contém: (1) uma introdução geral; (2) apresentaçãodo quadro geral das fases e frentes de ação ao longo davida de uma usina eólico-elétrica, onde se inserem a avali-ação técnico-econômica e sua utilidade; (3) apresentaçãoa nova metodologia de medição do potencial eólico; (4)apresentação a nova metodologia de previsão de geração.Os itens (3) e (4) estão em desenvolvimento neste projeto;(5) apresentação de diretrizes para avaliação de viabilida-de técnico-econômica do empreendimento.

O item (2) está baseado principalmente nos Guias “Eu-ropeus” [36, 43, 45] e nos Manuais da Eletrobrás.[34, 35]Os itens (3) e (4) serão o resultado das conclusões da novametodologia. O item final será baseado no Manual do NWCC[44], cuja adaptação à realidade brasileira será guiada pelosManuais da Eletrobrás [34, 35], e com as informações dis-poníveis na consulta pública, feita pelo MME, para as tarifasdas energias alternativas incluídas no PROINFA.

IV.RESULTADOS

Já foi feita a análise preliminar de potencial eólico, jáforam escolhidas duas áreas; já foram definidos as posiçõese o arranjo das torres anemométrica; já foram consultadosos fornecedores da torre e dos sensores. Uma torre já estáinstalada com anemômetros provisórios, enquanto se aguardao desembaraço da importação e calibração dos definitivos.O Manual de Avaliação já está com a redação bastante avan-çada, faltando apenas detalhar os itens da nova metodologia.

V. CONCLUSÃO

Estão sendo levantadas as relações custo benefício douso de várias metodologias de modelo digital de terreno (re-levo e rugosidade), de medição de dados anemométricos (torrealtas com 2 alturas de medição, diferentes tipos deanemômetros, sensores adicionais) e de análise de dados (mo-delos de Mesoescala com refinamento usando Windmap) naprevisão de geração de energia de uma usina eólica. Dessetrabalho serão gerados: (1) uma nova metodologia de medi-ção e previsão de potencial eólico, mais precisa, confiável eadequada às condições técnico-econômica brasileiras; e (2)um Manual de Avaliação de Técnico-Econômica de Empre-endimentos Eólicos para atender às demandas de empreende-dores e agentes financeiros interessados no setor.

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VI. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] DUTRA, R.M. “Viabilidade Técnico-Econômica da Energia EólicaFace ao Novo Marco Regulatório do Setor Elétrico Brasileiro” [Riode Janeiro] 2001, XIII, 309 p. 29.7 cm (COPPE/UFRJ, MSc., Pla-nejamento Energético, 2001) Tese Universidade Federal do Rio deJaneiro, COPPE;

[2] AMARANTE, O.A.C., SCHULTZ, D.J., Wind Energy ResourceMap of the State of Paraná, Brazil. Dewi Magazin, Germany, n. 15,p. 70-75, Aug. 1999;

[3] COPEL, PROJETO EÓLICO-ELÉTRICO DE PALMAS, disponí-vel na INTERNET no URL www.copel.com/copel/port/negocios-ger-energiaeolica.html.

[4] AMARANTE, O.A.C. , BROWER, M., ZACK, J. e SÁ, A.L. -ATLAS DO POTENCIAL EÓLICO BRASILEIRO. Ministério deMinas e Energia, Eletrobrás. Brasília, 2001.

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[46] P. Gipe, British lessons to avoid anti-wind conflict - a best practiceguide, Wind Stats Newsletter, vol. 16(2), p. 7-9, Spring 2003.

229

RESUMO

O trabalho refere-se ao aproveitamento da biomassa e resídu-os para a geração de energia por meio da conversão a baixatemperatura.. Utiliza-se o lodo petroquímico seco, um reatordo tipo batelada e uma Unidade Piloto nos experimentos. Osprodutos gerados no processo (óleo e carvão) apresentam po-tencial para fins energéticos.

PALAVRAS-CHAVE

Energia; Biomassa; Resíduos

I. INTRODUÇÃO

Atualmente, os resíduos das mais variadas atividadeseconômicas vêm se tornando um problema crescente. Si-

multaneamente, ocorre um aumento na busca por fontes al-ternativas de energia. O presente trabalho visa desenvolver

soluções para estes dois problemas: o crescente aumento deresíduos e a crescente demanda por fontes alternativas.

A alternativa proposta é a Geração de Energia Elétri-

ca a partir de Biomassas e Resíduos, utilizando principal-mente a tecnologia de Conversão a Baixa Temperatura.

Esta tecnologia permite o aproveitamento integral debiomassas e resíduos transformando-os em óleo, gás e car-

vão, para posterior aproveitamento energético.Com a aplicação da tecnologia de Conversão a Baixa

Temperatura o resíduo torna-se a matéria prima do pro-cesso, deixa de ser um problema e passa a ser uma solução

econômica, eliminando possibilidades de contaminação de

solo e águas subterrâneas suscetíveis de acontecer quandotecnologias de disposição são aplicadas.

Dessa forma, o objetivo central da pesquisa é o apro-veitamento da biomassa e resíduos para a geração de ener-

gia elétrica através da conversão a baixa temperatura. Paraa realização deste estudo utiliza-se um Reator do tipo

batelada (em laboratório) e uma Unidade Piloto.

II. FUNDAMENTAÇÃO

A. Processo de Conversão a Baixa TemperaturaO processo de Conversão à Baixa Temperatura (Low

Temperature Conversion - LTC), começou a ser desenvolvi-

do na década de oitenta pelos pesquisadores Bayer e

Kutubuddin [1]. Trata-se de um processo realizado em at-

mosfera inerte de nitrogênio com a temperatura oscilando entre

380ºC e 450ºC, sem adição de catalisadores. Foi desenvolvi-

do com o objetivo inicial de reaproveitar lodo industrial de

Estação de Tratamento de Efluentes Urbanos e Industriais

(ETE) para obtenção de quatro produtos: óleo, carvão, gás e

água com potencial de reutilização comercial [2].

A composição química do óleo e a qualidade do car-

vão dependem da origem do resíduo usado como matéria

prima. O óleo obtido por LTC pode ter diversas aplicações

industriais dependendo da sua composição química. Em

geral é composto por hidrocarbonetos e ácidos graxos quan-

do o lodo utilizado é proveniente de estações de tratamen-

to de esgoto urbano ou industrial com as mesmas caracte-

rísticas, podendo ser utilizado na fabricação de sabão, gra-

xas e de outros produtos e para obtenção de biodiesel. O

valor do poder calorífico é determinante na avaliação para

a aplicação do óleo e do carvão na sua forma bruta como

combustível [2].

O carvão ativado obtido por LTC de lodo provenien-

te de ETE urbano e industrial não é em geral tão explora-

do como por àquele obtido por LTC de biomassas de ori-

gem agrícola, porém o interesse por este tipo de produto

vem aumentando devido ao seu baixo custo quando com-

parado com outros produtos e por evitar a disposição do

lodo e consequentemente de metais pesados diretamente

no ambiente.

Uma das principais vantagens deste processo está re-

lacionada com a estocagem e o transporte tanto do óleo

como do carvão. Os gases e a água tratada podem ser

recirculados num sistema de co-geração de energia, dimi-

nuindo o custo final da operação [2].

III. MATERIAL E MÉTODOS

A. Amostras Utilizadas no Processo de Conversão aBaixa Temperatura

Foram utilizadas amostras de resíduo industrial – lodo

petroquímico de estação de tratamento que após serem

secas passavam pelo processo de Conversão a Baixa Tem-

peratura, primeiro em um reator do tipo batelada e poste-

riormente em uma Unidade Piloto.

Geração de Energia Elétrica a partir deBiomassas e Resíduos

R.G. Pereira, G. A. Romeiro, R. N. Damasceno, UFF e P. M. A. Senra, LIGHT

Os autores agradecem à LIGHT/ANEEL, à FAPERJ e ao CNPq peloapoio financeiro prestado.

!"#$$%230

B. Conversão a Baixa Temperatura - ProcessoBatelada

A amostra de biomassa ou resíduo, previamente secaa temperatura de 60o C – 100oC (em média 300g), é empa-

cotada em um tubo de vidro de 1,40 m com 10 mm deespessura e introduzida no reator tipo batelada. A tempe-

ratura do processo é regulada a 380 oC (380o – 450oC),sendo o tempo de retenção de 3 horas e 30 minutos apro-

ximadamente. O sistema é mantido sob atmosfera de nitro-gênio, para evitar reações indesejáveis ao processo. A mis-

tura água e óleo é coletada em um funil de separação após

condensada. A fase sólida (carvão) fica retida no interiordo tubo conversor enquanto a fase gasosa, não condensável,

é recolhida em trapes auxiliares.

C. Conversão a Baixa Temperatura – Unidade PilotoImplantou-se uma Unidade Piloto que opera em modo

continuo, com fluxo direto, aquecimento elétrico e proces-sado em atmosfera inerte utilizando o gás nitrogênio. A planta

piloto tem capacidade para processar 50 Kg/h de amostrade lodo residual desidratado em estufa e/ou secador solar.

A Unidade Piloto para geração de energia elétrica é

constituída, basicamente, dos seguintes componentes: tubode conversão; sistema de estanqueidade; sistema de

acionamento e apoio e unidade motriz; unidade de gera-ção, sistema de alimentação do conversor; condensador;

tanque para recolher o produto condensado (óleo); tanquepara recolher o produto sólido (carvão); válvulas dosadoras;

cilindro de nitrogênio; compressor; sistema de aquecimen-

to; painéis de controle.

A Unidade Piloto (Figura 1) encontra-se em funcio-namento e apta a processar biomassas e resíduos gerando

óleo e carvão, para posterior aproveitamento, por exem-

plo em grupo gerador de energia elétrica.

IV. RESULTADOS

A Tabela 1 apresenta o percentual dos produtos da

Conversão a Baixa Temperatura de Lodo Petroquímicoseco em Reator do Tipo Batelada.

TABELA 1

Produtos obtidos com a tecnologia LTC utilizando-se lodopetroquímico seco em reator do tipo batelada

Produtos do Processo LTC %

Fração Líquida Orgânica 32

Fração Sólida 56

Fração Gasosa 4

Água de Conversão 8

A. Reologia do Óleo obtido por LTCInvestigou-se, a reologia do Óleo obtido por LTC

objetivando estudar o comportamento da viscosidade comas variações de temperatura e taxa de cisalhamento, para

avaliar a possível aplicação deste óleo em motores.Todos os testes reológicos foram realizados em um

reômetro RS50 interligado a um banho terrmostático K20-DC5, fabricados pela HAAKE. As amostras do óleo obti-

do através da tecnologia LTC foram ensaiadas em diferen-

tes temperaturas analisando-se o comportamento do flui-do mediante o cisalhamento das mesmas e obtendo-se as-

sim curvas de escoamento e viscosidade.Os testes de cisalhamento consistiram em impor às

amostras do óleo obtido por LTC de lodo seco provenien-te de uma indústria petroquímica, um determinado valor

de tensão ou de deformação, obtendo-se em resposta va-lores de deformação ou tensão respectivamente.

A viscosidade do óleo, conforme evidenciado na Fi-gura 2, manteve-se constante na faixa de taxa de

cisalhamento investigada. Este é um fator positivo para a

possível utilização deste óleo como combustível, na medi-da que a lubricidade de componentes de um motor não

será alterada com possíveis variações nas taxas decisalhamento impostas.

0,0010

0,0100

0,1000

10 100 1000

Taxa de Cisalhamento (1/s)

Vis

cosi

dad

e A

bso

luta

(P

a.s)

Óleo a 25 ºC

Óleo a 45 ºC

Óleo a 65 ºC

FIGURA 1 - Unidade Piloto FIGURA 2 - Viscosidade do óleo obtido por LTC

231

B. Propriedades Físico-Químicas do Óleo obtido por LTCForam realizadas análises físico-químicas no óleo ob-

tido por LTC, sendo utilizados os seguintes métodos:ASTM 3286-6B (Poder Calorífico); ASTM D 5002 (Den-

sidade Relativa); ASTM 1298-85 (API); ASTM 1552-90(Teor de Enxofre).

TABELA 2

Propriedades físico-químicas do óleo obtido por LTC emreator do tipo batelada

Parâmetros Valores obtidos

Densidade Relativa 20/4 ºC 0,9517

API 16,6

Poder Calorífico (Kcal/Kg) 9700

% Enxofre 0,17

% Nitrogênio 9,6

% Oxigênio 2,8

Em relação às propriedades físico-químicas do Óleo,

observou-se um baixo teor de enxofre e de nitrogênio (Ta-bela 2) o que implica em diminuição da formação de gases

do tipo SOX e NO

X na combustão deste óleo, minimizando

impactos ambientais. Observou-se também, um considerá-

vel poder calorífico quando comparado com outros com-

bustíveis utilizados atualmente como a gasolina e o álcool,por exemplo. Além disso, os valores de densidade relativa

e grau API encontraram-se dentro da faixa recomendadapara óleos combustíveis, segundo a Resolução ANP no

03/99 [3].

V. CONCLUSÃO

A pesquisa entra agora na fase de operação da Unida-

de Piloto, tendo como metas a definição de parâmetrospara a produção de óleo e carvão a partir de biomassa e

resíduos e o seu aproveitamento em produtos de valor co-mercial e para o acionamento de máquinas, motores e gru-

pos geradores. Para o alcance destes novos objetivos, se-rão necessários vários testes na Unidade Piloto de modo a

determinar-se a condições ótimas de processamento dasbiomassas e resíduos; bem como a realização de testes com

os produtos da conversão (óleo e carvão) de modo a iden-

tificar o seu melhor aproveitamento. No caso do óleo ge-rado, ênfase será dada no seu aproveitamento como com-

bustível para o acionamento de grupo gerador na geraçãode energia elétrica. Neste sentido, deverão ser investiga-

dos: o uso direto deste óleo no acionamento de motores; orefino deste óleo, através da mistura com possíveis aditivos

ou outros elementos; bem como a mistura do óleo obtidodo processo de conversão com outro óleo combustível, já

utilizado comercialmente. Estes novos combustíveis alter-nativos serão testados em motores e grupos geradores de

modo a atestar a sua eficiência.

VI. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] E. Bayer and M. Kutubuddin, Thermocatalytic Conversion of Lipid-Rich Biomass to Oleochemical and Fuel, Elsevier Applied Science,1988.

[2] Vieira, Glaucia E. Gama, Romeiro, Gilberto A., Damasceno,Raimundo N., Pedroso, Albari Gelson, Bayer, E., Kutubuddin,M.,2001, “A Tecnologia de Conversão a Baixa Temperatura - LTCe o Reaproveitamento do Lodo Residual da Indústria Petroflex ,IBP 15600, 2o. Congresso da Indústria Química do Mercosul e 7o.Congresso Brasileiro de Petroquímica, Rio de Janeiro, RJ

[3] Regulamento Técnico ANP no. 03/99 – Portaria no. 80 de 30 deabril de 1999.

!"#$$%232

RESUMO

Os principais objetivos deste trabalho são: analisar o sistemaregional, eixo Fortaleza-Jabuti, em termos do impacto emregime permanente, que o parque eólico do Aquiraz provocano sistema elétrico de distribuição, calcular as potências apro-ximadas de parques eólicos que poderão ser ligadas às diver-sas barras do sistema COELCE, a emissão de flicker em ope-ração continua, a emissão de flicker de curta duração e de lon-ga duração devido a chaveamento. Assim, como realizar me-dições na subestação conectada com o referido parque. Paraisso foi desenvolvido um programa computacional. Os resul-tados das simulações computacionais e as medições realiza-das comprovam a metodologia usada neste trabalho.

PALAVRAS-CHAVE

Geração Eólio - Elétrica, Geração Distribuída, Sistema dePotência.

I. INTRODUÇÃO

A energia eólica é uma realidade no mercado mundial.Mais de 50.000 novos empregos foram criados e uma sólida

indústria de componentes e equipamentos foi desenvolvida.

Até 1999, a indústria de turbinas eólicas já acumulava cres-cimentos anuais acima de 30% e movimentando cerca de 2

bilhões de dólares em vendas por ano. Hoje a indústria deturbinas eólicas movimenta cerca de 6 bilhões de dólares e

com um futuro extremamente luminoso, particularmenteimpulsionado por políticas ambientais de energia, ganhando

cada vez mais aceitação internacional. Considerando o grandepotencial eólico existente no Brasil, confirmado através de

medidas de vento precisas realizadas recentemente, é possí-vel produzir eletricidade a custos competitivos com centrais

termoelétricas, nucleares e hidroelétricas. Análises dos re-

cursos eólicos, medidos em vários locais do Brasil, mostrama possibilidade de geração elétrica com custos da ordem de

US$ 70 - US$ 80 por MWh. Em meio a essa mudança, éimprescindível que o engenheiro eletricista assuma seu pa-

pel como agente atuante no processo de desenvolvimento

dessa nova tecnologia. Contudo, há uma falta de profissi-

onais especializados na área e as concessionárias e empre-sas de consultoria estão a quem da real demanda desse ni-

cho. A necessidade de um aprofundamento técnico-teóricoé evidente.

Neste contexto a Universidade Federal do Ceará e a

Companhia Energética do Ceará reuniram esforços, nestetrabalho, com o objetivo geral de difundir o conhecimento

teórico-prático no campo de integração de parques eólicosà rede elétrica e, ao mesmo tempo, reunir informações téc-

nicas específicas que possam orientar engenheiros e investi-dores na instalação de parques eólicos no Estado do Ceará.

Os principais objetivos específicos deste trabalho são:avaliar o impacto, na rede elétrica da COELCE, decorren-

te da instalação da usina eólio-elétrica no Porto das Du-

nas, município de Aquiraz, quantificar as capacidades decurto-circuito nas diversas barras do sistema elétrico da

COELCE e quantificar as potências aproximadas de par-ques eólicos, em regime permanente e em função da po-

tência de curto-circuito, que poderão ser conectadas àsdiversas barras do sistema elétrico da COELCE.

O trabalho está estruturado da seguinte maneira: Noitem II é apresentado um breve resumo da fundamentação

teórica utilizada para o desenvolvimento do trabalho. Noitem III são apresentados, de forma resumida, os resulta-

dos numéricos e os resultados das medições realizados na

subestação de Aquiraz. Finalmente a conclusão e as refe-rências bibliográficas encerram o trabalho.

II. RESUMO DA FUNDAMENTACÃOTEÓRICA

Uma breve fundamentação teórica é apresentada aseguir.

A. Problemas Básicos com Usina Eólio-Elétrica emRedes Fracas

O termo rede fraca é usado em sistemas elétricos come sem a inclusão de energia eólica. É usado sem qualquer

definição rigorosa. Normalmente só é usado para significarque o nível de tensão não é tão constante quanto em uma

rede forte. A definição de uma rede fraca é necessária quan-do se leva em conta o nível de tensão e flutuações de ten-

Este trabalho foi apoiado pela Companhia Energética do Ceará(COELCE).

A. P. Moura trabalha na Universidade Federal do Ceará no Laboratóriode Energia Eólica (e-mail: ailson@dee.ufc.br).

A.R.Filgueiras trabalha na Universidade Federal do Ceará no Laborató-rio de Energia Eólica (e-mail: filgueiras@secrel.com.br).

F. W. M. Rocha trabalha na COELCE no Departamento de ProjetosInstitucionais (e-mail: wagner@coelce.com.br).

Impacto da Geração Eólio - Elétrica noSistema Elétrico da COELCE

A. P. Moura, UFC, A. R. Filgueiras, UFC e F. W. M. Rocha, COELCE

233

sões, devido a existir uma probabilidade de que os valores

poderiam exceder as exigências dos padrões. Em outras pa-

lavras, a impedância de rede é significante e tem que serlevada em conta para que conclusões válidas sejam obtidas.

B. Aumento de Tensão em Regime PermanenteA conexão da geração distribuída altera o fluxo de po-

tência na rede e pode causar tensões maiores do que as nor-

malmente permitidas nas barras. Para controlar este aumen-to de tensão restrições severas podem ter que ser coloca-

das na capacidade de geração que pode ser conectada no

ponto de acoplamento. A figura 1 ilustra uma usina eólica-elétrica ligada a um sistema de distribuição de média tensão.

FIGURA 1. Aumento de tensão devido à conexão da usinaeólio-elétrica na rede.

Onde:P

g e Q

g são as potências ativas e reativas do parque eólico;

Pc e Q

c são as potências consumidas na carga;

Vg é a tensão na barra conectada ao parque eólico;

Vs é a tensão na subestação;

IR é a corrente através da impedância;

No diagrama fasorial da figura 1, observa-se que a

tensão no ponto de conexão com o parque eólico é maiordo que na subestação, como anteriormente foi descrito. Os

métodos utilizados para limitar o aumento de tensão são:

• Redução da impedância da linha;• Redução da potência ativa do gerador;

• Aumento da potência reativa importada pelo gerador;• Diminuição da tensão na subestação.

C. FlickerQuando se considera o flicker, a variável física, isto é

a tensão, não é avaliada diretamente, mas ao invés disto a

taxa de flicker é calculada levando em conta uma função

de transmissão especial e uma observação estatística emcima de um alcance de tempo definido.

CC

nCCfLT

CC

nCCfst

S

SkNP

S

SkNP

)(8

)(.18

31.0120

31.010

ψ

ψ

=

=

(1)

Onde:

Pst – Função de probabilidade de severidade de flicker

(emissão de flicker) de curta duração medida em um inter-valo de tempo de 10 minutos para uma turbina eólica.

PLT

– Função de probabilidade de severidade de flicker(emissão de flicker) de longa duração medida em um inter-

valo de 2 horas para uma turbina eólica [1], [2].

Kf ( CC) é o coeficiente de emissão de flicker fornecido

pelo fabricante.¬

CC é o ângulo característico da rede elétrica.

Sn é a potência nominal da turbina eólica.

SCC

é a potência de curto-circuito no ponto de conexão.

N10

é o número máximo de chaveamentos permitido para

uma turbina eólica em 10 minutos.N

120 é o número máximo de chaveamentos permitido para

uma turbina eólica em 2 horas.

No caso de várias turbinas, ou seja, considerando-se

um parque eólico, as equações devem ser modificadas con-forme a seguir:

CONTÍNUAOPERACÃOPNP

TURBINASDENÚMERON

OCHAVEAMENTDEOPERACÃOPNP

LTPARQUE

LTPARQUE

−→=

−−→

−−→= 2.3

(2)

De acordo com a norma IEC 1000-3-7

TABELA 1

Níveis de emissão de flicker

Tensões Fator de Níveis de Fator de Níveis de(Kv) severidade emissão severidade emissão

de flicker de flicker

Média tensão

1 < V d” 36 PST

0,35 PLT

0,25

Alta tensão

36 < V d” 230 PST

0,35 PLT

0,25

Em geral é aceito que o PLT

deve ser menor que o PST

a fim de considerar o fato que o desconforto ou irritabilidade

causado pela cintilação é um efeito cumulativo que crescecom o tempo.

D. Taxa de Distorção Harmônica Existem vários índices comumente usados para indi-

car o conteúdo harmônico de uma forma de onda. Um dos

índices mais comuns é o que mede o nível de harmônicos

através de THD – Taxa de distorção harmônica ( IEEE Std519 – 1992], ou simplesmente fator de distorção.

A THD é a medida do grau de distorção de uma ondaem relação a uma corrente pura. A THD tem valor nulo

quando se tratar de senóide pura da freqüência fundamental.A THD para tensão é definida como:

%).........(100.1

2

2

1∑

=

=α

hhV V

VTHD (3)

em que Vh (h = 2,3...) pode representar tanto valor de pico

como valor eficaz.

!"#$$%234

A THD para corrente é definida como:

......(%)100.1

2

2

1∑

=

=α

hhI I

ITHD (4)

Para caracterizar as correntes harmônicas de formaconsistente, a norma do IEEE 519-1992 define o índice,

Taxa de distorção de demanda – TDD. Este termo é omesmo que o THD da equação anterior exceto que a

distorção é expressa como um percentual da fundamentalda corrente da demanda máxima (15 ou 30 minutos de de-

manda) ao invés de um percentual da magnitude da cor-rente fundamental.

%).........(100.2

2

L

hh

I

I

TDD∑

==

α

(5)

E. Modelo de Equivalente de RedeA matriz de admitância de barras pode ser calculada

usando-se a teoria dos grafos:

[ ] [ ][ ][ ]'AYAY PRIMITIVANODAL = (6)

onde:

[A] é a matriz de incidência de barra;[A’] é a transposta da matriz de incidência de barra.

Similarmente, a matriz de impedâncias de barras pode

ser formada por:

[ ] [ ][ ][ ]'BZBZ PRIMITIVAL = (7)

onde:

[B é a matriz básica de incidência de malha;[B’] é a transposta da matriz básica de incidência de malha.

F. Modelo de Potência Constante O modelo escolhido para representar os geradores

nas usinas eólicas foi o modelo de potência constante.

FIGURA 2. Modelo de potência constante

G. Fatores da Norma IEC 61400 - 21 De acordo com a norma 61400 –21 os parâmetros de

emissão de flicker são medidos em testes de certificação.Estes valores são fornecidos para diferentes ângulos de

impedâncias características das redes elétricas e para dife-rentes velocidades médias de vento.

O coeficiente de flicker para operação contínua é dadopor:

N

CCSTCC S

SPvC =),(ψ (8)

Onde:

PST

representa o flicker emitido por uma turbina eólica para

períodos curtos de tempo;C(Ø

CC, v) é o coeficiente de emissão de flicker fornecido

pelo fabricante;Ø

CC é o ângulo característico da rede elétrica fornecido

pela concessionária;V é a velocidade média anual de vento (medida no local);

SN é a potência nominal da turbina eólica;

SCC

é a potência de curto-circuito no ponto de conexão.

O fator de flicker devido a operações de chaveamentoé dado por [3]:

onde:

31.0

130

1)( PST

N

CCCCf TP

S

SK =ψ (9)

Kf (Ø

CC) é o fator de flicker devido a operações de

chaveamento;

TP é o período de medição.

Demais parâmetros já definidos.

A variação tensão relativa, devido à conexão de umaturbina eólica, pode ser estimada aplicando a seguinte ex-

pressão:

100.)(100CC

NCCu S

Skd ψ= (10)

Onde:

d é a mudança de tensão relativa em %.K

u é o fator de mudança de tensão da turbina eólica,

fornecido pelo fabricante para os ângulos da impedânciacaracterística da rede elétrica.

As grandezas Ku, K

f e C são fornecidas pelo fabri-

cante para os ângulos 30, 50, 70 e 85 graus. Quando o

ângulo da impedância característica da rede elétrica do lo-

cal de instalação for diferente dos apresentados na tabela,aplica-se uma interpolação linear entre os dois valores mais

próximos.

H. Programa Porto dos Ventos O programa Porto dos Ventos reúne as característi-

cas do sistema elétrico com as características das máqui-nas eólicas, para permitir a análise desejada. O programa

Porto dos Ventos (versão 1.0) determina as potências

trifásicas de curto-circuito de cada barra do sistema elétri-co, as impedâncias equivalentes em módulo e ângulo, as

relações X / R, as potências máximas que cada barra su-porta, para não ultrapassar a uma dada variação de tensão

na própria barra, a emissão máxima de flicker devido àoperação contínua da usina eólica, a emissão de flicker de

longa duração devido a chaveamento de turbinas eólicas, aemissão de flicker de curta duração devido a chaveamento

de turbinas eólicas e para as máquinas de indução, as vari-ações de tensões devido as correntes de partida.

235

A figura 3 apresenta a tela de fundo do programa

Porto dos Ventos. A programação do mesmo foi feita usan-

do as linguagens Visual FORTRAN e C++ e é um aplicativocomputacional desenvolvido para o sistema operacional

Windows 98 / ME / XP.

FIGURA 3 - Tela de fundo do programa Porto dos Ventos

III. RESULTADOS NUMÉRICOSE MEDICÕES

A. Metodologia de Análise Usando Fluxo de Carga A análise de avaliação do impacto do parque eólico

foi feita para o regime permanente. Na definição dos cenários de carga houve a preocupa-

ção de estabelecer situações extremas de exploração e produ-ção eólica. A análise de impacto foi efetuada numa perspecti-va de comparar, para os mesmos cenários de carga da rede, aexistência ou não, da exploração de parques eólicos ligadosàs barras de 13.8kV e 69kV da subestação de Aquiraz.

Diversas simulações foram realizadas com o objetivode avaliar o impacto do parque eólico no comportamentoestacionário da rede elétrica. Esses estudos permitiramanalisar o comportamento da rede da COELCE, nomeada-mente através da avaliação dos seguintes aspectos:- Distribuição do fluxo de potências ativa e reativa na rede;- Variação dos perfis de tensão nas barras;- Valor das perdas na rede;- Valor das potências ativa e reativa produzidas pelo sis-

tema hidráulico (sistema CHESF) Os cenários que foram escolhidos para as simulações

são descritos a seguir: Sistema de distribuição na configuração de operaçãosem conexão com o parque eólico.

- Carga máxima no sistema regional COELCE;- Carga mínima no sistema regional COELCE;

Sistema de distribuição na configuração de operaçãocom conexão com o parque eólico em 13.8kV.

- Carga mínima no sistema regional COELCE:2.1 Parque eólico gerando a potência máxima nominal.

2.2 Parque eólico gerando a potência máxima devido

ao vento.

- Carga máxima no sistema regional COELCE:2.1 Parque eólico gerando a potência máxima nominal.

2.2 Parque eólico gerando a potência máxima devidoao vento.

Idem ao 2° caso variando-se os bancos de capacitores,tapes de transformadores e reguladores de tensão.

Sistema de distribuição na configuração de operaçãocom conexão com o parque eólico em 69kV.

Nestas simulações procurou-se o limite de injeção de

potência de um parque eólico que poderia ser instalado nabarra de 69 kV de Aquiraz.

Sistema de distribuição na configuração de operaçãocom conexão com um parque eólico fictício em 13.8kV.

Nestas simulações procurou-se o limite de injeção depotência de um parque eólico que poderia ser instalado na

barra de 13.8 kV de Aquiraz.Foram usados quatro regionais do sistema COELCE

nas simulações computacionais do projeto de pesquisa. Paraeste artigo, os resultados do eixo Fortaleza – Jabuti foram

selecionados., O sistema elétrico Fortaleza – Jabuti opera

em tensão nominal de 69 kV e a ele foram acoplados, deforma reduzida, os dois alimentadores que conectam o par-

que eólico de Aquiraz, com uma potência nominal de 10MW. Com este procedimento o sistema possui 40 barras,

18 transformadores, 32 linhas de distribuição, 1 reguladorde tensão e cinco bancos de capacitores. A figura 4 mostra

as variações dos módulos de tensões com carga máxima,devido à conexão do parque eólico gerando potência má-

xima devido ao vento.

FIGURA 4 - Níveis de tensão carga máxima do SEP semgeração eólio-elétrica e com parque eólico conectado

Observa-se na figura 4 o aumento de tensão devido à

inserção do parque eólico na rede, sendo necessária a mu-dança de tapes do transformador ou a redefinição dos valo-

res de entrada e saída de bancos de capacitores da subestação,

A figura 5 mostra a variação das perdas em carga mínima.Observa-se que, inicialmente as perdas no sistema elétrico

diminuem e depois voltam a aumentar com a injeção de po-tência do parque eólico, de acordo com resultados de [4].

!"#$$%236

FIGURA 5 - Variação das perdas no SEP em carga mínima.

B. Metodologia para Cálculo das Potências

Aproximadas dos Parques Eólicos Conectados ao

Sistema Elétrico da COELCEA metodologia para análise da rede elétrica, conectada

com as turbinas eólicas, consiste nos passos detalhados a

seguir:

• A partir dos dados da Companhia de Energia Elétrica

montar o arquivo de dados da rede elétrica em carga

mínima;

• Processar o fluxo de carga do sistema elétrico em carga

mínima;

• A partir dos dados da rede elétrica de seqüência positi-

va (mesmos dados de impedância do fluxo de carga,

acrescidos dos dados de transformadores atrás das bar-

ras de 69 kV ou 13.8 kV) montar o arquivo da rede

para o programa Porto dos ventos;

• A partir dos dados de fabricante de turbinas eólicas pro-

cessar programa auxiliar para obter dados refinados das

referidas turbinas;

• Processar programa Porto dos ventos;

• Analisar e determinar potências máximas e flicker, em

cada barra, uma a uma separadamente.

Em resumo, estando todos os dados disponíveis, as

etapas computacionais serão apenas as seguintes:

• Processar fluxo de carga;

• Processar programa auxiliar;

• Processar programa Porto dos ventos.

A determinação das potências, mostrada na Tabela 1 é

feita com injeção de potência individual em cada barra. Ou

seja, injeta-se potência em uma barra, e em todas as outras, as

injeções de potência simulando parques eólicos são anuladas.

A variação máxima de tensão permitida na Alemanha

é de 2 %. Na Dinamarca a variação de tensão permitida é de

4 %, já na Grécia a variação permitida é de 8 %. Neste tra-

balho admitiu-se uma variação máxima de tensão de 3 %.

A Tabela 1, a seguir, mostra as potências máximas de

parques eólicos calculadas para o regional do eixo Fortale-

za – Jabuti, como também a emissão máxima de flicker

devido a operação contínua do parque eólico, a emissão

máxima de flicker de longa duração devido a chaveamento

na velocidade nominal do vento e a emissão máxima de

flicker de curta duração devido a chaveamento na veloci-

dade nominal do vento.

TABELA 1

Resultados obtidos com parque eólico formado com turbinaseólicas baseadas em máquinas síncronas de 500 kW – Eixo

Fortaleza-Jabuti com configuração para o ano 2002.

TABELA 1 – continuação

Resultados obtidos com parque eólico formado com turbinaseólicas baseadas em máquinas síncronas de 500 kW – EixoFortaleza-Jabuti com configuração para o ano 2002.

Nome Emissão Emissão Emissão Potência máxima Númeroda máxima máxima máxima do parque eólico debarra de flicker de flicker de flicker limitada por tensões turbinas

Operação PLT PST em barras do SEPcont. (MVA)

Tbm 0.049 0.011 0.080 Tbm2- DV2% 257

128.89

Jabuti 72 0.051 0.013 0.082 Aqz 15-DV1.2% 86

43.24

Cagece 72 0.061 0.021 0.104 Aqz 15-DV1.2% 42

21.29

Coluna 72 0.068 0.016 0.101 Coluna15-DV0.6% 42

21.11

Aquiraz 72 0.074 0.031 0.129 Aqz 15-DV1.2% 23

11.82

Aquir 15 0.173 0.032 0.101

PAC – 1 0.144 0.079 0.144

PAC - 2 0.184 0.117 0.213

Cascá 72 0.100 0.046 0.161 Casc15-DV1% 5.52 11

Berm 72 0.112 0.055 0.178 Casc15-DV1% 4.18 8

Berm 15 0.307 0.069 0.220 Casc15-DV1% 4.08 8

Casca 15 0.115 0.045 0.108

Pacaju72 0.073 0.022 0.109 Pacaj15-DV0.8% 26

13.16

Pacajust 15 0.200 0.029 0.123 Pacaj15-DV0.8% 25

12.67

237

De acordo com [5], define-se:

EÓLICACENTRAL

CCCC S

SR

−

=

onde:

RCC

é a relação de curto-circuito;

SCC

é a potência de curto-circuito da barra;

SCENTRAL EÓLICA

é a potência nominal da central eólio-elétrica conectada na barra;

TABELA 2

Análises Fundamentais

Relações de curto-circuito Análises fundamentais

RCC e” 20 Perfil de tensão no ramal.Obs: não deverão existir problemasde conexão elétrica

10 d” RCC

< 20 Análise estática do nível de tensão noramal de ligação e no ramal dedistribuição que serve a central eólica.Obs: podem ser necessárias análisesdinâmicas de tensão

RCC

< 10 Análises dinâmicas da tensão nos ramais

A Tabela 3 apresenta a relação de CC para o EixoFortaleza – Jabuti. Observa-se que de acordo com [5], para

a grande maioria das barras a análise dinâmica de tensão

pode não ser mais necessária.

TABELA 3

Relações CC – Eixo Fortaleza-Jabuti

Nome da barra RCC

para potência RCC

para potênciacalculada calculada limitada

Tbm 7,94 11,91

Jabuti 72 10,19 25,49

Cagece 72 12,31 30,78

Coluna 72 7,85 39,27

Aquiraz 72 13,48 33,69

Aquiraz 15 9,16

Pac – 1 22,38

Pac - 2 18,54

Cascável 72 13,38 40,13

Bermas 72 13,79 41,35

Bermas 15 5,04 15,12

Cascavel 15 19,49

Pacajustex 72 10,66 39,97

Pacajustex 15 4,83 12,07

Pacajus 72 10,73 40,27

Fitesa 72 8,88 33,38

Pacajus 15 11,58

C. MediçõesAs figuras 6 e 7 mostram as medições de taxas de

distorção harmônica e flicker na subestação de Aquiraz. Aanálise das taxas de distorção de tensão e de distorção de

demanda, de acordo com a norma 519 IEEE, [6], apresen-taram valores dentro dos limites aceitáveis. Já a análise dos

níveis de emissão de flicker está de acordo com a norma

IEC 1000-3-7 e comprovam os resultados obtidos na si-

mulação computacional.

FIGURA 6. Medição de taxas de distorção harmônica de tensão

FIGURA 7. Medições de níveis de emissão de flicker Pst e Plt

IV. CONCLUSÃO

Este trabalho alcançou os objetivos planejados.

V. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] A. Lasson, “Flicker Emmission of Wind Turbines Caused bySwitching Operations,” IEEE Trans. On Energy Conversion, vol.17, pp. 119-123, March 2002.

[2] A. Lasson, “Flicker Emmission of Wind Turbines During ContinuosOperations,” IEEE Trans. On Energy Conversion, vol. 17, pp. 114-118, March 2002.

[3] IEC Measurement and Assessment of Power Quality Characteristicsof Grid Connected Wind Turbines, IEC 61400-21-2001.

[4] S.Persaud, B. Fox and D. Flyn, “Impact of Remotely ConnectedWind Turbines on Steady State Operation of Radial DistributionNetworks,” IEEEProc.-Gener. Transm. Distrib.vol. 147, pp. 157-163, May 2000.

[5] A. I. Estanqueiro, “Modelação Dinâmica de Parques Eólicos,” Tesede Doutorado, IST/Universidade Técnica de Lisboa, 1997.

[6] IEEE Recommended Practices and Requirements for HarmonicsControl in Electrical Power Systems, IEEE Standard 519,-1992.

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RESUMO

Este trabalho apresenta os resultados do Projeto de Pesquisa eDesenvolvimento da Espírito Santo Centrais Elétricas S.A.(ESCELSA), autorizado pela Agência Nacional de Energia Elé-trica (ANEEL), referente ao Mapeamento do Potencial Eólicodo Estado do Espírito Santo. Este mapeamento foi realizado apartir de uma rede de medições anemométricas específica e deum modelo numérico de simulação de camada-limite atmosfé-rica, calculado sobre modelos digitais de terreno na resoluçãohorizontal de 250m x 250m. O processo de mapeamento utili-zou modelamento de mesoescala na resolução horiozontal de3,6 km x 3,6 km, e posterior interpolação para a resolução finalum por modelo tridimensional de camada-limite. Os resultadossão apresentados na forma de mapas temáticos de velocidadesmédias anuais e sazonais, rosas-dos-ventos (freqüência e velo-cidade média por direção), fator de forma (k) da DistribuiçãoEstatística de Weibull e análises dos regimes diurnos, mensaise sazonais. Foram identificadas as áreas mais promissoras paraempreendimentos eólicos no Estado e estimado o potencial degeração eólio-elétrica. Os resultados foram consolidados noAtlas Eólico do Espírito Santo.

PALAVRAS-CHAVE

Energia Renovável, Mapeamento Eólico, MediçõesAnemométricas, Modelos Numéricos.

I. METODOLOGIA

A. O Processo de MapeamentoO mapeamento do potencial eólico do Estado do Es-

pírito Santo foi realizado a partir de uma rede de medições

anemométricas e de um modelo numérico de simulação dacamada-limite atmosférica, calculado sobre modelos digi-

tais de terreno na resolução horizontal de 250m x 250m.O modelo numérico aplicado foi o MesoMap, neste caso,

constituído por modelamento de mesoescala (MASS) na

resolução horizontal de 3.6km x 3.6km, e posteriorinterpolação para a resolução final por modelamento

tridimensional de camada-limite (WindMap).

1. O Modelo de Mesoescala

O núcleo do sistema MesoMap é o MASS (MesoscaleAtmospheric Simulation System), que é um modelo numé-

rico de mesoescala similar aos modelos de previsão do tem-po ETA e MM5, incorporando os princípios físicos funda-

mentais da dinâmica atmosférica, que incluem: (a) princí-

pios de conservação de massa, momentum e energia; (b)fluxos de calor e mudanças de fase do vapor d’água; e (c)

módulo de energia cinética turbulenta, que simula os efei-tos viscosos e de estabilidade térmica sobre o gradiente

vertical de vento.

Dados de Entrada: Um amplo conjunto de dados meteo-rológicos e geográficos é utilizado como entrada para o

MASS. Os principais dados geográficos de entrada são a

topografia, uso do solo e índice de vegetação por diferen-ça normalizada (IVDN). Os principais dados de entrada

meteorológicos foram os provenientes de reanálises,radiossondagens e temperaturas sobre a terra e oceanos.

No modelamento deste estudo foi utilizado o banco dedados de reanálises produzido pelo US National Center

for Atmospheric Research (NCAR). Estes dados contêmseqüências de parâmetros meteorológicos dos principais

níveis de toda a atmosfera terrestre, em intervalos de 6horas e resolução de 200km x 200km. O sistema MesoMap

precisa ser rodado de forma sucessiva em áreas que são

subdivididas em mosaicos de resolução gradualmente mai-or, onde cada malha utiliza como dados de entrada os

parâmetros da respectiva região anterior, até que a resolu-ção desejada seja atingida.

2. O Modelo WindMap

A partir dos modelos digitais de terreno (relevo erugosidade), dos dados das medições anemométricas e do

resultado do modelamento de mesoescala MASS, as velo-cidades médias e direções de vento são calculadas para a

resolução final pelo software WindMap.

Desenvolvimento recente dos métodos baseados naequação da continuidade (conservação de massa ou esco-

amento não-divergente), originários do NOABL (NumericalObjective Analysis of Boundary Layer), o WindMap utili-

za o método dos elementos finitos para calcular o campode velocidade do escoamento em todo o domínio de cálcu-

lo, que constitui-se de uma malha tridimensional de pontos

J. E. Pereira - ESCELSA ( eficiencia@escelsa.com.br).

C. A. G. Filho - ESCELSA ( eficiencia@escelsa.com.br).

F. Zorzanelli - ESCELSA ( zorzanel@escelsa.com.br).

E. Escopel - ESCELSA ( scopel@escelsa.com.br).

O. A. C. Amarante – CAMARGO SCHUBERT (ventar@terra.com.br).

F. J. L. Silva – CAMARGO SCHUBERT (ventar@terra.com.br).

L. G. R. Filho – CAMARGO SCHUBERT (ventar@terra.com.br).

Mapeamento do Potencial Eólico do Estado doEspírito Santo em Resolução de 250m x 250m

J.E. Pereira; C.A.G. Filho; F. Zorzanelli; E. Escopel; O.A.C. Amarante; F.J.L. Silva; L. G. R. Filho

239

sobre o terreno. O grid (malha tridimensional de pontos

de cálculo) é gerado utilizando-se um sistema de coorde-

nadas conformes ao terreno e que permite um maior refi-namento da malha próximo à superfície do mesmo. Junta-

mente com os dados efetivamente medidos nas torresanemométricas, os sumários estatísticos das simulações

MASS compõem as condições de contorno e dados deinicialização, constituindo-se de estatísticas por direção

numa malha regular de 3.6km x 3.6km, para distintos ní-veis de altura sobre o terreno (10m, 25m, 50m, 75m, 100m,

200m e 500m).

3. Resultados do Mapeamento

O modelamento de mesoescala foi realizado para todoo território do Estado do Espírito Santo na resolução hori-

zontal de 3.6 km, permitindo a simulação de mecanismostais como brisas marinhas, descolamento de escoamento

em relevos complexos, brisas montanha-vale, entre outros.A interpolação para a resolução final foi realizada pelo

WindMap, utilizando-se modelos digitais de terreno erugosidade, desenvolvidos em resolução horizontal de

250m x 250m, a partir de cartas topográficas vetorizadas,

imagens de satélite, modelos de vegetação e uso do solo eamostragens em campo. Os principais resultados da simu-

lação são apresentados em mapas temáticos de velocida-des médias anuais e sazonais, calculadas a 50m, 75m e 100m

de altura sobre o terreno, rosas-dos-ventos (freqüência evelocidade média por direção) e parâmetros das distribui-

ções estatísticas de vento, além de análises dos regimesdiurnos sobre o Estado.

4. Efeitos de Subescala

Como todo método numérico de simulação, o méto-

do não é sensível às variáveis cujas dimensões característi-cas sejam inferiores ao tamanho da malha de cálculo utili-

zada (resolução dos modelos de relevo e rugosidade, porexemplo), ou seja, os efeitos de subgrade ou subescala,

não podem ser adequadamente resolvidos, gerando discre-pâncias em relação ao valor esperado real da variável em

análise. No presente mapeamento, os resultados apresen-tam as variáveis médias obtidas com uma malha de 250m x

250m. Apesar da relativa alta resolução, desvios significa-

tivos em torno das médias podem ocorrer, devido às ca-racterísticas locais de subescala e eventuais obstáculos.

5. Filtragem do Efeito de Subescala

Ao utilizar-se dados de medição na composição do

modelo atmosférico (que introduz as condições de contor-no e iniciais no modelo numérico), deve-se observar que

um anemômetro mede as condições locais de vento, e es-tas são afetadas pelas condições de relevo, rugosidade e

obstáculos, que podem ter grandes variações na escala demetros, e assim, introduzir erros pelo efeito de subescala.

Para avaliar e filtrar essas influências de relevo e rugosidadena subescala, o presente Atlas utilizou metodologia desen-

volvida pela Camargo-Schubert a partir do software

WindMap. Os pontos centrais desta metodologia aplica-

dos ao presente mapeamento são:(a) filtragem dos efeitos de subescala através da integração

de modelos de terreno em alta resolução (50m x 50m ou100m x 100m), numa área de 12km x 12km no entorno

de cada estação, gerando parâmetros médios no modeloatmosférico que sejam compatíveis com o modelo final,

na resolução de 250m x 250m. O modelo de alta resolu-ção é resolvido pelo WindMap e integrado através de re-

cursos de geoprocessamento, obtendo-se valores médios

locais das variáveis de interesse (Figura 1);(b) Na solução WindMap sobre o modelo de alta resolu-

ção, também são avaliados - de forma iterativa, paracada estação - os parâmetros de estabilidade térmica

vertical da atmosfera e a altura da camada-limite, quecomplementam o modelo de escoamento atmosférico.

FIGURA 1 - Exemplo de modelos de relevo e rugosidade emalta resolução: Estação Anemométrica de Montanha.

B. Medições AnemométricasO presente mapeamento contou com uma rede quali-

ficada de 6 torres anemométricas e um período de 16 me-

ses de medições. As torres foram instaladas em locais

criteriosamente selecionados, representativos das princi-pais regiões do Estado, em áreas de baixa rugosidade e

devidamente afastadas de obstáculos. Para a escolha dasregiões mais representativas, foi realizado um mapeamento

eólico preliminar de todo o Estado, que evidenciou as áre-as mais representativas e promissoras para a instalação de

torres anemométricas. Estas áreas foram inspecionadas inloco, definindo-se a posição definitiva das torres com o

auxílio de GPS (Sistema de Posicionamento Global), ima-

gens de satélite, modelos de topografia e mapa eólico pre-liminar. Foram instaladas 2 torres no litoral sul (Praia das

Neves, Piúma), 1 torre na região serrana (Aracê), 2 torresno litoral norte (Urussuquara, Guriri) e 1 torre no extremo

norte do Estado (Montanha).

!"#$$%240

As torres, com 50m de altura, foram equipadas com

anemômetros em 2 níveis (30 e 48m) e 1 sensor de direção

a 48m. Todos os anemômetros foram previamente cali-brados em túnel de vento, segundo os padrões europeus

de certificação (MEASNET, DEWI). Foram utilizadosarmazenadores de dados (dataloggers) de 2 tipos: tipo (a),

registra apenas um resumo das estatísticas medidas, insta-lados em 4 torres (Piúma, Aracê, Guriri e Montanha); tipo

(b), registra as estatísticas e toda a série temporal de dadosmedida no período, instalados em 2 torres (Praia das Ne-

ves e Urussuquara).

Em cada período de medição são registrados oshistogramas de velocidade e as velocidades médias e máxi-

mas (rajadas) nas duas alturas de medição, rosas-dos-ven-tos (freqüências de ocorrência e velocidades médias por

direção), freqüência de calmarias e velocidades médiashorárias (regime diurno). Para as estações anemométricas

com dataloggers tipo (b), além das séries temporais dasvariáveis médias, são registradas ainda as velocidades má-

ximas por direção e as séries temporais instantâneas deocorrência de rajadas. A Figura 2 mostra a torre

anemométrica instalada em Praia das Neves.

1) Tratamento e Validação dos Dados

Os dados anemométricas foram auditados utilizandorotinas e algoritmos de validação e verificação, de modo a

excluirem-se possíveis falhas (e.g. atrito em anemômetros)ou incoerências nos registros. Após a análise, os dados

foram agrupados e consolidados no modelo atmosféricoutilizado no mapeamento do Estado do Espírito Santo.

2) Representatividade Climatológica

O modelamento MesoMap utilizado para este Atlas

amostrou dados meteorológicos de reanálise de 15 anos -abrangência que pode ser considerada razoável em relação

à sua representatividade em relação à vida útil de usinaseólicas. Por outro lado, os dados anemométricos conside-

rados são bastante recentes (de Dezembro/2001 a Março/2003) e cobriram um período pouco superior a um ciclo

climatológico mínimo de 12 meses. Assim, tornou-se ne-cessária uma avaliação da representatividade do período

medido e a eventual necessidade de ajustes climatológicos.

Tal avaliação requer dados consistentes, representativos dolongo prazo e com a maior abrangência possível -

idealmente da ordem de décadas. Para ajustesclimatológicos, tais dados também devem possuir um perí-

odo de simultaneidade com os dados de curto prazo, per-mitindo a avaliação das correlações entre as séries medi-

das. Entre os registros de longo prazo disponíveis, sobres-saíram os dados de medições indiretas de ventos de super-

fície sobre o oceano (fonte: NASA, NOAA). O ajusteclimatológico foi aplicado apenas às estações litorâneas,

cujo regime de ventos é fortemente controlado pela

interação das brisas oceânicas e terrestres. Para estas esta-ções, os respectivos coeficientes de correlação das séries

mensais de velocidade de vento no período de Dez/01 a

Nov/02, situaram-se entre 0,76 e 0,87 , o que induz a uma

aceitável consistência nos ajustes climatológicos.

B. Modelos de TerrenoOs regimes de vento são fortemente influenciados pelas

topografia e rugosidade do terreno. A acurácia dos resul-tados é afetada diretamente pela qualidade dos modelos

digitais empregados; além disso, os modelos devem sergeorreferenciados, de modo a possibilitar o sincronismo

das variáveis de terreno e atmosféricas, realizando-se tam-

bém, amostragens de validação em campo e comparaçõescom modelos já existentes.

FIGURA 2 - Torre anemométrica.

241

O Modelo Digital de Relevo foi elaborado a partir de

cartas vetorizadas, em escala 1 : 50.000 e 1 : 100.000, abran-

gendo toda a área do Estado, em resolução 250m x 250m.O Modelo Digital de Rugosidade do Estado do Espí-

rito foi elaborado em resolução horizontal de 250m x 250ma partir de interpretação do mosaico de imagens

LANDSAT5, aferições por comparação com o Mapa de

Vegetação do Brasil (IBGE) e com o Modelo de Uso do

Solo desenvolvido pela USGS, Universidade de Nebraska

e o Joint Research Centre da Comissão Européia, e aferi-ções por amostragens em campo das áreas mais represen-

tativas. Estes modelos são apresentados na Figura 3.

II. O POTENCIAL EÓLICODO ESPÍRITO SANTO

A. Regimes de VentoA distribuição geral dos ventos sobre o Brasil, e que

afeta o Espírito Santo, é controlada pelas grandes escalasatmosféricas: a escala sinótica e a circulação geral planetá-

ria (Figura 4). Este perfil geral apresenta variações signifi-cativas na mesoescala e na microescala, devido à diversi-

dade das características do terreno, tais como geometria ealtitude, presença de obstáculos, cobertura vegetal, albedo,

e existência de grandes extensões de massas de água. Es-tes fatores atuantes nas escalas menores podem resultar

em regimes de vento locais bastante distintos.O Espírito Santo está situado numa zona de predomíno

da influência do centro de alta pressão Anticiclone

Subtropical do Atlântico Sul (figura acima), resultando emacentuada ocorrência de ventos de quadrante leste e nor-

deste. Sobreposto a este mecanismo, agem as intermiten-tes incursões de massas polares, as frentes frias, resultan-

do em uma marcante sazonalidade. Estes mecanismos sãoas principais influências na escala sinótica da dinâmica

atmoférica, ao qual se sobrepõem os mecanismos demesoescala, tais como as brisas marinhas, terrestres e

lacustres, ventos montanha-vale, jatos noturnos, e outros.

As regiões com ventos médios anuais mais intensosno Espírito Santo situam-se nos litorais sul e centro-norte.

Ao longo do litoral, a influência da mesoescala é mais

FIGURA 3 - Modelos Digitais de Terreno (Relevo e Rugosidade). FIGURA 4 - Escalas atmosféricas atuantes no Espírito Santo.

!"#$$%242

pronuciada, atuando através das brisas marinhas e terres-

tres, criando um ciclo diurno característico, com acentua-

da variação da velocidade do vento ao longo do dia. Olitoral sul do Estado apresenta as maiores variações das

médias diurnas anuais: no início da manhã, as velocidadesatingem um mínimo, com o nascer do sol, o aquecimento

do continente acentua a influência das brisas marinhas, queatingem um máximo no período que se estende do final da

tarde ao início da noite; com o poente, o continente vaiprogressivamente esfriando, a atmosfera torna-se mais es-

tável, e a intensidade das brisas marinhas diminui, até o

raiar do novo dia, onde a dinâmica recomeça. O litoralnorte do Estado também possui um regime diurno anual

semelhante, apresentado, entretanto, uma menor amplitu-de de velocidades. Durante um ciclo climatológico de me-

dições (1 ano), o sul do Estado apresentou velocidadesmédias horárias abaixo de 4,5m/s no início da manhã (7-

9hs) e acima de 8,0m/s no período que vai do meio datarde ao início da noite (15-20hs).

Em regiões serranas, ocorrem os efeitos de brisasmontanha-vale, acelerações orográficas, eventuais canali-

zações do escoamento entre passos de montanhas e outros

fenômenos decorrentes da topografia e da complexidadedo terreno. Os ventos anuais mais intensos são geralmente

encontrados nas maiores elevações, onde o efeito de com-pressão do escoamento atmosférico é mais acentuado.

Na figura abaixo são apresentados os regimes diur-

nos e sazonais do Estado do Espírito Santo medidos em 4

diferentes torres anemométricas. As velocidades médiasdo vento sobre o Estado apresentam uma grande

sazonalidade, em geral, com a ocorrência de ventos maisintensos nos meses de primavera (setembro a novembro),

e mais brandos nos meses de final de outono e início deinverno (abril a junho). Na região serrana, o vento é mais

intenso no período que vai do final da manhã ao meio datarde; nas demais regiões, o vento se intensifica no período

que se extende do meio da tarde ao início da noite.

B. Mapas do Potencial EólicoA seguir são apresent1ados os mapas de velocidades

médias anuais e sazonais na altura de 50m, rosas-dos-ven-

tos (freqüências de ocorrência e velocidades médias pordireção) e fator de forma de Weibull anual para todo o

Estado do Espírito Santo.

FIGURA 5 - Regimes de Vento no Espírito Santo.

FIGURA 6 - Potencial Eólico do Espírito Santo (VelocidadesMédias Anuais) na altura de 50 metros (abaixo).

243

FIGURA 8 – Fator de Forma (k) médio anual da DistribuiçãoEstatística de Weibull.

FIGURA 7 - Rosa-dos-Ventos Anual a 50m: (a) freqüências deocorrência e (b) velocidades médias por direção.

A seguir são apresentados os mapas de rosas-dos-ven-

tos, fator de forma de Weibull e velocidade sazonal:

FIGURA 9 – Velocidade Média Sazonal a 50m de altura.

!"#$$%244

C. Potencial Eólico EstimadoO potencial eólico do Estado do Espírito Santo foi

calculado a partir da integração dos mapas de velocidades

médias anuais, utilizando-se recursos de geoprocessamento

e cálculos de desempenho e produção de energia de usinas

eólicas no estado-da-arte mundial. Nesse processo foram

adotadas as seguintes considerações:

· Para as velocidades de vento calculadas nas 3 al-

turas, 50m, 75m e 100m, foram consideradas curvas médi-

as de desempenho de turbinas eólicas comerciais nas clas-

ses de 500 kW, 1,5 MW e 3,0 MW, com diâmetros de rotor

de 40m, 80m e 100m, e torres de 50m, 75m e 100m de

altura, respectivamente.

• Foi considerada uma taxa de ocupação média de terre-

no de 1,5 MW/km2, o que representa cerca de 20% do

realizável por usinas eólicas comerciais em terrenos pla-

nos, sem restrições de uso do solo (e.g. topografia des-

favorável, áreas habitadas, difícil acesso, áreas alagáveis,

restrições ambientais) e sem obstáculos.

• Para todo o território do Espírito Santo, nos respecti-

vos mapas com resolução de 250m x 250m, foram inte-

gradas as áreas com velocidades médias anuais a partir

de 5,5m/s, em faixas de 0,5m/s. A integração e o cálcu-

lo do potencial de geração foi realizado considerando-

se usinas eólicas implantadas em terra (onshore), sendo

descartadas as áreas abrangidas pelas principais lagoas,

rios, represas e mar.

• Os fatores de capacidade foram corrigidos para o efeito

da densidade local do ar.

• Na integração das curvas de potência das turbinas, fo-

ram calculadas as distribuições de velocidade do vento

locais, considerando os Fatores de Forma de Weibull

(k) apresentados no mapa correspondente.

• No cálculo de geração e desempenho de usina foi consi-

derado um fator de disponibilidade de 98%, um fator de

eficiência (interferência aerodinâmica entre rotores) de

97% e um fator de perdas de 2%.

A tabela a seguir apresenta o resultado da integração

dos mapas e o Potencial Eólico do Estado do Espírito San-

to. Deve ser observado que os fatores de capacidade e o

potencial de geração não apresentarão variações significati-

vas ao utilizar-se curvas de potência de turbinas eólicas com

dimensões próximas das consideradas, por exemplo, consi-

derar-se turbinas de 1,2 MW-1,8 MW ao invés de 1,5 MW.

Os resultados da integração cumulativa indicam um

potencial estimado de 0,56 GW, 1,85 GW e 3,58 GW,

para áreas com ventos iguais ou superiores a 6,5m/s (Ta-

bela 1), nas alturas de 50m, 75m e 100m, respectivamen-

te. O fator de capacidade médio estimado para as áreas

com velocidades médias anuais na faixa de 6,5 a 7,0m/s é

de 0,239 na altura de 50m.

Como referência comparativa, o sistema elétrico brasi-

leiro possuía uma capacidade total instalada de 82,3 GW até

o final de 2002, e o total de recursos hidráulicos no Brasil

(inventariado mais estimado) é de 143,4 GW. O Estado do

Espírito Santo possui uma capacidade instalada de 870 MW.

O consumo de energia elétrica no Estado foi de 6,11 TWh

no ano de 2001, ao passo que a estimativa de geração eólica

anual é de 1,24 TWh, 3,83 TWh e 6,58 TWh nas alturas de

50m, 75m e 100m, para ventos acima de 6,5m/s.

D. AnáliseO mapeamento do Potencial Eólico do Espírito Santo

evidenciou duas principais áreas para empreendimentos

eólio-elétricos no Estado, ambas situadas ao longo do lito-

ral capixaba.

Área 1, Litoral de Linhares: extensa planície costeira,

atravessada ao sul pelo Rio Doce, com baixa rugosidade

do terreno e regimes de vento apresentando velocidades

médias anuais em torno de 6,5m/s (a 50m de altura) nas

melhores áreas. Área com vocação para grandes usinas

eólicas (dezenas a centenas de Megawatts), necessárias para

diluir os custos da interligação ao sistema elétrico regio-

nal. O principal centro de consumo próximo à região é o

município de Linhares (com 115 mil habitantes, 2001, e

um consumo anual de energia de 150 GWh, 1999). Ao sul

desta área situam-se os distritos de Regência e o povoado

de Povoação.

Área 2, Litoral Sul, Municípios de Presidente Kennedye Marataízes: área litorânea de baixa rugosidade com

velocidades médias anuais em torno de 6,5m/s (a 50m de

altura) nas melhores áreas. Apresenta vocação para usinas

eólicas de dezenas até centenas de Megawatts. Área com

menores custos de interligação ao sistema elétrico. Como

principais centros de consumo, destacam-se os municípios

de Cachoeiro de Itapemirim (181 mil, 496 GWh),

Itapemirim (29 mil, 31 GWh), Marataízes (31 mil, 29 GWh)

e Presidente Kennedy (10 mil, 6 GWh).

III. CONCLUSÕES

Ainda que os resultados apresentados neste Atlas se-

jam bastante representativos das condições médias anuais

do vento sobre o Estado, mapeando as áreas mais promis-

soras com anemometria qualificada e avançadas técnicas

de modelamento e simulação numérica, variações signifi-

cativas em torno da média podem ocorrer na microescala,

uma vez que o vento é bastante sensível às características

locais de relevo, rugosidade e presença de obstáculos.

A análise da viabilidade técnica e econômica de im-

plantação de usinas eólicas nas áreas aqui indicadas como

mais promissoras requer campanhas de medições e

modelamentos específicos, compreendendo medições

anemométricas qualificadas nas áreas de projeto e o de-

senvolvimento de modelos de terreno em alta resolução.

O potencial de geração eólica do Espírito Santo é pro-

missor (1,85 GW a 75m de altura para áreas com ventos

245

iguais ou superiores a 6,5m/s) e poderá ser aproveitado

gradativamente, nos limites de inserção do sistema elétrico

regional.

De modo complementar, o aproveitamento da ener-

gia dos ventos pode alavancar o crescimento econômico e

a auto-sustentabilidade energética do Estado do Espírito

Santo, gerando energia e qualidade de vida para milhares

de pessoas.

IV.REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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[5] Molly, J. P., Technical Trends in Wind Turbine Development, DEWIMagazin, No. 20, pp 52-59, Feb 2002.

[6] The Windicator, WindPower Monthly News Magazine, Vol. 19,No.4, pp 78, April 2003.

[7] AWS Scientific, Inc., Wind Resource Assessment Handbook, NationalRenewable Energy Laboratory. WindPower ’96 Training SeminarEdition, Denver, CO, June 23th, 1996.

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[11] Troen, I., Mortensen, N. G., Petersen, E. L., Wind Atlas Analysisand Application Program, Risoe National Laboratory. Denmark.

[12] Phillips, G.T. - A Preliminary User’s Guide for the NOABL ObjectiveAnalysis Code, DOE/ET/20280-T1, U.S. Department of Energy, July1979.

[15] Brower, M., WindMapTM Version 3.10, Brower & Company. 2001.http://www.browerco.com.

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[18] do Amarante, O. A. C., Atlas do Potencial Eólico do Estado doCeará. SEINFRA/CE. 2001.

[19] do Amarante, O. A. C., Brower, M., Zack, J., Atlas do PotencialEólico Brasileiro, MME /ELETROBRÁS/CEPEL. 2001.

[20] do Amarante, O. A. C., da Silva, F. J. L., Atlas do Potencial Eólicodo Estado da Bahia, Camargo Schubert Engenharia Eólica,COELBA/Iberdrola Empreendimentos do Brasil. Outubro 2001.

[21] do Amarante, O. A. C., da Silva, F. J. L., Custódio, R. S., Gravino,N., Atlas Eólico do Rio Grande do Sul, SEMC/RS. Agosto 2002.

[22] ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica, http://www.aneel.gov.br, , consultado em 03/04/2003.

[24] BALANÇO ENERGÉTICO NACIONAL 2000. DNDE Secretariade Energia, Ministério de Minas e Energia, Brasil, Brasília, 2000.

[25] Censo Demográfico 2000, IBGE - Instituto Brasileiro de Geografiae Estatística.

[27] Milborrow, D., Size Matters - Getting Bigger and Cheaper,WindPower Monthly News Magazine. January 2003. pp 35-38.

[32] Stull, R. B., An Introduction to Boundary Layer Meteorology,Atmospheric Sciences Library. Kluwer Academic Publishers, 1991.

[33] Brower, M., Bailey, B., Zack, J., Micrositing Using the MesoMapSystem, American Wind Energy Association, 2002. http://www.truewind.com.

[34] U.S. Standard Atmosphere, National Oceanic and AtmosphericAdministration and National Aeronautics and Space Administration,Washington, D.C., 1962.

[35] Energia Eólica, DEWI, Deutsches Windenergie-Institut,Wilhelmshaven, 1998.

[38] MME; ANELL; Eletrobrás: Boletim Semestral: Síntese 2001 -SIESE - Sistema de Informações Empresariais do Setor de EnergiaElétrica, Ministério das Minas e Energia, 2001.

[39] INMET - Instituto Nacional de Meteorologia, http://www.inmet.gov.br.

[40] MEASNET - Measuring Network of Wind Energy Institutes. http://www.measnet.com.

!"#$$%246

RESUMO

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistemafotovoltaico de suprimento de energia à iluminação públicana hora de pico de demanda do sistema elétrico. O sistemapode suprir a iluminação por até duas horas e meia, quandoutilizadas lâmpadas de vapor de sódio de alta pressão (HPS)de 70W e com radiação solar média de 5500W/m2/dia. Du-rante o dia, a energia solar é capturada por um painelfotovoltaico e armazenada em baterias de chumbo ácido atra-vés de um conversor boost. Este conversor possibilita a cargada bateria no ponto de máxima potencia (MPP) do painelfotovoltaico. A noite a lâmpada HPS de 70W é ligada atravésde reator eletrônico, o qual opera seus interruptores com co-mutação em tenção nula (ZVS). O sistema é controlado porum microcontrolador RISC AT90S8535, que procura o pontode máxima potência, monitora o nível das baterias e determi-na o tempo de funcionamento do conversor CC/CC, que pos-sibilita o acionamento do reator eletrônico pelas baterias.

PALAVRAS-CHAVE

Painel Solar, Iluminação, Baterias, Reator Eletrônico eMicrocontrolador

I. INTRODUÇÃO

O custo de um sistema fotovoltaico está amplamente

relacionado com o que é considerado custo e o que é consi-derado benefício. Tomando-se os preços de mercado e o

ciclo de vida de um sistema fotovoltaico, o custo da eletrici-dade gerada pode ficar em torno de 0,30 a 1,00 U$D/kW.

Este custo tem sido fator limitante no uso de sistemas

fotovoltaicos em comparação com custos de energia de ori-gem hidráulica, nuclear ou fóssil. Considerando, entretanto,

as dificuldades que hoje se impõem na construção de novasusinas geradoras, as dificuldades e custo na construção de

novas linhas de transmissão, fatores como energia mais caranas horas de pico de demanda e a desregulamentação do

sistema elétrico que possibilita a compra de energia produ-zida em excesso pelo sistema fotovoltaico. A energia elétri-

ca oriunda por sistemas fotovoltaicos já pode ser considera-

da economicamente viável.Para amortização dos investimentos iniciais, é muito

importante que se extraia o máximo de potência que o pa-inel fotovoltaico possa fornecer. Como a potência de um

painel muda com a temperatura, radiação solar e sua car-ga, se faz necessário o uso de um microcontrolador, junta-

mente com a eletrônica de potência, para ajustar aimpedância elétrica dinâmica do painel fotovoltaico.

Este artigo descreve a implementação de um sistemafotovoltaico para iluminação pública, diferente de outras con-

cepções de sistemas auto-suficientes [1,2,3], este é interliga-

do a rede elétrica. O sistema supre de energia, através dasbaterias, uma lâmpada HPS de 70W por até duas horas e meia,

tempo em que ocorre o pico de demanda do sistema elétrico.A carga das baterias de chumbo ácido é feita por um

conversor boost com ciclo de trabalho controlado por ummicrocontrolador AT90S8535 da AtmelÒ, este dispositi-

vo possibilita que a carga seja feita no ponto de máximapotência do painel. Ao anoitecer, o sistema utiliza o pró-

prio painel fotovoltaico como sensor de luz e liga oconversor CC/CC tipo flyback, este atua durante um perí-

odo de duas horas e meia, momento em que é utilizada a

energia inicialmente armazenada nas baterias, e a rede elé-trica encontra-se desconectada. A saída do conversor CC/

CC é ligada diretamente no barramento CC do reator ele-trônico. Este por sua vez através, de um circuito meia pon-

te e um circuito ignitor, liga a lâmpada.O diagrama em blocos do sistema pode ser visualizado

na figura 1. Este sistema é dividido em quatro subsistemascontrolados diretamente pelo microcontrolador: reator ele-

trônico (ballast); o conversor CC/CC; o controlador de

carga das baterias e a acionamento do corretor de fator depotência (PFC).

Projeto de P&D executado com recursos proveniente do Programa dePesquisa e Desenvolvimento Tecnológico da COELCE - ciclo 2001/2002, através da parceria celebrada entre a Universidade Federal doCeará (UFC) com anuência da Fundação Cearense de Pesquisa eCultura (FCPC).

Edilson Mineiro S. Jr. é consultor e aluno de mestrado da UniversidadeFederal do Ceará (e-mail: edilson@dee.ufc.br)

S. Daher é consultor da Universidade Federal do Ceará, está cursando odoutorado (e-mail: sdaher@dee.ufc.br)

Cícero M. T. Cruz é professor da Universidade Federal do Ceará (e-mail:cicero@dee.ufc.br)

Fernando L. M. Antunes é professor da Universidade Federal do Ceará(e-mail: fantunes@dee.ufc.br)

A. Ribamar Filgueira é engenheiro da Companhia Energética do CearáCOELCE (e-mail: aribamar@coelce.com.br )

Kátia M. da Silva é engenheira da Companhia Energética do Ceará(katia@coelce.com.br )

Suprimento de Energia para IluminaçãoPública em Horário de Ponta Utilizando

Energia SolarEdilson Mineiro S. Jr.1, S. Daher1, Cicero M. T. Cruz1, Fernando L. M. Antunes1, A. Ribamar Filgueira2 e

Kátia M. da Silva21Universidade Federal do Ceará2COELCE – Companhia Energética do Ceará

247

FIGURA 1 – Diagrama em blocos do sistema desenvolvido.

II. DIMENSIONAMENTODOS PAINEIS E BATERIAS

Para o dimensionamento dos painéis fotovoltaicos edas baterias, o sistema pode ser simplificado [4].

A potência média que deverá ser fornecida pelo ban-co de baterias durante o funcionamento do sistema é defi-

nida pela equação 1.

outBat

PP

η= (1)

PBat

→ Potência média fornecida pelo banco de baterias.

η → Eficiência do sistema.P

out → Potência drenada pela carga.

Já o consumo do sistema em amperes hora por (Ah/dia) é definida pela equação 2.

Bat funcL

P tAh

Vcc

⋅= (2)

AhL → Consumo diário da carga.

tfunc

→ Tempo de funcionamento da carga por dia (h/dia).Vcc → Tensão do barramento (12V, 24V, etc.).

A capacidade média de geração, em amperes hora pordia de cada painel fotovoltaico de 12V, é dada pela equação 3.

Rs medd

s

I RAh

R

⋅= (3)

Ahd → Capacidade fornecida pelo módulo fotovoltaico

em um dia.

Rmed

→ Radiação média diária do local de instalação.R

S → Radiação solar padrão (1000 W/m2).

IRS

→ Corrente fornecida pelo módulo para radiação Rs .

O número mínimo de painéis fotovoltaicos necessári-

os para o consumo especificado é dado pela equação 4.

12L

d

Ah VccNp

Ah

⋅=⋅ (4)

AhL → Capacidade de consumo diário da carga.

A capacidade total das baterias necessária para o fun-

cionamento do sistema é dada pela equação 5.

Lbat

bat

Ah d VccC

Dc V

⋅ ⋅=⋅ (5)

Cbat

→ Capacidade total das baterias.

d → Dias de autonomia.Vcc → Tensão barramento.

Dc → Profundidade de descarga.

Vbat

→ Tensão na bateria.

As baterias geralmente são especificadas pelo produ-

to da corrente pelo tempo (Ah), esta característica é

fornecida para um funcionamento ininterrupto de 20 ho-

ras. Sempre que se desejar utilizar o potencial máximo da

bateria em um curto intervalo de tempo, deve-se aplicar à

especificação de Ah um índice de correção retirada de cur-

vas fornecidas pelo fabricante.

Para uma radiação média de 5500W/m2/dia em Forta-

leza-Ceará-Brasil, funcionamento de 2,5 horas, uma efici-

ência do sistema de 80%, lâmpada HPS de 70W, um dia de

autonomia, profundidade de descarga de 30% e uma ten-

são de barramento das baterias de 24V, as baterias ficaram

dimensionadas em duas estacionárias de 45Ah e um painel

fotovoltaico de 75W. As baterias utilizadas foram do mo-

delo 12MC45 da Moura e o painel fotovoltaico o SP75 de

75W da Siemens .

III. CONTROLADORDE CARGA DA BATERIA

Para maximizar a potência de saída do painel

fotovoltaico, deve-se utilizar algoritmos de procura do

ponto de máxima potência do painel (MPPT). Para um

perfeito dimensionamento do sistema é necessária a com-

preensão do modelo da célula de um módulo fotovoltaico

[5], a qual é mostrado na figura 2. Sendo Rs a resistência

resultante dos metais de contato com a carga (fingers) e

Rp resultante das resistências advindas da própria junção

pn que constitui a célula fotovoltaica.

FIGURA 2 - Modelo elétrico de uma célula fotovoltaica com carga.

O modelo elétrico, próximo ao real, de uma célula do

módulo fotovoltaico pode ser matematicamente represen-

tado pela equação 6.

!"#$$%248

( )charge cell sq

V I R charge cell sAk Tcell ph 0

p

V I RI I I e 1

R

⋅ + ⋅⋅ ⋅

+ ⋅ = − ⋅ − −

(6)

Icell

→ Corrente fornecida pela célula (em A).

Iph

→ Corrente representando o efeito fotoelétrico(em A).

I0

→ Corrente de saturação ou corrente de escuro(em A).

q → Magnitude de carga do elétron (1,6.10-19 C).

Vcharge

→ Tensão aplicada na carga Rload

.

A → Fator de idealização para junção p-n.

K → Constante de Boltzmann‘s (8.65 ⋅ 10-5 eV/K).

T → Temperatura (em K).

Como o módulo fotovoltaico é formado por uma as-

sociação de células, é possível representa-lo pela figura 3[6]. Aonde R

SM é a resistência série equivalente, R

PM a re-

sistência paralela equivalente do módulo, NP número decélulas em paralelo, NS número de células em série e I

phM a

corrente fornecida pela fonte de corrente do módulo.

FIGURA 3 - Modelo para o módulo fotovoltaico

O manual do fabricante fornece a corrente máxima

que equivalente a corrente de curto-circuito (Icurto

), tensão

máxima equivalente à tensão em aberto (Vaberto

), corrente

nominal equivalente a corrente em MPP (IMPP

) e tensão

nominal equivalente à tensão em MPP (VMPP

). Estes valo-

res são fornecidos para uma radiação de 1000 W/m2 e

temperatura de 25°C, os valores para o módulo SP75 são

mostrados na tabela 1.

TABELA 1

Características elétricas do módulo SP75 da Siemens.

Módulo SP75 de 75W (Siemens)

Máxima corrente (Icurto

) 4,8 A

Máxima tensão (Vaberto

) 21,7 V

Corrente nominal (IMPP) 4,4 A

Tensão nominal (VMPP

) 17 V

No ponto de máxima potencia, considerando que RPM

é muito maior que RSM

, a corrente máxima (Icurto

) pode ser

aproximada à corrente fornecida pela fonte de corrente domódulo (I

phM) e a tensão máxima (V

aberto) à tensão de

polarização do diodo (VD) mais a da fonte. O circuito

equivalente é mostrado na figura 4.

FIGURA 4 - Circuito equivalente do módulo no ponto demáxima potência.

Equacionando o circuito da figura 6, pode ser

determinado o valor de RSM

pela equação 7.

g 21,7 171,068

4, 4aberto car a

SM SMPP

V VR R

I

− −= ⇒ = ≅ Ω (7)

Analogamente, o valor de RPM

pode ser encontrado

pela equação 8.

21,754, 25

4,8 4, 4aberto

PM Pcurto MPP

VR R

I I= ⇒ = ≅ Ω

− − (8)

A curva característica IxV, corrente versus tensão,

obtida através da simulação do modelo no PSPICE éapresentada na figura 5

FIGURA 5 – Curva IxV do módulo fotovoltaico, obtida porsimulação.

Pode ser observado o comportamento dual do módulofotovoltaico, à esquerda da curva como fonte de corrente

e a direita como fonte de tensão.

Na figura 6 é apresentada a curva PxV, corrente versustensão, também obtida por simulação

FIGURA 6 – Curva PxV do módulo fotovoltaico, obtida por simulação.

Através da analise das figuras 5 e 6 percebe-se que acurva simulada está muito próxima da curva real do módulo,

mostrada na figura 7, o que assegura a confiabilidade dosresultados obtidos em relação ao modelo.

249

FIGURA 9 – Circuito simulado do controlador de carga com o painel SP75 da Siemens

FIGURA 7 - Curva IxV do módulo fotovoltaico, retirada domanual do fabricante.

Para diminuir a corrente nos conversores e minimizaras perdas por condução dos interruptores, foi optada por

uma tensão de barramento das baterias de 24V. Contudo,esta especificação limitou ao uso de um conversor CC/CC

elevador de tensão, o conversor escolhido foi o boost.Como o módulo fotovoltaico possui comportamento

dual no ponto de máxima potência, como fonte de correntee fonte de tensão, é indispensável a utilização de um capacitor

(Ce) em paralelo ao painel. Este componente, mostrado na

figura 8, além de garantir que a entrada do boost seja umafonte de tensão, possibilita diminuir a variação de tensão da

saída do painel, melhorando assim, a sintonia do MPP.

FIGURA 8 - Conversor boost conectado a um módulofotovoltaico e com capacitor de entrada.

Considerando que toda a energia da variação de cor-rente é fornecida pelo capacitor em paralelo ao painel (Ce),

pode ser determinada a equação 8.

2 2 2 21 1( ) ( )

2 2MAX MIN MAX MINCe V V L I I− = − (9)

Ce →Capacitor em paralelo com o painel.

VMAX

→Valor máximo da ondulação na tensão de

entrada do boost.

VMIN

→Valor mínimo da ondulação na tensão deentrada do boost.

L →Indutor do boost.I

MAX→Valor máximo da ondulação na corrente de

entrada do boost.I

MIN→Valor mínimo da ondulação na corrente de

entrada do boost.

Equacionando em termos da corrente nominal e suavariação, da equação 9, chega-se a equação 10.

NOM

NOM

L I ICe

V V

⋅ ⋅∆=⋅∆ (10)

INOM

→ Corrente nominal da entrada do boost.

∆I → Ondulação na corrente na entrada do boost.V

NOM → Tensão nominal da entrada do boost.

∆V → Ondulação na tensão da entrada do boost.

O circuito simulado é mostrado na figura 9, o indutor

boost, L1 é dimensionado para que o conversor trabalheem condução contínua.

O capacitor C1, equivalente ao capacitor Ce, limita asondulações de tensão no painel, bem como garante que na

entrada do conversor seja uma fonte de tensão. Os valores de

R1, representando RPM

, e R2, representando RSM

, foram obti-dos a partir dos dados fornecidos pelo manual do fabricante.

Para representar a resistência do cabo elétrico da bateria e suaindutância, foram utilizados L2 e R4, que também representa

o resistor shunt utilizado como sensor de corrente.Como a bateria pode ser considerada como uma fon-

te de tensão constante, é necessário apenas monitorar acorrente de carga da bateria [7] para determinar o ponto

de máxima potência e não a potencia de entrada do painel,

o que é normalmente utilizado [8,9,10]. A tensão na bate-ria também é monitorada, apenas para evitar sobrecarga, o

que poderia danificar estes acumuladores.O algoritmo de procura do ponto de máxima potencia

é semelhante ao utilizado por E. Koutroulis [8], porem uti-lizando a corrente de carga da bateria.

!"#$$%250

Lo

R

Cc

- Vcc/2 +

+

Va ux

-

D1

D2

Vcc

S1

S2

IV. CONVERSOR CC/CC

O conversor CC/CC utilizado foi do tipo flayback, esteconversor possibilita a elevação de tensão entre 20 e 28V dasbaterias para 311V do barramento CC do reator eletrônico.Este conversor também possibilita a isolação entre as bateriase o reator eletrônico, devido a sua boa regulação cruzada, arealimentação é efetuada por um enrolamento auxiliar.

Para o seu controle foi utilizado o CI 3524, o qual omicrocontrolador habilita apenas o seu funcionamento, li-gando ou desligando.

V. REATOR ELETRÔNICO

O uso de um reator eletrônico possibilitou a conexãodireta a um barramento CC, além de possuir uma elevadaeficiência, quando comparado ao reator convencional, eum tamanho reduzido.

O inversor utilizado no reator eletrônico é umaestrutura meia ponte, a qual o seu modelo simplificado podeser visualizado na figura 10. A freqüência de comutaçãodos interruptores é de 33kHz, pois neste valor não foiobservada ressonância acústica para a lâmpada da Phillipsmodelo SON 70W E [11]. O circuito tanque, formado porLo e Cc, foi dimensionado para o inversor trabalhar comcomutação em tensão nula (ZVS) [12].

FIGURA 10 - Modelo simplificado da estrutura meia pontepara HPS.

A figura 11 mostra o circuito de potência do reatoreletrônico completo.

FIGURA 11 – Circuito implementado do reator eletrônico.

VI. RESULTADOS EXPERIMENTAIS

Na figura 12 é mostrada a tensão e a corrente do cir-

cuito montado, para o ciclo de trabalho fixo, o qual prati-camente não se observa ondulação na tensão e corrente no

módulo fotovoltaico.

FIGURA 12 - Tensão no módulo fotovoltaico, canal 2 (5V/div),e corrente, canal 4 (2A/div).

A corrente de carga da bateria pode ser observada na

figura 13. A ondulação na corrente é amenizada pelocapacitor de saída do boost.

FIGURA 13 - Corrente de carga das baterias (200mA/div).

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A tensão e corrente na lâmpada podem ser observa-

das na figura 14.

FIGURA 14 – Tensão, canal 2 (50V/div), e corrente, canal 4(1A/div) na lâmpada.

A figura 15 mostra uma foto do controlador de cargadesenvolvido.

FIGURA 15 – Foto do controlador de carga.

A figura 16 mostra a foto do reator eletrônicoimplementado.

FIGURA 16 – Foto do reator eletrônico implementado.

A figura 17 mostra a foto do reator eletrônico

implementado e a lâmpada HPS no momento da sua ignição.

FIGURA 17 – Foto da lâmpada no momento da ignição.

VII. CONCLUSÕES

O controlador de carga, o conversor boost utilizado para

possibilitar o módulo fotovoltaico trabalhar no seu ponto demáxima potência, foi dimensionado e os resultados foram

comparados através de simulações no PSPICEÒ. Este méto-do, validou o circuito utilizado e o seu dimensionamento.

O uso de um circuito em meia ponte para o reatoreletrônico, possibilitou a montagem do reator eletrônico

de baixo custo, o qual foi mais reduzido com a utilizaçãodo ignitor incorporado.

A utilização de técnicas avançadas de comutação, ZVS,

possibilitou a redução das perdas e conseqüentemente umacréscimo na eficiência do circuito. Outro ponto positivo des-

ta técnica foi à redução das interferências eletromagnéticas.

VIII. REFERÊNCIAS

[1] S. R. Harrington e T. D. Hund, “Photovoltaic lighting systemperformance”, IEEE 25th Photovoltaic Specialists Conference, May1996, pp. 1307-1310.

[2] G. Loois, H. de Gooijer, T. van der Weiden e X.Vallvé, “Large scalemarket introduction of PV public lighting”, 2th Word Conferenceand Exhibition Photovoltaic Solar Energy Conversion, July 1998,pp. 3107-3110.

[3] N. N. Franceschetti, E. B. Schonward e M. Godoy Simões, “Solarenergy based public area illumination system”, COBEP, vol. 1, 1999,pp. 487-492.

[4] D. C. Martins, M. Mezaroba e I. Barbi, “Treatment of the SolarEnergy for a Water Pumping System Using a Current-Fed ParallelResonant Push-Pull Inverter”, COBEP, 1999.

[5] C. Hua e C. Shen, “Comparative study of peak power trackingtechniques for solar storage system”, Applied Power ElectronicsConference and Exposition 1998 - APEC ‘98, ConferenceProceedings, Thirteenth Annual, vol. 2, 15-19 Feb. 1998, pp. 679-685.

[6] M. Veerachary, T. Senjyu e K. Uezato, “Maximum power pointtracking control of IDB converter supplied PV system”, IEE Proc.Electr. Power Appl., vol. 148, no. 6, nov. 2001, pp. 494-502.

[7] F. A. Himmelstoss, A. Laimer e A. Brock, “Microcontroller solarbattery charge”, 2th Word Conference and Exhibition PhotovoltaicSolar Energy Conversion, July 1998, pp. 3127-3130.

[8] E. Koutroulis, K. Kalaitzakis e N. C. Voulgaris, “Development of amicrocontroller-based, photovoltaic maximum power point trackingcontrol system”, IEEE Tran. On Power Electronics, vol. 16, no. 1,Jan. 2001, pp. 46-54.

[9] L. Zhang, A. Al-Amoudi e Yunfei Bai, “Real-time maximum powerpoint tracking for grid-connnected photovoltaic systems”, IEE Conf.Power Eletronics and Variable Speed Drives, Set. 2000, pp. 124-129.

[10] M. F. Shraif, C. Alonso e A. Martinez, “A simple robust maximumpower point control (MPPC) for ground photovoltaic generators”,Intern. Power Eletronics Conf., 2000, pp. 158-163.

[11] F. S. Cavalcante, “Reatores eletrônicos para lâmpadas de vapor desódio de alta pressão de 70W” Dissertação (Mestrado em Engenha-ria Elétrica) – INEP/EEL, UFSC, Florianópolis, Dezembro de 2001.

[12] A. Anderson S. “Sistema eletrônico para lâmpadas de descarga dealta pressão para iluminação de exteriores”, Exame de qualifica-ção, Santa Catarina, Florianópolis, Julho de 2001.