SIMULAÇÃO DE MESOESCALA DE VENTOS COM CARACTERÍSTICAS OFFSHORE UTILIZANDO OBSERVAÇÕES DE LIDAR EM UM PARQUE EÓLICO COSTEIRO NO NORDESTE BRASILEIRO
DOI:
https://doi.org/10.59627/cbens.2022.1204Palavras-chave:
Eólica offshore, LiDAR, WRFResumo
A previsão e simulação do tempo em regiões costeiras apresentam desafios de pesquisa vindo da limitação de modelos de previsão atmosférica em representar esse tipo de terreno. A função da eólica na transição energética desdobra-se em esforços coletivos de pesquisa para compreender ventos em regiões costeiras através da integração entre modelos espaço-temporais e dados medidos por técnicas de sensoriamento remoto, capazes de realizar medições em alturas elevadas como perfiladores LiDAR. Esse empenho busca a redução do custo na implementação de parques eólicos com foco em melhoramento de modelos numéricos a partir de um entendimento mais consistente entre diferentes parametrizações de camada limite e dos fenômenos característicos de regiões costeiras próximas ao trópico. Para tanto, o objetivo desse trabalho é avaliar o desempenho do modelo de mesoescala WRF na representação de ventos costeiros com característica offshore utilizando quatro diferentes configurações de camada limite e diferentes resoluções para os níveis verticais. A região estudada contempla a Usina Eólica de Pedra do Sal localizada na região costeira de ParnaíbaPI e apresenta predominância de ventos offshore que surgem da combinação dos alísios com a brisa marítima local. As simulações foram validadas com medições realizadas no parque por LiDAR e torre anemométrica. Os resultados revelam um bom desempenho do modelo para direção do vento e temperatura. Mais especificamente, embora as simulações apresentem uma defasagem de cerca de 2 horas para representar o ciclo diário do vento, a velocidade média do vento foi bem representada. Para o cisalhamento vertical, os modelos apresentam semelhança para altitudes superiores a 300 m e inferiores a 200m. Portanto, para a adequada estimação de recursos eólicos offshore próximo a regiões costeiras no Nordeste brasileiro, é necessário compreender e melhorar simulações de mesoescala, possivelmente utilizando alta resolução espacial.
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