SENSORIAMENTO REMOTO NO PLANEJAMENTO DE PROJETOS DE ENERGIA FOTOVOLTÁICA NO ESTADO DO MARANHÃO

Autores

  • Francisco Emenson Carpegiane Silva Feitosa Universidade Ceuma
  • Frabrício Brito Silva Universidade Ceuma
  • Ramisa Cristina Rodrigues Belo Universidade Ceuma
  • Jessflan Rafael Nascimento Santos Universidade Ceuma
  • Mayara Lucyanne Santos de Araújo Universidade Ceuma
  • Juliana Sales dos Santos Universidade Ceuma

DOI:

https://doi.org/10.59627/cbens.2016.1805

Palavras-chave:

Energias Renováveis, Planejamento Energético, Mudanças Climáticas

Resumo

O uso do sensoriamento remoto e geoprocessamento têm sido utilizados para detecção de áreas com potencial de geração de energia renovável. O objetivo deste estudo foi desenvolver uma metodologia para utilização de dados provenientes de sensoriamento remoto para o planejamento de projetos de energia fotovoltaica no Estado do Maranhão. Foram utilizados dados de radiação obtidos na base global GLDAS e precipitação proveniente do satélite TRMM, no período de 2001 a 2014. Os dados de radiação foram processados através da técnica de análise de séries temporais denominada Análise de Componentes Principais (ACP). O potencial de produção de energia fotovoltaica foi simulado considerando um sistema de 20 módulos fotovoltaicos, cada um com potencial nominal de 45Wp. Uma análise de regressão linear foi realizada para avaliar a correlação entre radiação e precipitação. Por último, o teste de Mann Kendall foi executado para avaliar as tendências nos dados de radiação e precipitação. Através da ACP foram identificadas duas zonas homogêneas em relação à radiação, uma menor na região do extremo noroeste (bioma amazônico) e a maior na região norte-centroeste-sul do Estado, correspondendo ao bioma cerrado. A precipitação respondeu por 21,3% na variação anual da radiação na região da Amazônia e 31,2% na região correspondente ao cerrado. A região de cerrado apresentou os maiores valores de radiação solar, e os menores valores foram registrados na região da Amazônia. Pelo teste de Mann Kendall, a partir de 2001, houve uma tendência linear de aumento na média mensal de radiação solar incidente na região amazônica e cerrado, tanto no período seco quanto no chuvoso. As análises mostraram um cenário favorável para produção de energia solar no Estado do Maranhão, com reduzido risco climático devido à tendência no aumento da radiação, porém um aumento na precipitação pode ocasionar uma significante queda na produção de energia.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Francisco Emenson Carpegiane Silva Feitosa, Universidade Ceuma

Departamento de Engenharia Ambiental.

Frabrício Brito Silva, Universidade Ceuma

Departamento de Engenharia Ambiental.

Ramisa Cristina Rodrigues Belo, Universidade Ceuma

Departamento de Engenharia Ambiental.

Jessflan Rafael Nascimento Santos, Universidade Ceuma

Departamento de Engenharia Ambiental.

Mayara Lucyanne Santos de Araújo, Universidade Ceuma

Departamento de Engenharia Ambiental.

Juliana Sales dos Santos, Universidade Ceuma

Departamento de Engenharia Ambiental.

Referências

De Vries BJM, Van Vuuren DP, Hoogwijk MM. Renewable Energy Sources: their global potential for the first-half of the 21st century ata global levei: an integrated approach. Energy Policy 2007;35(4):2590-610.

Dubayah, R., Loechel, S., 1997. Modeling topographic solar radiation using GOES data. J. Appl. Meteorol. 36, 141–154.

EPE (Empresa de Pesquisa Energética), 2015. Balanço Energético Nacional, ano base 2014. Ministério de Minas de Energia, Brasília, 2015.

Field CB, Campbell JE. Lobell DB. Biomass energy: the scale of the potential resource. Trends Ecol Evol 2008;23(2):65-72.

Filho, J. D. C. S.; Ribeiro, A.; Costa, M. H.; Cohen, J. C. P.; Rocha, E. J. P. Variação sazonal do balanço de radiação em uma floresta tropical no nordeste da Amazônia. Revista Brasileira de Meteorologia, v.21, n.3b, 318-330, 2006.

Foukal, P., Lean, L., 1990. An empirical model of total irradiance variation between 1874 and 1988. Science 247, 556–558.

Francis, D., Hengeveld, H., 1998. Climate change digest: extreme weather and climate change. Atmospheric Environment Service, Downsview, Ontario, Canada. Cat. No. En57-27/1998-01E.

Grassi S, Ndaona C. Abhari RS. Large scale technical anel economical assessment of wind energy potential with a GIS tool: case study Iowa. Energy Policy 2012; 45:73-85.

Grupo De Trabalho De Energia Solar. Manual de engenharia para sistemas fotovoltaicos. [Rio de Janeiro: GTES, 1999.

Gong X, Kulkarni M. Design optimization of a large scale rooftop photovoltaic system. Solar Energy 2005;78(3):362e74.

Harison, E.F., Minnis, P., Barkstrom, B.R., Ramanathan, V., Cess, R.D., Gibson, G.G., 1990. Seasonal variation of cloud radiative forcing derived from the earth radiation budget experiment. J. Geophys. Res. 95, 18687–18703.

Hastenrath, S., Greischar, L. Further work of Northeast Brazil rainfall anomalies. J. Climate, n. 6, p. 743-758, 1993.

Hossain J, Sinha V, Kishore WN. A GIS baseei assessment of potential for windfarms in India. Renew Energy 2011;36(12):3257-67.

IPCC. (2013). In T. F. Stocker, D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S. K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex & P. M. Midgley (Eds.), Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change (pp. 1535). Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Karl, T. R.; Knight, R. W.; Easterling, D. R.; Quayle, R. G. Indices of climate change for the United States. American Meteorological Society Bulletin, Boston, v. 77, n. 2, p. 279-292, 1996.

Karl, T.R., Nicholls, N., Gregory, J., 1997. The coming climate. Sci. Am. 276, 78–83.

Kendall, M. G. (1955), Rank Correlation Methods, 2nd ed., Charles Griffin, London.

Li, Z., Barker, H. W., & Moreau, L. (1995). The variable effect of clouds on atmospheric absorption of solar radiation. Nature, 376(10), 486–490.

Liepert, B.G., 2002. Observed reductions of surface solar radiation at sites in the United States and worldwide from 1961 to 1990. Geophys. Res. Lett. 29 (10), 1421, doi:10.1029/2002GL014910.

Liepert, B.G., Tegen, I., 2002. Multidecadal solar radiation trends in the United States and Germany and direct tropospheric aerosol forcing. J. Geophys. Res. 107, 4153, doi:10.1029/2001JD000760.

Mints P. EPIA: market installed 7.2 GW of PV in 2009. Renewable Energy Focus 2010; 11:14e7.

MME (Ministério de Minas e Energia), 2015. Plano Decenal de Energia Elétrica 2024. BRASIL/MME, Brasília, 2015.

Moradi, I., 2009. Quality control of global solar radiation using sunshine duration hours. Energy 34, 1–6.

Moura, A.D., Shukla, J. On the dynamics of the droughts in Northeast Brazil: observations, theory and numerical experiments with a general circulation model. J. Atmos. Sci., n.38 12), p.2653-2673, 1981.

Pinto, S.A. et al. Variabilidade climática. In: Hamada, E. (Ed.). Água, agricultura e meio ambiente no Estado de São Paulo: avanços e desafios. Jaguariúna: Embrapa Meio Ambiente, 2003.

Resch G, Held A. Faber T, Panzer C. Toro F, Haas R. Potentials anel prospects for renewable energies at global scale. Energy Policy 2008;36(11):4048-56.

Rocha, H. R.; Golden, M. L.; Miller, S. D.; Menton, M. C.; Pinto, L. D.V. O.; Freitas, H.C.; Figueira, A. M. S. Seasonality of water and heat fluxes over a tropical Forest in eastern Amazônia. Ecological Applications. v. 14, p. S22-S32, 2004.

Salby, L.M., 1996. In: Fundamentals of Atmospheric Physics. International Geophysics Series, 61. Academic Press, San Diego.

Silva, V. P. R.; Correia, A. A.; Coelho, M. S. Análise de tendência das series de precipitação pluvial do Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v.2, n.1, p.111-114, 1998.

Stanhill, G., Cohen, S., 2001. Global dimming: a review of the evidence for a widespread and significant reduction in global radiation with discussion of its probable causes and possible agricultural consequences. Agric. Forest Meteorol. 107, 255–278.

Trieb F, Schllings e, O'Sullivan M, PreggerT, Hoyer-Klick e. Global potential of concentrating solar power. Berlin: SolarPaces Conference; 2009.

VAREJÃO - SILVA, M.A. Meteorologia e Climatologia. Versão digital 2. Recife, PB, março, 463p. 2006.

Wang S, Koch B. Determining profits for solar energy with remate sensing data. Energy 2010;35(7):2934-8.

Weinrub, A. 2011. “Community Power: Decentralized Renewable Energy in California”. Local Clean Energy Alliance. Available at: http://www.localcleanenergy.org/files/Community_Power_Publication_Online-3.pdf.

Wild, M., Gilgen, H., Roesch, A., Ohmura, A., Long, C.N., Dutton, E.G., Forgan, B., Kallis, A., Russak, V., Tsvetkov, A., 2005. From dimming to brightening: decadal changes in solar radiation at earth’s surface. Science 308, 847–850.

Downloads

Publicado

2016-12-13

Como Citar

Feitosa, F. E. C. S., Silva, F. B., Belo, R. C. R., Santos, J. R. N., Araújo, M. L. S. de, & Santos, J. S. dos. (2016). SENSORIAMENTO REMOTO NO PLANEJAMENTO DE PROJETOS DE ENERGIA FOTOVOLTÁICA NO ESTADO DO MARANHÃO. Anais Congresso Brasileiro De Energia Solar - CBENS, 1–8. https://doi.org/10.59627/cbens.2016.1805

Edição

Seção

Anais