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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32277| Título: | Previsão de despacho de uma usina eólica |
| Título(s) alternativo(s): | Dispatch forecast of a wind power plant |
| Autor(es): | Silva, Azuguir Griidtner |
| Orientador(es): | Oliveira, Carlos Matheus Rodrigues de |
| Palavras-chave: | Energia eólica Estatística matemática Markov, Processos de Wind power Mathematical statistics Markov processes |
| Data do documento: | 29-Nov-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Apucarana |
| Citação: | SILVA, Azuguir Griidtner. Previsão de despacho de uma usina eólica. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Apucarana, 2022. |
| Resumo: | Dentro do contexto de comercialização de energia elétrica, as usinas elétricas precisam fornecer um valor de despacho muitas vezes acordado por meio de contrato em que o não cumprimento traz consequências negativas. Para minimizar os risco de comercialização de energia principalmente para usinas com fontes intermitentes, este trabalho tem como objetivo apresentar um sistema de previsão de geração de energia elétrica, utilizando um modelo matemático e estatístico que será implementado via simulação em software Matlab. Para o estudo de caso será utilizado um parque eólico contendo 17 MW de potência instalada, onde os dados serão obtidos a partir da plataforma Sotavento, a qual é detentora do parque eólico a ser analisado neste trabalho. O método estatístico é baseado nos modelos de Montecarlo em conjunto com as cadeias de Markov que irão utilizar os dados da plataforma para realizar a curva de despacho do parque eólico. As grandezas utilizadas no método são a velocidade e direção do vento, geração de energia, e também os dados climáticos de temperatura, incidência pluviométrica, variações do ventos e incidência de descargas elétricas. Os resultados foram validados onde forneceram uma previsão ótima de três meses, podendo contribuir para uma melhora na comercialização de energia elétrica do parque estudado. |
| Abstract: | Within the context of electricity commercialization, power plants need to provide a dispatch value, often agreed by means of a contract in which non-compliance brings negative consequences. In order to minimize the risk of energy commercialization, mainly for plants with intermittent sources, this work aims to present a forecasting system for electricity generation, using a mathematical and statistical model that will be implemented via simulation in Matlab software. For the case study, a wind farm containing 17 MW of installed power will be used, where the data will be obtained from the Sotavento platform, which owns the wind farm to be analyzed in this work. The statistical method is based on Montecarlo models together with Markov chains that will use the platform data to perform the wind farm dispatch curve. The quantities used in the method are wind speed and direction, energy generation, as well as climatic data on temperature, rainfall, wind variations and incidence of electrical discharges. The results were validated where they provided a optimal forecast of three months, which may contribute to an improvement in the commercialization of electric energy in the studied park. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32277 |
| Aparece nas coleções: | AP - Engenharia Elétrica |
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