UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE
PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA
NÚCLEO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO E
MEIO AMBIENTE
ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: DESENVOLVIMENTO REGIONAL
PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE
AVALIAÇÃO DO POTENCIAL EÓLICO PARA GERAÇÃO DE
ENERGIA NA ZONA RURAL DO ESTADO DE SERGIPE.
Autor: Fábio Stefano Batista Sobral
Orientador: Dr. Gregório Guirado Faccioli
Fevereiro – 2009
São Critóvão – Sergipe
Brasil
2
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE
PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA
NÚCLEO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO E
MEIO AMBIENTE
ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: DESENVOLVIMENTO REGIONAL
PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE
AVALIAÇÃO DO POTENCIAL EÓLICO PARA GERAÇÃO DE
ENERGIA NA ZONA RURAL DO ESTADO DE SERGIPE.
Projeto de Pesquisa apresentado ao Núcleo de Pós-Graduação em
Desenvolvimento e Meio Ambiente da Universidade Federal de
Sergipe, como parte dos requisitos exigidos para a Qualificação do
Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente.
Autor: Fábio Stefano Batista Sobral
Orientador: Dr. Gregório Guirado Faccioli
Fevereiro – 2009
São Critóvão – Sergipe
Brasil
3
FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA BIBLIOTECA CENTRAL
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE
Sobral, Fábio Stefano Batista
S677a
Avaliação do potencial eólico para geração de
energia na zona rural do Estado de Sergipe / Fábio
Stefano Batista Sobral. – São Cristóvão, 2009.
168 f. : il.
Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento e Meio
Ambiente) – Universidade Federal de Sergipe, 2009.
Orientador: Prof. Dr. Gregório Guirado Faccioli.
1. Produção de energia. 2. Energia alternativa Eólica. 3. Abastecimento de água. 4. Sergipe. I. Título.
CDU 621.548(813.7)
4
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE
PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA
NÚCLEO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO E
MEIO AMBIENTE
ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: DESENVOLVIMENTO REGIONAL
PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE
AVALIAÇÃO DO POTENCIAL EÓLICO PARA GERAÇÃO DE
ENERGIA NA ZONA RURAL DO ESTADO DE SERGIPE.
Dissertação de Mestrado defendida por Fábio Stefano Batista Sobral e aprovada em 20 de
fevereiro de 2009 pela banca examinadora constituída pelos doutores:
________________________________________________
Dr. Gregório Guirado Faccioli
UFS - PRODEMA
________________________________________________
Dra. Ana Alexandrina Gama da Silva
EMBRAPA/CPATC
________________________________________________
Dr. Antenor Oliveira Aguiar Netto
UFS - PRODEMA
5
Este exemplar corresponde à versão final da Dissertação de Mestrado em Desenvolvimento e
Meio Ambiente.
________________________________________________
Dr. Gregório Guirado Faccioli
UFS - PRODEMA
6
É concedida ao Núcleo responsável pelo Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente da
Universidade Federal de Sergipe permissão para disponibilizar, reproduzir cópias desta
dissertação e emprestar ou vender tais cópias.
________________________________________________
Fábio Stefano Batista Sobral
UFS – PRODEMA
________________________________________________
Dr. Gregório Guirado Faccioli
UFS - PRODEMA
7
É concedida ao Núcleo responsável pelo Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente da
Universidade Federal de Sergipe permissão para disponibilizar, reproduzir cópias desta
dissertação e emprestar ou vender tais cópias.
________________________________________________
Fábio Stefano Batista Sobral
UFS – PRODEMA
________________________________________________
Dr. Gregório Guirado Faccioli
UFS - PRODEMA
ii
Sumário
Lista de figuras
Figura 1: Exclusão Elétrica Rural MME, 2004.
22
Figura 2: Origem das fontes de energia
31
Figura 3: Correntes de convecção
33
Figura 4: Formação do movimento dos ventos.
33
Figura 5: Brisas
35
Figura 6: Escala espacial e temporal do movimento do ar.
35
Figura 7: Anemômetro de Robinson
44
Figura 8: Anemômetro de bolso digital
45
Figura 9: Anemômetro de Tubo de Pressão de Dines
46
Figura 10: Anemômetro Sônico
46
Dados de Vento do município de Umbaúba
Figura 11: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
57
Figura 12: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
57
Figura 13: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
58
Figura 14: Curva Rayleigh para a média anual
59
Figura 15: Curva Rayleigh para o verão
60
Figura 16: Curva Rayleigh para o outono
60
Figura 17: Curva Rayleigh para o inverno
61
Figura 18: Curva Rayleigh para a primavera
61
Dados de Vento do município de Gararu
iii
Figura 19: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
62
Figura 20: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
63
Figura 21: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
63
Figura 22: Curva Rayleigh para a média anual
65
Figura 23: Curva Rayleigh para o verão
66
Figura 24: Curva Rayleigh para o outono
66
Figura 25: Curva Rayleigh para o inverno
67
Figura 26: Curva Rayleigh para a primavera
67
Dados de Vento do município de Poço Redondo
Figura 27: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
68
Figura 28: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
69
Figura 29: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
69
Figura 30: Curva Rayleigh para a média anual
71
Figura 31: Curva Rayleigh para o verão
72
Figura 32: Curva Rayleigh para o outono
72
Figura 33: Curva Rayleigh para o inverno
73
Figura 34: Curva Rayleigh para a primavera
73
Dados de Vento do município de Nossa Senhora da Glória
Figura 35: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
74
Figura 36: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
75
Figura 37: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
75
Figura 38: Curva Rayleigh para a média anual
77
Figura 39: Curva Rayleigh para o verão
78
Figura 40: Curva Rayleigh para o outono
78
iv
Figura 41: Curva Rayleigh para o inverno
79
Figura 42: Curva Rayleigh para a primavera
79
Dados de Vento do município de Canindé do São Francisco
Figura 43: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
80
Figura 44: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
81
Figura 45: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
81
Figura 46: Curva Rayleigh para a média anual
83
Figura 47: Curva Rayleigh para o verão
84
Figura 48: Curva Rayleigh para o outono
84
Figura 49: Curva Rayleigh para o inverno
85
Figura 50: Curva Rayleigh para a primavera
85
Dados de Vento do município de Frei Paulo
Figura 51: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
86
Figura 52: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
87
Figura 53: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
87
Figura 54: Curva Rayleigh para a média anual
89
Figura 55: Curva Rayleigh para o verão
90
Figura 56: Curva Rayleigh para o outono
90
Figura 57: Curva Rayleigh para o inverno
91
Figura 58: Curva Rayleigh para a primavera
91
Dados de Vento do município de Boquim
Figura 59: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
92
Figura 60: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
93
Figura 61: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
93
v
Figura 62: Curva Rayleigh para a média anual
95
Figura 63: Curva Rayleigh para o verão
96
Figura 64: Curva Rayleigh para o outono
96
Figura 65: Curva Rayleigh para o inverno
97
Figura 66: Curva Rayleigh para a primavera
97
Dados de Vento do município de Riachão do Dantas
Figura 67: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
98
Figura 68: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
99
Figura 69: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
99
Figura 70: Curva Rayleigh para a média anual
101
Figura 71: Curva Rayleigh para o verão
102
Figura 72: Curva Rayleigh para o outono
102
Figura 73: Curva Rayleigh para o inverno
103
Figura 74: Curva Rayleigh para a primavera
103
Dados de Vento do município de Neópolis
Figura 75: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
104
Figura 76: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
105
Figura 77: Curva Rayleigh para a média anual
107
Figura 78: Dados EoluSoft.
108
Figura 79: Curva de potência do aerogerador
109
Simulação para o município de Umbaúba
Figura 80: Dimensionamento e resultado energético
110
Figura 81: Dimensionamento de carga projetado
111
Figura 82: Dimensionamento de carga de iluminação
112
vi
Simulação para o município de Gararú
Figura 83: Dimensionamento e resultado energético
113
Figura 84: Dimensionamento de carga projetado
114
Figura 85: Dimensionamento de carga de iluminação
114
Simulação para o município de Poço Redondo
Figura 86: Dimensionamento e resultado energético
115
Figura 87: Dimensionamento de carga projetado
116
Figura 88: Dimensionamento de carga de iluminação
117
Simulação para o município de Nossa Senhora da Glória
Figura 89: Dimensionamento e resultado energético
118
Figura 90: Dimensionamento de carga projetado
119
Figura 91: Dimensionamento de carga de iluminação
119
Simulação para o município de Canindé do São Francisco
Figura 92: Dimensionamento e resultado energético
121
Figura 93: Dimensionamento de carga projetado
122
Figura 94: Dimensionamento de carga de iluminação
122
Simulação para o município de Frei Paulo
Figura 95: Dimensionamento e resultado energético
123
Figura 96: Dimensionamento de carga projetado
124
Figura 97: Dimensionamento de carga de iluminação
125
Simulação para o município de Boquim
Figura 98: Dimensionamento e resultado energético
126
Figura 99: Dimensionamento de carga projetado
127
Simulação para o município de Riachão do Dantas
vii
Figura 100: Dimensionamento e resultado energético
128
Figura 101: Dimensionamento de carga projetado
129
Figura 102: Dimensionamento de carga de iluminação
129
Simulação para o município de Neópolis
Figura 103: Dimensionamento e resultado energético
130
Figura 104: Dimensionamento de carga projetado
131
Figura 105: Dimensionamento de carga de iluminação
132
Lista de tabelas
Tabela 1: Quadro comparativo das fontes alternativas,
30
Tabela 2: Tabela Beaufort para velocidade de vento
41
Tabela 3: Localização geográfica e altitude dos municípios sergipanos
48
pesquisados
Tabela 4:Classe de rugosidade, z0, e expoente α
50
Tabela 5. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
58
(m/s) de Umbaúba.
Tabela 6. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
64
(m/s) de Gararu.
Tabela 7. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
70
(m/s) de Poço Redondo.
Tabela 8. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
(m/s) de Nossa Senhora da Glória.
76
Tabela 9. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
82
(m/s) de Canindé do São Francisco.
viii
Tabela 10. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
(m/s) de Frei Paulo.
88
Tabela 11. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
94
(m/s) de Boquim.
Tabela 12. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
100
(m/s) de Riachão do Dantas.
Tabela 13. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento
105
(m/s) de Neópolis.
Dedicatória
xi
Resumo
xii
Abstract
xii
Introdução
14
Capítulo 1
15
1. A energia no contexto do Desenvolvimento Sustentável
15
1.1. Desenvolvimento Sustentável
15
1.1.1. Precedentes
15
1.1.2. Indicadores de Desenvolvimento Sustentável
17
1.2. Desafios para alcançar a sustentabilidade energética no nordeste
19
brasileiro
1.3. A importância da energia elétrica no Brasil e no mundo
23
1.3.1. A energia eólica no Brasil
23
1.3.1.1. Ações de Governo
25
1.3.1.2. Centros de Pesquisa e Programas de Apoio as Ações do Governo
25
Federal
1.3.2. A energia eólica no mundo
29
ix
Capítulo 2
31
2.1. Formação dos ventos
31
2.1.2. Escalas de movimentos do ar na atmosfera
35
2.2.3. Variações espaciais do vento
36
2.1.4. Variabilidade ao longo do tempo
37
2.1.4.1. Variabilidade Sazonal e mensal
37
2.1.4.2. Variabilidade Diurna
38
2.2. Como avaliar a velocidade do vento para micro aproveitamentos
38
eólicos.
2.2.1. Métodos e instrumentos de medição de vento
38
2.2.2. Cartas de isovento ou meteorológicas
39
2.2.3. Análise por visualização
39
2.2.4. Tabela da escala Beaufort
40
2.2.5. Técnica do Balão
43
2.2.6. Anemômetros
43
2.3. Tipos de Anemômetros
44
2.3.1. Anemômetro de Copos
44
2.3.2. Anemômetro Digital
44
2.3.3. Anemômetro de Tubo de Pressão
45
2.3.4. Anemômetro Sônico
46
Capítulo 3
47
3. Material e Métodos
47
3.1. Estatística Aplicada no Levantamento das Velocidades de Vento
47
Capítulo 4
56
4.1. Análise e Discussão dos Resultados
56
4.1.1. Dados de Vento do município de Umbaúba
56
4.1.2. Dados de Vento do município de Gararu
62
4.1.3. Dados de Vento do município de Poço Redondo
68
4.1.4. Dados de Vento do município de Nossa Senhora da Glória.
74
x
4.1.5. Dados de Vento do município de Canindé do São Francisco.
80
4.1.6. Dados de Vento do município de Frei Paulo.
86
4.1.7. Dados de Vento do município de Boquim.
92
4.1.8. Dados de Vento do município de Riachão do Dantas.
98
4.1.9. Dados de Vento do município de Neópolis.
104
Capítulo 5
108
5.1. Simulações de Aproveitamento e Energia Anual Gerada para os
108
municípios Sergipanos pesquisados.
5.1.1. Simulação para o município de Umbaúba
110
5.1.2. Simulação para o município de Gararú.
112
5.1.3. Simulação para o município de Poço Redondo.
115
5.1.4. Simulação para o município de Nossa Senhora da Glória.
117
5.1.5. Simulação para o município de Canindé do São Francisco.
120
5.1.6. Simulação para o município de Frei Paulo.
123
5.1.7. Simulação para o município de Boquim.
125
5.1.8. Simulação para o município de Riachão do Dantas.
127
5.1.9. Simulação para o município de Neópolis.
130
6. Conclusões
133
Referencias bibliográficas
136
Anexos
140
Dados técnicos dos sensores e das estações meteorológicas
141
Teste Kolmogorov-Smirnov
153
Fotos das estações de Gararu, Canindé do São Francisco e Frei Paulo
160
xi
Dedicatória
A minha esposa e filhas pela paciência e incentivo
a superação de mais uma etapa de nossas vidas.
xii
Resumo
A produção de energia alternativa pode prover desenvolvimento econômico e
oportunidades de emprego, especialmente em áreas Rurais.
O trabalho visa como objetivos principais o levantamento e o tratamento estatístico
dos dados de ventos do Estado de Sergipe. Como objetivos específicos visa ainda a
simulação da energia anual gerada a partir de um aerogerador para uso rural, e a simulação
da quantidade de água capaz de ser bombeada através de uma bomba de baixo custo e
potência.
Os
valores
das
variáveis
meteorológicas
foram
obtidos
em
estações
agrometeorológicas automáticas e convencionais distribuídas no Estado. Estes elementos
serviram de base para levantamento das velocidades médias de vento, os horários de
melhor aproveitamento do sistema eólico.
O tratamento estatístico para determinação do comportamento dos ventos nos
municípios pesquisados balizou-se no cálculo de médias, variâncias, distribuição de
freqüências e da função de distribuição de probabilidade Rayleigh, caso particular da
distribuição Weibull, amplamente difundida em estudos de potencial eólico. Estas análises
permitiram extrair todas as informações a partir dos dados brutos obtidos das estações e
foram simuladas no software Statistica 7.0.
O período do dia em que foram registradas a maiores velocidades médias é o
período da tarde compreendido entre 12:00 horas e 18:00 horas para todos os municípios
pesquisados, sendo este período escolhido para as simulações em software.
Quanto a utilização e simulações do sistema eólico para atender as necessidades de
alimentação elétrica rural foi utilizado como modelo para os testes uma turbina eólica com
potência de 400 W, simulada no Software EOLOSOFT do NUTEMA-PUCRS e todos os
municípios apresentaram condições de velocidade de vento capaz de fornecer o
abastecimento essencial, principalmente no que diz respeito a abastecimento de água para
consumo e irrigação. Não foi alvo deste trabalho o estudo de viabilidade econômica do
sistema eólico em relação ao custo da turbina e acessórios do sistema por fabricante.
Palavras chave: energia alternativa, ventos, abastecimento de água.
xiii
Abstract
The production of energy alternative can provide economic development and
employment opportunities, especially in agricultural areas.
The work seeks as main objectives the rising and the statistical treatment of the data
of winds of the State of Sergipe. As specific objectives still seek the simulation of the
annual energy generated starting from an aerogenerating for rural use, and the simulation
of the amount of water capable of being pumped through a low cost bomb and potency.The
values of the meteorological variables were obtained in stations automatic meteorological
and you stipulate distributed in the State. These elements served as base for rising of the
medium speeds of wind, the schedules of better use of the system aeolian.
The statistical treatment for determination of the behavior of the winds in the
researched municipal districts was beacon in the calculation of averages, variances,
distribution of frequencies and of the function of distribution of probability Rayleigh, case
peculiar of the distribution Weibull, thoroughly diffused in studies of potential aeolian.
These analyses allowed to extract all the information starting from the obtained gross data
of the stations and they were simulate in the software Statistica 7.0.
The period of the day in that were registered to largest medium speeds it is the
period of the afternoon understood between 12:00 hours and 18:00 hours for all the
researched municipal districts, being this period chosen for the simulations in software.
As the use and simulations of the system aeolian to assist the needs of agricultural
electric feeding were used as model for the tests a turbine aeolian with potency of 400 W,
simulated in the Software EOLOSOFT of NUTEMA-PUCRS and all the municipal
districts presented conditions of wind speed capable to supply the essential provisioning,
mainly in what it tells respect the provisioning of water for consumption and irrigation. It
was not white of this work the study of economic viability of the system aeolian in relation
to the cost of the turbine and accessories of the system for maker.
Words key: alternative energy, winds, provisioning of wate
14
INTRODUÇÃO
Os aspectos climáticos e o aquecimento global têm despertado no ser humano a
necessidade imediata por soluções que agridam menos o planeta e preservem para as
gerações futuras as mesmas condições atualmente existentes para o desenvolvimento
humano e evitar a extinção das espécies.
A busca desenfreada pelo desenvolvimento econômico moldado em uma matriz
energética baseada nos combustíveis fósseis, tem contribuído significativamente para o
aumento da poluição do ar.
A energia eólica foi uma das primeiras formas de energia utilizada pelo homem
para suporte as suas necessidades, movimentar barcos a vela, moer grãos, bombear água
através de moinhos de vento, entre outras, constituem formas de aproveitamento dos
ventos em benefício do desenvolvimento humano.
O presente estudo traz uma alternativa energética das mais antigas e conhecidas
pela humanidade, que não agride o meio ambiente e nem causa extinção de florestas.
O estudo abrange o Estado de Sergipe, situado no nordeste brasileiro, dentro do
polígono da seca e abundante nesta forma de energia, como já citado em outros estudos.
O trabalho visa como objetivos principais o levantamento e o tratamento estatístico
dos dados de ventos do Estado de Sergipe. Como objetivos específicos visa ainda a
simulação da energia anual gerada a partir de um aerogerador para uso rural, e a simulação
da quantidade de água capaz de ser bombeada através de uma bomba de baixo custo e
potência.
15
1. A ENERGIA NO CONTEXTO DO DESENVOLVIMENTO
SUSTENTÁVEL
1.1. DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL
1.1.1. Precedentes
No ultimo século o mundo passou por mudanças rápidas nos paradigmas que
orientam nossas sociedades. Para entender melhor o paradigma que orienta o mundo
atualmente é necessário voltar para fatos do passado que forjaram essa visão de
desenvolvimento.
A extrema fragmentação do conhecimento, sobretudo a partir do século XIX,
consagrou a separação entre o homem e a natureza. A influência de Descartes, Galileu,
Leibniz e, particularmente, de Isaac Newton contribuiu para formar o imaginário
iluminista, fundado na idéia de uma physis ordenada tal e qual um relógio, cujos ponteiros
fazem sempre os mesmos movimentos. (Gonçalves, 1998)
A visão de desenvolvimento voltada ao capital, produção e consumo, junto à visão
mecanicista anterior que separa o homem da natureza e dividi as coisas em partes para que
pudessem ser mais bem descritas, contribuiu significativamente para o avanço da ciência,
pois, a partir daí o método científico passa a ajudar essa evolução.
A velocidade no avanço das descobertas científicas contribuiu para o
distanciamento do homem com o meio ambiente, o ser humano começou a pressionar esse
meio através do paradigma de desenvolvimento econômico, chegando a se ver como algo a
parte em relação ao ambiente, vendo-o como um meio para obter tal desenvolvimento.
16
As pressões exercidas principalmente nas últimas décadas causaram problemas
como o aquecimento global, a ocorrência de grandes desastres ecológicos, grandes
populações vivendo em extrema pobreza causada pela má distribuição do capital natural
demonstrando aspectos ecologicamente predatórios, socialmente perversos e politicamente
injustos do paradigma pós guerras.
Todas essas constatações provocaram também a conscientização sobre as
interferências humanas sobre o meio e os desequilíbrios causados e o que poderá acontecer
aos sistemas naturais e ao homem, que apesar de inconscientemente não se vê como parte
desses sistemas, sabe que sofrerá as conseqüências em conjunto. Tais constatações também
têm provocado ao longo do tempo a busca para a quebra do paradigma atual formulando
um novo que garanta a manutenção desses sistemas e a sobrevivência do homem e de suas
gerações futuras. Surge então o paradigma do Desenvolvimento Sustentável.
Em busca desse novo paradigma é que em 1972, na cidade de Estocolmo, dá-se o
primeiro passo global com a (UM Conference on the Humam Environment), onde foi
enfatizada a importância da questão ambiental e a necessidade de reaprender a conviver
com o planeta para garantir a continuidade da vida.
O que ficou evidenciado nessa conferência foi que existiam duas visões distintas
que dividiam o globo, os países do hemisfério norte, desenvolvidos, preocupados apenas
com as questões ambientais voltadas a restauração da sua qualidade anterior, com
preocupações com a poluição da água do ar e do solo, e os países do sul, em sua maioria
países em desenvolvimento com uma maior preocupação com a gestão racional dos
recursos naturais objetivando desenvolvimento socioeconômico.
Em 1987, na cidade de Bruntland, sai o relatório Nosso Futuro Comum, resultado
do trabalho da Comissão Mundial para o Meio Ambiente que evidenciou a recusa dos
países desenvolvidos em contribuir para o tratamento das questões ambientais.
17
As propostas da comissão foram orientadas para a noção de desenvolvimento
sustentável chamando a atenção para a importância da cooperação entre os países na
solução dos problemas do meio ambiente e desenvolvimento.
Verificou-se que a noção de Desenvolvimento Sustentável não era simples e tinha a
ver com a erradicação da pobreza e o atendimento das necessidades básicas do ser humano
em consonância com a utilização dos recursos naturais, dos sistemas de produção e dos
avanços tecnológicos.
O relatório definiu Desenvolvimento Sustentável como o desenvolvimento que
satisfaz as necessidades das gerações presentes sem afetar a capacidades de gerações
futuras também satisfazerem suas próprias necessidades (Brundtland, 1987).
Em 1992, na cidade do Rio de Janeiro ocorre a maior de todas as conferencias já
realizadas. A UNCED (United Nations Conference on Environment and Development),
contou com a participação de mais de 25 mil pessoas, foi a conferencia com a maior
reunião de países para discutir os assuntos relacionados ao meio ambiente e
desenvolvimento e por isso foi denominada Cúpula da Terra.
A Cúpula da Terra resultou em cinco documentos: A Agenda 21, A Convenção do
Clima, A Convenção da Biodiversidade, A Declaração do Rio e os Princípios sobre
Florestas. Esses acordos internacionais objetivam direcionar o homem para o novo
paradigma do Desenvolvimento Sustentável.
1.1.2. Indicadores de Desenvolvimento Sustentável
Para acompanhar e avaliar o avanço em direção ao conceito que está sendo
trabalhado diversas metodologias estão sendo discutidas em âmbito mundial a fim de
18
entender a dinâmica do processo desenvolmentista das nações e da sustentabilidade deste
desenvolvimento para o futuro das gerações e dos sistemas naturais.
Um fator importante para medir este grau de evolução é verificar quais dimensões
devem ser avaliadas e acompanhadas ao longo do processo histórico. Fatores sociais,
políticos, econômicos e ecológicos devem se acompanhados para avaliar a estratégia dos
indicadores utilizados para medir o caminho percorrido por uma nação em busca do
Desenvolvimento Sustentável.
É necessário que esses indicadores sejam medidos e reflitam de forma simplificada
o grau de avanço do país sob o aspecto desse novo paradigma, abandonando aos poucos as
metodologias tradicionais de indicadores de desenvolvimento.
O PIB (Produto Interno Bruto) é uma dessas metodologias tradicionais que vem
sendo questionada há anos no aspecto da medida do nível de desenvolvimento das nações.
É uma medida econômica fundamentada nas trocas monetárias e no consumo, sejam elas
baseados no uso sustentável dos recursos naturais, das perdas ambientais e sociais, ou não.
Em 1989, Daly e Cobb desenvolveram o Indice de Bem-Estar Econômico
Sustentável, (ISEW – Index of Sustainable Economic Welfare), que alia os fatores de
consumo e fatores ambientais e sociais. Esse índice foi utilizado em diversos países
desenvolvidos e comparado com a mudança do PIB. O resultado evidencia que, embora o
PIB tenha crescido continuamente nos países estudados de 1950 a 1992, o ISEW
estabilizou-se nos últimos quinze ou vinte anos, por exemplo, nos Estados Unidos e na
Suécia, ou até mesmo decresceu como no caso da Holanda e da Inglaterra (Jackson &
Marks, 1994; Jackson & Stymme, 1996).
Outro indicador com o intuito de definição de uma medida ecológica é a Pegada
Ecológica (ecological footprint), (Rees & Wackernagel, 1994), que se baseia em uma
19
medida ecológica dada em termos de área terrestre necessária para dar suporte ao estilo de
vida ou modelo de desenvolvimento de uma sociedade.
Segundo Reis, a pegada ecológica tem um grande valor ilustrativo principalmente
por ter uma dimensão única e de fácil compreensão para um público mais amplo.
Infelizmente, é, às vezes, usada para uma argumentação a favor da auto-suficiência local,
que não condiz com a idéia de trocas e compensações entre regiões e países a fim de
balancear a distribuição de recursos e renda sobre a terra.
Além de todos esses indicadores, existem outros, que não cabe aqui discutir todas
as metodologias, o importante é que elas existem e são formas diferentes de medir o nível
de sustentabilidade em busca do desenvolvimento sustentável.
A seguir mudaremos um pouco a discussão tratando agora a questão energética, a
realidade do nordeste brasileiro e os desafios em busca de formas para encontrar a
sustentabilidade desse ponto de vista através do uso de uma fonte alternativa, (energia
eólica).
1.2.
DESAFIOS PARA ALCANÇAR A SUSTENTABILIDADE
ENERGÉTICA NO NORDESTE BRASILEIRO
Alguns dos grandes desafios enfrentados nas regiões semi-áridas do nordeste
brasileiro são a fixação e a criação de oportunidades de sobrevivência do homem e das
suas criações, atendendo as necessidades básicas atuais e futuras sem contribuir para a
exaustão dos recursos naturais.
Estudos sobre o nordeste mostraram que o setor econômico mais afetado pelas
secas é a agricultura, especialmente o setor de subsistência, normalmente voltado para a
produção de alimentos, Fundaj (1983).
20
Segundo Sampaio (1979), o maior peso dos prejuízos causados pela seca é sentido
pelos grupos de baixa renda que não dispõem de ativos suficientes para se sustentar diante
da crise, a única saída é a emigração.
Um dos objetivos deste estudo é apresentar uma alternativa energética sustentável
para auxílio à subsistência das populações mais pobres, visando o atendimento de suas
necessidades mais básicas.
A energia em todas as suas formas sempre esteve presente no cotidiano do ser
humano e sempre foi aspecto contribuinte para evolução, desenvolvimento e fixação do
homem junto aos recursos naturais necessários a sua sobrevivência.
Gomes et al. (1995), cita que a utilização de energia tem impactos muito diversos
sobre o ambiente conforme a sua fonte seja, ou não, os combustíveis fósseis. Energia
provinda da força dos rios, ou dos ventos, ou dos raios solares (em todas as quais o
nordeste é rico), por exemplo, não traz implícita no seu uso a extinção de florestas ou de
reservas de petróleo, nem a emissão de CO2.
Uma implicação importante disso é que os ganhos obtidos da forma sugerida acima,
ou seja, tanto a utilização mais eficiente de materiais e de energia quanto com o
desenvolvimento de fontes energéticas não poluentes, representam um caso de perfeita
compatibilidade entre eficiência econômica e eficiência ecológica, que é o que estamos
procurando. (Gomes et al.,1995).
Durante anos o homem utilizou diversas formas de energia em seu beneficio,
consumindo os recursos disponíveis sem ter a preocupação com os impactos causados ao
meio ambiente. Somente alguns anos atrás a humanidade começou a questionar a
abundância destes recursos, e a renovação dos mesmos para as gerações futuras de forma a
manter a sustentabilidade da própria espécie e do planeta.
21
Reis (2001), Observa que a questão energética tem um significado bastante
relevante no contexto da questão ambiental e na busca do Desenvolvimento Sustentável. O
suprimento eficiente de energia é considerado uma das condições básicas para o
desenvolvimento econômico.
Nos últimos dez anos, a questão energética tomou posição central na agenda
ambiental global, principalmente nas negociações da convenção do clima. Isso porque a
atual matriz energética mundial depende ainda, em quase 80%, de combustíveis fósseis.
Reis afirma ainda que de um modo geral, pode-se dizer que a importância da busca
de maior eficiência energética e da transição para o uso de recursos primários renováveis
tem sido ressaltada em toda e qualquer avaliação sobre o desenvolvimento sustentável.
A sustentabilidade é um dos fatores que mais tem chamado a atenção por esta
tecnologia, visto que, além de promover desenvolvimento econômico, constitui-se como
um mecanismo de desenvolvimento limpo, e não prevê no seu uso e operação a extinção de
recursos. O uso de micro centrais eólicas pode prover energia ao homem do campo e pode
ajudar a reduzir a exclusão elétrica do país que atinge cerca de 10 milhões de brasileiros
segundo dados do MME em 2004, ver figura 1
22
Figura 1: Exclusão Elétrica Rural MME, 2004.
A produção de energia renovável pode prover desenvolvimento econômico e
oportunidades de emprego, especialmente em áreas Rurais. As fontes renováveis, no
âmbito de um modelo sustentável, poderão ajudar a reduzir a miséria nessas regiões e
aliviar as pressões sociais e econômicas que conduzem a migração urbana. (Reis, 2006)
A Dinamarca é um exemplo de como a energia eólica pode contribuir para o
desenvolvimento na mecanização da agricultura e abastecimento de energia rural. Nos dias
atuais aproximadamente 10 mil pessoas estão empregadas na geração de energia utilizando
energia eólica neste país.
No Brasil um importante incentivador no desenvolvimento das fontes alternativas de
energia tem sido o Programa de Desenvolvimento Energético de Estados e Municípios –
PRODEEM, vinculado à Secretaria de Energia do MME, que busca viabilizar a provisão de
serviços energéticos para populações não atendidas pela rede elétrica convencional, utilizando
fontes de energia renováveis desconectadas da rede convencional e sustentáveis, visando o
desenvolvimento social e econômico.
23
Este programa visa fomentar projetos geração de fontes renováveis de energia como a
eólica no País desde que se encontrem registros de velocidades médias acima de 5 m/s, em
comunidades desassistidas de energia elétrica.
A procura agora passa a ser por formas de energia não poluentes, que não agridam o
meio ambiente e com custos cada vez mais baixos. Dentre outras fontes alternativas de geração
de energia, a eólica é uma das que mais crescem no mundo, principalmente na Europa, Estados
Unidos e na Ásia. No Brasil, este crescimento ainda é muito tímido, apesar de existirem
milhares de quilômetros de litoral que, segundo especialistas, são muito adequados à produção
de energia através desse recurso.
O aproveitamento dos ventos surgiu como uma das fontes alternativas,
principalmente para o nordeste brasileiro e pelo caráter renovável e limpo, apresenta-se
promissor para localidades e comunidades isoladas e com poucos recursos financeiros.
O problema a ser resolvido, trazendo a realidade apresentada para o estado de
Sergipe, passa a ser o estudo de soluções de tamanho ótimo e do comportamento dos
ventos da região, para facilitar aquisição, absorção da tecnologia e conhecimento do uso da
mesma em busca de sustentabilidade do homem do campo e das pequenas comunidades,
para pequenas criações e irrigação de pequenas lavouras e geração de energia elétrica,
criando condições de atendimento às necessidades mínimas de sobrevivência e fixação do
sertanejo em sua região de origem.
1.3. A IMPORTÂNCIA DA ENERGIA EÓLICA NO BRASIL E NO
MUNDO
1.3.1. A energia eólica no Brasil
24
As formas de energia renováveis e limpas constituem um grande avanço no
caminho da sustentabilidade energética. Vale ressaltar que ao falar de energia devem-se
considerar todas as suas formas, mecânica, cinética, elétrica, térmica, hidráulica entre
outras.
Todas as formas de energia citadas compõem a potencialidade de uma localidade
qualquer no globo para processar recursos para atendimento a um desenvolvimento que
visa atender uma necessidade local.
A capacidade de processar essa energia de forma a aproveitá-la sem exauri-la, ou
causar danos ao ambiente vai determinar a sustentabilidade do atendimento dessas
necessidades.
O sol é a nossa fonte de energia primária e todas as outras formas de energia
existentes no planeta derivam de alguma forma dessa energia primária.
O Brasil é um país de dimensões continentais e está situado em uma das regiões do
globo que mais recebe a luz solar, possui também vasta área costeira, em toda sua área
territorial verifica-se através de vários estudos a grande potencialidade para uso da energia
cinética dos ventos, além disso, sua porção nordeste possui o maior potencial eólico do
país.
A importância da energia eólica para o país com isso torna-se inquestionável do
ponto de vista do aproveitamento dessa energia para a promoção de um desenvolvimento
sustentável voltado ao atendimento da necessidade energética e para a sustentabilidade do
crescimento econômico e social aliado a manutenção dos sistemas naturais.
Infelizmente os incentivos governamentais para aproveitamento desse recurso têm
sido muito acanhados e poucos estados da federação avançaram em algum sentido no
aproveitamento deste recurso energético.
25
1.3.1.1 - Ações de Governo
As ações do Governo Federal visando incentivar o desenvolvimento das energias
renováveis, como mencionado anteriormente estão voltadas principalmente para a geração
de energia elétrica. Isto se deve principalmente a grande dívida energética do setor elétrico
do país. A exclusão elétrica do Brasil atinge cerca de 10 milhões de pessoas, segundo
dados do Ministério de Minas e Energia - MME de 2004.
O MME tem além de outras atividades, através do Conselho Nacional de Política
Energética – CNPE a “formulação de políticas e diretrizes de energia destinada a promover
o aproveitamento racional dos recursos energéticos do país, em conformidade com o
disposto na legislação aplicável, tendo como um de seus princípios a utilização de fontes
renováveis de energia, mediante o aproveitamento dos insumos disponíveis aplicáveis”.
Para consolidar esta política utiliza-se da ELETROBRÀS – Centrais Hidroelétricas
Brasileiras e suas subsidiárias e centros de pesquisa.
1.3.1.2. – Centros de Pesquisa e Programas de Apoio as Ações do
Governo Federal
CEPEL
O Centro de Pesquisas de Energia Elétrica foi criado em 1974 como uma sociedade
sem fins lucrativos para atender a expansão do Setor Elétrico Brasileiro
e desenvolver uma infra-estrutura científica e de pesquisa no país.
O Cepel desenvolve tecnologias para concessionárias de energia elétrica, para
indústrias e para apoiar programas governamentais.
26
Os resultados de suas pesquisas contribuem para a melhoria do serviço de energia
elétrica, do desenvolvimento tecnológico e do bem estar social.
O Centro de Pesquisas mantém parcerias com empresas para P&D e para fabricação
dos seus produtos patenteados. Também atua em cooperação tecnológica com
universidades e com programas de governo na melhoria do atendimento a populações
desassistidas e no aumento da eficiência energética.
Atualmente, o CEPEL apóia o Programa de Combate ao Desperdício de Energia
Elétrica - PROCEL, o Programa de Desenvolvimento Energético de Estados e Municípios
– PRODEEM, o Programa “Luz no Campo” e o Centro de Referência para Energia Solar e
Eólica Sérgio de Salvo Brito – CRESESB.
CRESESB – CENTRO DE REFERENCIA EM ENERGIA SOLAR E EÓLICA SALVIO
DE BRITO.
A missão do Cresesb é ajudar no desenvolvimento e uso das energias solar e eólica
no país através da difusão de conhecimentos, da ampliação do diálogo entre as entidades
envolvidas e do estímulo à implementação de estudos e projetos.
Localizado na sede do Cepel (Centro de Pesquisas de Energia Elétrica - do Sistema
Eletrobrás) na Ilha do Fundão - Rio de Janeiro, o Cresesb tem recebido suporte de recursos
humanos e laboratoriais deste importante centro, além de recursos do Ministério de Minas
e Energia, através do DNDE (Departamento Nacional de Desenvolvimento Energético).
Outras importantes instituições governamentais, empresas, universidades e centros
de pesquisa mantêm relacionamento com o Cresesb, apoiando ou recebendo apoio. Esta
relação mostra uma boa penetração do centro no ambiente de interesse para o
desenvolvimento das energias alternativas.
Estratégias do Cresesb
27
- Coletar e difundir conhecimentos e experiências através de publicações e sistemas de
informação, e de apoio à capacitação e treinamento de recursos humanos;
- Criar Centros de Exposição das tecnologias e biblioteca especializada em energias solar e
eólica, de forma a facilitar as atividades de educação e de pesquisa;
- Apoiar a implementação de soluções tecnológicas efetivas, visando o incremento da
competitividade de mercado e o desenvolvimento de modelos e ferramentas
computacionais;
- Estabelecer critérios uniformes de avaliação de desempenho de sistemas e equipamentos;
de custos, benefícios e oportunidades; e de execução de inventário e zoneamento indicativo
dos potenciais das energias solar e eólico.
- Identificar e apoiar os Centros de Excelência, Centros de Desenvolvimento Regionais,
Laboratórios e Grupos de Trabalho especializados das energias solar e eólica, fortalecendo
essas instituições e recomendando a priorização dos recursos disponíveis;
- Estabelecer acordos de cooperação com entidades nacionais e internacionais, com o
objetivo de trocar experiências e conhecimentos, e de identificar oportunidades de
desenvolvimento e aplicação das referidas tecnologias.
PRODEM
O Programa de Desenvolvimento Energético de Estados e Municípios – foi
instituído pelo Decreto de 27 de dezembro de 1994 com o objetivo de atender comunidades
carentes isoladas não supridas de energia elétrica pela rede convencional. A partir do
lançamento do Programa Nacional de Universalização do Acesso e Uso da Energia
Elétrica, Luz para Todos, em 11 de novembro de 2003, o PRODEEM passou a integrar
este novo Programa do Governo Federal. A missão do PRODEEM é viabilizar a profusão
28
de serviços energéticos para populações não atendidas pela rede elétrica convencional,
utilizando fontes de energia renováveis descentralizadas e sustentáveis. Trata-se, portanto,
de um Programa de cidadania, com enfoque no desenvolvimento econômico e social. E,
por esta razão, o Programa requer o envolvimento de diferentes agentes, trabalhando em
prol de um resultado comum, o desenvolvimento integrado de milhares de comunidades
sem energia em nosso País.
PROINFA
O Programa de Incentivo as Fontes Alternativas – PROINFA foi instituído para
fomentar o desenvolvimento e financiamento dos projetos que tem como objetivos
principais:
- Social – Geração de 150 mil postos de trabalho diretos e indiretos durante a
construção e operação, sem considerar os efeitos renda;
- Tecnológico – Investimentos de R$ 4 Bilhões na indústria nacional de
equipamentos e materiais;
- Estratégico – Complementaridade energética sazonal entre os regimes
hidrológico/eólico (NE) e hidrológico/biomassa (S/SE);
- Econômico - Investimentos privados da ordem de R$ 8,6 bilhões;
- Meio Ambiente – A emissão evitada de 2,5 mil toneladas de CO2/ano criará um
ambiente potencial de negócios de certificação de redução de emissão de carbono, nos
termos do protocolo de Kyoto.
1.3.2. A energia eólica no mundo
29
A utilização da energia eólica em nível mundial vem crescendo muito,
principalmente devido aos avanços tecnológicos envolvendo esta forma de aproveitamento.
O desenvolvimento de aerogeradores tem reduzido substancialmente os custos do
KW na geração de energia elétrica, o que tem despertado o interesse de diversos países na
implantação de fazendas eólicas para incremento nas suas matrizes energéticas.
Estados Unidos, Dinamarca, Holanda, Alemanha e Suécia são os lideres mundiais
no aproveitamento desta tecnologia.
Na Dinamarca a energia eólica foi a resposta à crise do petróleo na década de 70,
quando foi introduzido o uso comercial de aerogeradores que foi uma evolução tecnológica
dos antigos moinhos de vento que tanto ajudaram na mecanização da agricultura. Além
deste advento a Dinamarca hoje emprega cerca de 10 mil trabalhadores na indústria de
aerogeradores exportando para o mundo inteiro (Maegaard,1995).
Nos Estados Unidos, já nas décadas de 50 e 60 houve grande incentivo ao uso da
força dos ventos para bombeamento de água com o uso de cata-ventos, depois mais
recentemente vieram às grandes fazendas eólicas para geração de energia elétrica, como as
instaladas na Califórnia.
Dentre as energias alternativas, a eólica é a que mais cresce no mundo e a que mais
diminui o custo da geração ao longo dos anos, a seguir será mostrado na tabela 1 um
quadro comparativo entre as fontes energéticas.
30
Tabela 1: Quadro comparativo das fontes alternativas,
Fonte: Reis (2001).
31
2.1. FORMAÇÃO DOS VENTOS
A energia eólica é proveniente das diferentes formas que o nosso planeta absorve a
energia solar, da energia gravitacional e dos movimentos realizados pela terra. A figura 2
descreve a origem diferentes formas de energia conhecidas.
Figura 2: Origem das fontes de energia
Fonte: La Rovere et al, 1985.
Enquanto o sol aquece a terra, o ar e água de um lado da Terra, o outro lado é
resfriado por irradiação térmica para o espaço.
Dessa diferente taxa de aquecimento e resfriamento são criadas enormes massas de
ar com temperaturas, misturas e características diferentes.
32
Outra situação ocorre quando a energia do sol incide diretamente sobre um lado da
terra produzindo um movimento de grande escala na atmosfera. Como a distância mais
curta da energia proveniente do sol incide sobre as regiões equatoriais, As massas de ar
nessas regiões tornam-se mais leves fazendo-as subir e ir em direção aos pólos, como nos
mesmos a incidência da energia solar é menor e por causa da inclinação do eixo terrestre a
temperatura é mais baixa fazendo com que as massas de ar dessas regiões se dirijam para
os trópicos. Esse movimento cessa a cerca de 30
0
N e 30
0
S, denominadas latitudes de
cavalo, onde o ar começa a descer, retornando o fluxo do ar resfriado para as camadas mais
superficiais da terra.
A massa volúmica do ar é o cociente entre a massa do ar e o volume ocupado. Se a
massa do ar permanecer constante, a massa volúmica (densidade) do ar diminui com a
temperatura (há aumento de volume), torna-se menos denso e consequentemente o ar
quente sobe em relação ao ar frio. Este fenómeno é muito importante no movimento do ar
na atmosfera.
Durante o dia, o ar ao ser aquecido, por estar em contacto com a superfície terrestre
(aquecida, basicamente, pela radiação proveniente do Sol), conduz a um aumento de
volume e, por isso, torna-se menos denso (mais “leve”) e sobe. No entanto, à medida que o
ar aquecido sobe, entra em contato com ar mais frio e arrefece, o que provoca uma
contracção do volume desse ar, que, por isso, se torna mais denso (mais “pesado”) e desce.
Como consequência deste processo, o ar é obrigado a circular sob a forma de correntes de
convecção. Estas correntes de convecção estão sempre a ocorrer, quer em grandes áreas da
superfície terrestre (desertos), quer em pequenas áreas (campo lavrado).
O que acabamos de referir está bem esquematizado na Figura 3.
33
Figura 3: Correntes de convecção
A colisão destas duas massas de ar, quente e fria, geram os ventos da Terra,
os mesmos aliviam a temperatura atmosférica e as diferenças de pressão causadas pelo
aquecimento irregular da superfície da Terra.
O movimento de rotação da terra sobre seu eixo também é outro fator importante do
movimento do ar em larga escala, produzindo a força de Coriollis, a qual desvia o vento
para a direita no hemisfério norte e para a esquerda no hemisfério sul.
Esses ventos defletidos são chamados de alísios, no hemisfério norte alísios de
nordeste e no hemisfério sul alísios de sudeste. Todos esses movimentos das massas de ar
do planeta em larga escala podem ser vistos na figura 4.
Figura 4: Formação do movimento dos ventos.
34
O estudo do comportamento dos ventos em uma determinada localidade do globo,
além de considerar os movimentos de larga escala deve considerar os fatores de pequena
escala que podem interferir no movimento dessas massas de ar, deve ainda considerar uma
análise meteorológica e os fatores que podem alterar o movimento dos ventos em pequena
escala, como latitude, longitude, altitude, velocidade, direção, pressão atmosférica,
temperatura, formação do relevo local e vegetação, além de equipamentos confiáveis e
séries históricas de medidas para validação e extrapolação dos dados para outros locais.
Diariamente a rotação da terra espalha esse ciclo de aquecimento e resfriamento
sobre sua superfície. Mas, nem toda superfície da Terra responde ao aquecimento da
mesma forma, uma estimativa da energia total disponível dos ventos ao redor do planeta
pode ser feita a partir da hipótese de que aproximadamente 2% da energia solar absorvida
pela terra é convertida em energia do movimento dos ventos. Esse percentual, embora
pareça pequeno, representa centena de vezes a potência anual instalada nas centrais
elétricas do mundo.
Por exemplo, um oceano se aquecerá mais lentamente que as terras adjacentes
porque água tem uma capacidade maior de "estocar" calor, como a terra aquece mais
depressa do que o mar, o ar que está sobre a terra aumenta de volume, torna-se menos
denso, forma-se um centro de baixas pressões e sobe, por conseguinte, o ar frio que está
sobre o mar desloca-se para a terra (para preencher o “espaço” livre deixado), originando o
aparecimento de brisa marítima, durante a noite, o processo é inverso, devido a alta
capacidade térmica mássica da água, o mar demora mais tempo a arrefecer e sobre ele
encontra-se ar mais quente (menos denso) do que sobre a terra. O ar quente ao subir, obriga
a que o ar frio se desloque em direcção ao mar, originando brisa terrestre.
Na Figura 5 é esquematizada a circulação do ar para a brisa terrestre e brisa
marítima.
35
Figura 5: Brisas
2.1.2. Escalas de movimento do ar na atmosfera.
O entendimento sobre o movimento do ar na atmosfera deve considerar que o
mesmo circula em muitas escalas de tempo e espaço conforme mostra a figura a seguir:
A velocidade do vento varia também de acordo com sua altitude em relação ao
solo, onde no nível do mesmo ela praticamente é nula e vai aumentando à medida que a
altitude cresce criando diversos tipos de movimento e grandes variações em relação aos
tipos de vento conforme a seguir:
Figura 6: Escala espacial e temporal do movimento do ar.
2.1.3. Variações espaciais do vento
36
Quanto a sua variação espacial o vento classifica-se em geral e local. Os gerais
deslocam-se na parte superior da atmosfera enquanto os locais deslocam-se mais próximos
do solo.
As escalas climáticas e as estações do ano causam também variações espaciais dos
ventos, porém, são consideradas como variações curtas em relação à escala geral e estão
mais localizadas nas partes mais baixas da atmosfera.
Todas estas variações têm papel fundamental para definição dos tipos de vento
encontrados na atmosfera, estes serão descritos a seguir para melhor entendimento do seu
comportamento.
Os ventos alísios são ventos regulares que tem origem nas zonas subtropicais, em
células anti-ciclônicas tanto no hemisfério norte como no sul. As variações das ondas de
vento nas camadas acima dos alísios na atmosfera é que determinam a sua variação
espacial e temporal, assim como as estações do ano, a topografia e a configuração das
massas de terra (se absorvem ou refletem mais energia).
Nas regiões compreendidas 5 0 acima e abaixo da linha do equador temos as zonas
de calmaria devido à menor diferença de pressão atmosférica entre as camadas superiores e
inferiores da atmosfera, são regiões onde predominam a ausência de ventos.
As Monções por sua vez são sistemas de vento com periodicidade e direções
definidas pelas estações do ano principalmente e são decorrentes do gradiente de
temperatura entre os oceanos e continentes.
Entre 5 0 e 100 do equador temos a zona de convergência intertropical (ITCZ), área
de ventos fracos e de grandes instabilidades atmosféricas, o que favorece a formação de
chuvas abundantes e tempestades.
As brisas pela sua periodicidade e regularidade, sopram nos litorais e zonas
montanhosas e são produzidas pela diferença de pressão entre terra e água.
37
As correntes de jato são ventos com altíssimas velocidades e funcionam como
grandes corredores de vento acontecem nas médias latitudes, nos hemisférios e regiões
subtropicais e é resultado das mudanças na temperatura do ar. Estas correntes aparecem
também nos círculos árticos, polares e regiões subtropicais.
2.1.4. Variabilidade ao longo do tempo
A principal preocupação sobre o local de instalação de um aproveitamento eólico é
saber qual a velocidade média do vento ao longo do tempo.
Para obter tal informação é necessário que sejam registradas através de
instrumentos confiáveis de medição ao longo de no mínimo um ano, o que geralmente
segundo Justos (1979), é suficiente para descrever o comportamento das velocidades ao
longo do tempo com precisão de 10% e nível de confiança de 90%. A precisão é
determinada pelo grau de correlação entre cada uma das estimativas e os dados de
velocidade de longo tempo. Avaliações mais precisas, entretanto consideram que, são
necessários que se coletem os dados por um período mínimo que varia entre dois e cinco
anos, ou seja, quanto mais dados existirem mais seguras serão as conclusões.
2.1.4.1. Variabilidade Sazonal e Mensal
Estas variações ocorrem em todos os locais no mundo com freqüência. O grau de
sazonalidade do vento em uma localidade está atrelado à altitude, latitude, longitude e
características do relevo.
Para realização do presente estudo seriam necessárias medições de velocidade em
altitudes diferente para que se pudesse determinar com precisão o coeficiente de
rugosidade do terreno (α), com este coeficiente é possível através de equações calcular a
38
velocidade de vento em outras altitudes. Infelizmente devido à configuração, distribuição,
normalização das estações agro meteorológicas, e do período de medições já realizadas
anteriormente, não foi possível realizar estas medições. Ao invés, será utilizado como
referência para o estudo o Tratado do Mar do Norte que cita valores padrões, e para
valores típicos de expoente de altitude pode-se ainda utilizar outras equações na forma
logarítmica e tabelas que auxiliam o cálculo por classe de rugosidade.
2.1.4.2. Variabilidade Diurna
Como foi visto anteriormente o vento é uma variável que depende de muitas outras e
que influenciam a sua variação. Ao longo do dia, em ambas as latitudes tropicais e
temperadas o vento pode variar muito. Nos trópicos estas variações são mais acentuadas
sobre as áreas de areia e estações secas, quando a umidade do ar é muito baixa e existem
poucas nuvens no céu. O resultado disso é que à tarde nesses locais se registra as máximas
velocidades de vento, enquanto que pela manhã as velocidades são as mínimas.
2.2. COMO AVALIAR A VELOCIDADE DO VENTO PARA MICRO
APROVEITAMENTOS EÓLICOS.
2.2.1. Métodos e instrumentos de medição de vento
Existem várias formas na literatura utilizadas para estimar a velocidade dos ventos
em uma determinada localidade visando o aproveitamento em micro centrais eólicas, tanto
para geração de energia, quanto para conversão mecânica em bombeamento de água,
moagem de grãos e outras aplicações desta fonte.
39
A seguir será apresentado de forma simplificada alguns dos métodos mais comuns
e aplicáveis por qualquer pequeno produtor que vise o aproveitamento eólico para qualquer
uma das aplicações citadas no parágrafo anterior, quando se tratar de um micro
aproveitamento.
2.2.2. Cartas de Isovento ou Meteorológicas
As curvas de isovento, são linhas de representação gráfica descritas em mapas com
a finalidade de informar regiões de mesma intensidade de vento. Pode-se representar o
comportamento típico, as calmarias (ventos com velocidades inferiores a 3 m/s) e os
regimes turbulentos.
As curvas de isovento serão apresentadas no levantamento das velocidades de
vento do estado de Sergipe que será apresentado neste trabalho utilizando-se para isto do
geoprocessamento através do Software Idrisi.
2.2.3. Análise por Visualização
Farret, 1999 cita a análise por visualização como uma das técnicas mais simples
para determinação das velocidades de vento em zonas rurais. Baseia-se na observação do
nível de deformidade das árvores existentes no local. É considerado um bom indicador de
velocidades de vento.
A intensidade de vento aumenta com a altura. Logo, árvores de maior envergadura
são atingidas por ventos mais intensos, o que pode prejudicar o seu crescimento. Então,
pelos níveis de deformação das árvores, classifica-se a intensidade dos ventos como de:
• Escovar : quando os galhos estão a sotavento (lado para onde vai o vento),
especialmente na ausência de folhas; ocorre quando os ventos são fracos;
40
• Bandeira : os galhos ficam a sotavento, ficando o tronco estático, na sua
posição original, livre ao barlavanto, ou seja, lado de onde o vento sopra;
• Deitar : o vento é forte o bastante para produzir deformações permanentes
no tronco e galhos;
• Tosquiar : o vento é sempre forte, a ponto de quebrar os galhos, dando a
impressão que foram cortados de maneira uniforme;
• Tapete de árvores : a força do vento é tão forte que limita o crescimento das
árvores a alguns centímetros do solo, dando a impressão que formam um
tapete de árvores.
2.2.4. Tabela da escala Beaufort
Trata-se de uma análise por observação melhorada por uma adaptação arredondada
da Escala Beaufort muito utilizada para estimar a intensidade dos ventos.
Essa escala foi adotada pelo Comitê Internacional de Meteorologia, em 1874, sendo
que os valores realmente medidos por anemômetros só foram realizados em 1939 (Farret,
1999).
Sir Francis Beaufort (1774-1857), almirante Britânico, criou uma escala, de 0 a 12,
observando o que acontecia no aspecto do mar (superfície e ondas), em conseqüência da
velocidade dos ventos. Posteriormente, esta tabela foi adaptada para a terra.
Em 1903 a equivalência entre os números da escala e o vento foi estabelecida pela
fórmula:
U = 1.87B3/2 onde U é a velocidade do vento em milhas náuticas por segundo e B é
o número Beaufort.
41
ESCALA BEAUFORT DE FORÇA DOS VENTOS
Força
0
Designação
CALMARIA
Velocidade
km/h
nós
0a1
0a1
Aspecto do Mar
Influência em Terra
Espelhado.
A fumaça sobe
verticalmente.
1
BAFAGEM
2a6
2a3
Mar encrespado em pequenas
A direção da bafagem é
rugas, com aparência de
indicada pela fumaça,
escamas.
mas a grimpa ainda não
reage.
2
ARAGEM
7 a 12
4a6
Ligeiras ondulações de 30 cm
Sente-se o vento no
(1 pé), com cristas, mas sem
rosto, movem-se as
arrebentação.
folhas das árvores e a
grimpa começa a
funcionar.
3
4
FRACO
MODERADO
13 a 18
19 a 26
7 a 10
11 a 16
Grandes ondulações de 60 cm
As folhas das árvores se
com princípio de arrebentação.
agitam e as bandeiras se
Alguns "carneiros".
desfraldam.
Pequenas vagas, mais longas,
Poeira e pequenos
de 1,5 m, com frequentes
papéis soltos são
"carneiros".
levantados. Movem-se
os galhos das árvores.
5
6
FRESCO
MUITO
FRESCO
27 a 35
36 a 44
17 a 21
22 a 27
Vagas moderadas de forma
Movem-se as pequenas
longa de uns 2,4 m. Muitos
árvores.
"carneiros". Possibilidade de
Nos lagos a água
alguns borrifos.
começa a ondular.
Grandes vagas de até 3,6 m.
Assobios na fiação
muitas cristas brancas.
aérea. Movem-se os
Probabilidade de borrifos.
maiores galhos das
árvores. Guarda-Chuva
usado com dificuldade.
42
7
FORTE
45 a 54
28 a 33
Mar grosso. Vagas de até 4,8
Movem-se as grandes
m de altura. Espuma branca de
árvores. É difícil andar
arrebentação; o vento arranca
contra o vento.
laivos de espuma.
8
MUITO FORTE
55 a 65
34 a 40
Vagalhões regulares de 6 a 7,5
Quebram-se os galhos
m de altura, com faixas de
das árvores. É difícil
espuma branca e franca
andar contra o vento.
arrebentação.
9
10
DURO
MUITO DURO
66 a 77
78 a 90
41 a 47
48 a 55
Vagalhões de 7,5 m com faixas
Danos nas partes
de espuma densa. O mar rola.
salientes das árvores.
O borrifo começa a afetar a
Impossível andar contra
visibilidade.
o vento.
Grandes vagalhões de 9 a 12
Arranca árvores e causa
m. O vento arranca as faixas de
danos na estrutura dos
espuma; a superfície do mar
prédios.
fica toda branca. A visibilidade
é afetada.
11
TEMPESTUOSO
91 a 104
56 a 65
Vagalhões excepcionalmente
Muito raramente
grandes, de até 13,5 m. A
observado em terra.
visibilidade é muito afetada.
Navios de tamanho médio
somem no cavado das vagas.
12
FURACÃO
105 a ...
66 a ...
Mar todo de espuma. Espuma e
respingos saturam o ar. A
visibilidade é seriamente
afetada.
Tabela 2: Tabela Beaufort para velocidade de vento
2.2.5. Técnica do Balão
Grandes estragos.
43
Esta baseia-se em soltar um balão e medir a sua velocidade espaço pré estabelecido
de acordo com a direção em que o vento sopra.
2.2.6. Anemômetros
Os anemômetros são instrumentos para registro da velocidade dos ventos.
Com o advento da eletrônica estes instrumentos se tornaram muito precisos na
medição e agregados aos sistemas de aquisição de dados permitiram avanços significativos
nos estudos de comportamento dos ventos.
Nosso estudo utilizou-se de anemômetros tipo concha para medir a velocidade do
vento. Existem vários modelos atualmente a disposição. Os primeiros tinham uma bola que
se enchia de ar em uma escala curva. Hoje, os anemômetros têm três ou mais taças girando
ao redor de um pólo vertical. Quando os braços giram, registra-se a velocidade.
2.3. TIPOS DE ANEMÔMETROS
2.3.1. Anemômetro de Copos
O Anemômetro de Copos é usado para medir a velocidade do vento a partir
da velocidade de rotação de um moinho constituído por 3 ou 4 copos hemisféricos ou
cônicos fixados às extremidades de uns braços horizontais ligados a um eixo vertical, o
modelo mais preciso é o tipo rotor horizontal de conchas (Anemômetro de Robinson). Um
rotor com 3 conchas hemisféricas aciona um mecanismo onde é instalado um sensor
eletrônico. A vantagem deste sistema é que ele independe da direção do vento, e por
conseguinte de um dispositivo de alinhamento ver figura 7.
44
Figura 7: Anemômetro de Robinson
2.3.2. Anemômetro Digital
A figura 8 mostra um anemômetro digital portátil, que tem a capacidade de
medir o vento com a velocidade mínima de 0,3 m/s (1 km/h) e máxima de 40 m/s (144
km/h). O Anemômetro digital, representa uma notável inovação na tecnologia de
anemômetros de ventoinha, proporcionando leituras tanto de velocidade como de
volume do fluxo de ar em um único instrumento.
45
Figura 8: Anemômetro de bolso digital
2.3.3. Anemômetro de Tubo de Pressão
O Anemômetro de Tubo de Pressão (Anemômetro de Dines) é um
instrumento que a leitura da velocidade do vento a partir de pressões de vento dinâmicas. O
vento entra no interior do tudo, passando por dentro originando uma pressão maior do que
a pressão estática, enquanto que o mesmo vento, ao passar sobre o mesmo tubo, origina
uma pressão menor do que a estática. Esta diferença de pressão é proporcional ao quadrado
da velocidade do vento. As unidades de medida usuais na medição da velocidade do vento
são quilômetros por hora, milhas por hora ou nós.
46
Figura 9: Anemômetro de Tubo de Pressão de Dines
2.3.4. Anemômetro Sônico
O anemômetro sônico mede a velocidade do vento, através de
ondas sonoras,
emitindo sinais de som de um sensor para outro e medindo, então, a diferença de tempo da
ida e da volta do sinal, que é proporcional à velocidade do som e do vento ele realiza
medidas a alta
freqüência
(várias medições por segundo), das três componentes da
velocidade do vento (duas horizontais e uma vertical).
Figura 10: Anemômetro Sônico
47
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1. ESTATÍSTICA APLICADA NO LEVANTAMENTO DAS
VELOCIDADES DE VENTO
Foram utilizados registros de velocidades horárias dos municípios de Boquim,
Canindé do São Francisco, Frei Paulo, Gararu, Neópolis, Nossa Senhora da Glória, Poço
Redondo, Riachão do Dantas e Umbaúba, todos municípios sergipanos. Os dados foram
obtidos através de anemógrafo universal, cujos sensores estão situados a 2 e a 10 metros
acima do nível do solo, sendo que os dados disponíveis de velocidade média compreendem
séries históricas entre 2 e 3 anos.
Os softwares utilizados para tratamento estatístico deste estudo são o STATISTICA
7 da Statsoft , o PHStat 2.0 e XLSTAT 2009. Para as simulações de energia anual gerada
foi utilizado o software EOLUSOFT do NUTEMA PUC-RS.
Para verificar a estação do ano que melhor representa a amostra de dados
pesquisados foi utilizado o teste estatístico de Kolmogorov-Smirnov para cada município
pesquisado.
O teste K-S como também é chamado é aplicado para verificar se os valores de
uma certa amostra de dados podem ser considerados como provinientes de uma população
com distribuição teórica pré-estabelecida, sob a hipótese (H0). Ele confronta duas
distribuições de freqüências, uma teórica e outra provinda de dados amostrais verificando o
nível de significância rejeitando ou não a hipótese.
Estes resultados serão apresentados nos anexos deste trabalho.
48
As médias calculadas para esta pesquisa referem-se às velocidades do período da tarde
nos horários entre 12:00 e 18:00 hs, tendo em vista se tratar de uma região de pequena
amplitude térmica e grande déficit de pressão de vapor o que gera variações da velocidade
de vento. Nos trópicos estas variações são mais acentuadas sobre as áreas de areia e
estações secas, quando a umidade do ar é muito baixa e existem poucas nuvens no céu. O
resultado disso é que à tarde nesses locais se registra as máximas velocidades de vento,
enquanto que pela manhã as velocidades são as mínimas.
Os municípios sergipanos abrangidos pelo estudo e suas posições geográficas são:
CIDADE
LATITUDE
LONGITUDE
ALTITUDE
(metros)
FREI PAULO
-10032’58”
37032’04”
272
CANINDÉ
-09039’36”
37047’22”
38
GARARU
-95080’3”
37005’00”
16
NEÓPOLIS
-10019’12”
36034’46”
30
UMBAÚBA
-11023’00”
37039’28”
130
GLÓRIA
-10013’06”
37025’13”
291
RIACHÃO DO DANTAS
-11004’08”
37043’30”
185
POÇO REDONDO
-09048’18”
37041’04”
188
BOQUIM
-11008’49”
37037’14”
165
Tabela 3: Localização geográfica e altitude dos municípios sergipanos pesquisados
O primeiro tratamento dos dados válidos antes da análise estatística foi a
extrapolação da velocidade de vento para as alturas de 2m e 10m, já que a maioria das
49
estações do estado está com alturas de medição de velocidades de vento na ordem de 2m.
Para isso será utilizada a Lei de Hellmann que determina a velocidade de vento para um
perfil vertical que é dado por:
(1)
Onde:
h1 = altura medida;
h2 = altura de interesse;
V(h1) = velocidade média do vento na altura medida (m/s);
V(h2) = velocidade medida do vento na altura de interesse (m/s);
α = expoente de altitude de Hellmann (o valor de α depende da rugosidade do
terreno e da estratificação térmica).
Por causa do pequeno grau de rugosidade, o expoente α é menor nas áreas costeiras
que no interior. De acordo com o Tratado do Mar do Norte, o expoente α é de
aproximadamente 0,1249 quando aplicado a regiões costeiras. Para as regiões de florestas e
montes, α algumas vezes é de 0,2 e 0,3.
Para um valor típico de α de 0,1, a equação 2 pode ser expressa de maneira logarítmica
como:
(2)
50
Existe uma tabela para cada tipo de terreno, contendo a classe da rugosidade, z0
(m) e o valor de α, tabela 4.
Tabela 4: Classe de rugosidade, z0, e expoente α
A Lei de Hellmann é denominada de Lei de Potência para Perfis Verticais de
Ventos Estáveis.
Essa Lei é comumente utilizada em engenharia eólica para definição do perfil
vertical do vento porque ela é simples e direta.
Essa função pode ser utilizada para cálculo da velocidade média horária em
determinadas alturas, se existir uma velocidade média conhecida em uma outra altura de
referência.
Essa lei é comumente usada nos estudos de engenharia eólica por ser simples e
direta.
A velocidade média é a medida estatística a ser utilizada para calcular a velocidade
dos ventos já que a mesma é a mais utilizada nos levantamentos de potencial eólico.
Em seguida será utilizado o desvio padrão e o coeficiente de variação para verificar
a dispersão das médias, pois, o mesmo permite distinguir a intensidade do regime
turbulento os ventos.
(3)
51
(4)
Para descrever o comportamento das velocidades de vento nos municípios
estudados foi necessário levantar além das médias horárias disponíveis:
O desvio padrão e o coeficiente de variação para verificar a dispersão das médias,
pois, os mesmos permitem distinguir a intensidade do regime turbulento os ventos.
O próximo passo foi fazer as distribuições de freqüência com a finalidade de
identificar os horários em que o aerogerador trabalhará ao longo do dia.
No capítulo 4 será mostrado como as distribuições comprovam a hipótese de
maiores velocidades no período da tarde nas regiões tropicais, o que definiu este período
como alvo do estudo principalmente na determinação dos horários de operação das microcentrais eólicas.
Outro passo importante deste estudo foi a escolha da função de distribuição de
probabilidade que mais se adéqüe a situação dos dados coletados.
A função de distribuição de probabilidade escolhida inicialmente é a de Weibull,
amplamente difundida e testada nos estudos em energia eólica que é dada por:
(5)
Onde:
P(V) : freqüência de ocorrência da velocidade do vento;
V: velocidade horizontal estável do vento livre (m/s);
C: fator de escala empírico de Weibull (m/s);
52
k: fator de forma empírico de Weibull.
Justus ET al (1979), analisaram mais de 100 estações meteorológicas e verificaram
que a função de densidade de probabilidade mais adequada à distribuição do vento é a
função de Weibull. Este resultado é confirmado por Henessey (1979), Ale (1987), Lysen
(1991), Rohatgi e Nelson (1994).
A distribuição cumulativa de Weibull, P(V), fornece a probabilidade de velocidade
do vento que excede o valor V, e é expressa como:
(6)
A distribuição de weibull ainda tem alguns casos especiais em função do seu
parâmetro de forma k:
Quando:
a) k = 1, a distribuição é exponencial;
b) k = 2, a distribuição é denominada Rayleigh;
c) k = 3,5, a distribuição acima deste valor é dita normal.
Quando k = 2, a distribuição é denominada Rayleigh.
A função Rayleigh é uma boa representação de casos de distribuição de velocidade
de vento, principalmente em estudo preliminares, onde não se conhece o perfil exato de
vento, pois apenas dispõe-se da velocidade média, o que já é suficiente para determinação
da sua freqüência de distribuição.
53
(7)
Onde,
na equação, refere-se a E(v), ou seja, a esperança matemática da variável
aleatória “v” (velocidade do vento).
A função cumulativa de probabilidade da distribuição Rayleigh é:
(8)
A probabilidade da velocidade do vento estar entre duas velocidades, V1 e V2, é
dada por:
(9)
ASMUSSEN ET al. (1978) e PARK ET al.(1979) empregaram a distribuição
Rayleigh para determinação da energia específica de uma turbina eólica e verificaram que
a mesma se ajusta adequadamente.
Esta foi a função adotada para este estudo, pois a situação encontrada de
disponibilidade de dados foi limitada a velocidade média a 2 metros na maioria das
estações meteorológicas distribuídas no Estado de Sergipe.
Para servir de referencia em grande parte do mundo e em estudos inclusive no
Brasil no estudo de fontes de ventos, a velocidade média foi definida como 6,26 m/s em
uma altura de 9,01 m acima do nível do solo. Os fatores de Weibull para as distribuições
que se enquadram neste caso são C = 7,07 m/s e k = 2,29.
54
Existem ainda diversos métodos para estimativa destes fatores de Weibull, curva
dos mínimos quadrados, desvio padrão, média anual, distribuição gama e variância versus
média anual. Alguns destes métodos não serão alvo deste estudo devido as dificuldades
encontradas dada a limitação de dados,( como medições de velocidades em altitudes
diferentes para determinação do fator de rugosidade, direção de vento, pressão atmosférica
e fator referente a vegetação local), para um levantamento mais aprofundado.
No capítulo 5 os resultados encontrados são discutidos sob o ponto de vista de
aproveitamento da energia disponível das massas da ar e quais são as aplicações dessa
energia no estado de Sergipe para geração de energia em micro-centrais eólicas e para o
bombeamento de água visando irrigação de pequenas culturas.
O processo de determinação do potencial para o bombeamento de água e geração
energia elétrica seguiu segundo (Mialhe,1980) e (Reis, 2003).
Onde, o potencial eólico disponível “P” é dado por:
(10)
k – constante de proporcionalidade;
V – velocidade do vento em m/s;
A – Área da Pá (m2).
Esta equação calcula a potencia energética do vento. Porém o atual estado da arte
mostra que para se obter a potência eólica convertida em eletricidade é necessário calcular
o rendimento do gerador em função da eficiência teórica (Betz, 1987), o rendimento
aerodinâmico das pás, do multiplicador de velocidade e do gerador.
55
Atualmente, a eficiência da conversão da energia cinética eólica em energia elétrica
é de aproximadamente 30%, conforme mencionado anteriormente.
Pelet. = 0,3 x Arotor x Pmédia (11)
A potencia entregue a carga na forma CA é:
Pcarga = Pelet. x η inversor (12)
A produção anual de energia foi calculada pela expressão:
EG = P instalada x η x 8.760 h/ano (13)
Estes cálculos determinaram o quanto de energia cinética pode gerar de energia
elétrica, sendo este um dos alvos do estudo a ser realizado, pois, a resultante destes
cálculos será obtida da base de dados meteorológicos, o passo seguinte será a determinação
da quantidade de água bombeada utilizando uma bomba d´agua de 500W.
56
4.1. ANALISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS
Como primeira etapa, foi realizada a análise exploratória da variável aleatória
velocidade média de ventos (m/s) para cada mês do ano e depois consolidadas por estação
do ano nas nove estações meteorológicas pesquisadas no estado.
As médias calculadas para esta pesquisa referem-se às velocidades do período da
tarde nos horários entre 12:00 e 18:00 hs. Também são mostrados os dados coletados no
período entre 6:00 e 9:00 hs para efeito de comprovação da escolha do melhor horário para
se trabalhar o sistema eólico na região pesquisada.
Foi montado para cada estação o quadro de estatísticas da variável pesquisada,
constando o parâmetro (µ) da distribuição Rayleigh utilizada neste estudo. Os resultados
são apresentados graficamente com as características de velocidade média por estação do
ano com a curva Rayleygh de distribuição.
4.1.1. Dados de Vento do município de Umbaúba
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2003 e 2004, foram coletados 9466 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
57
Figura 11: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Umbaúba/SE
mostra que 57,55% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e
51,32% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
Figura 12: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Umbaúba está em conformidade com o
caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores
velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias as 12 e 15
horas.
58
Figura 13: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
As médias entre 12 e 18 horas, medidas a 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
Tabela 5. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Umbaúba.
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de setembro a dezembro, com
maior valor médio em dezembro (5,1 m/s). Não foi observado velocidades médias menores
que 3 m/s durante os meses do ano.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 21,45% e 52,66%, tendo sido os meses de dezembro e julho os responsáveis por estes
valores.
59
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
Umbaúba
Var1 = 1275*2*rayleigh(x; 5,1458)
400
27%
350
25%
300
21%
No of obs
250
200
12%
11%
150
100
50
2%
1%
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
0%
14
16
Velocidade (m/s)
Figura 14: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Umbaúba mostra a
aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para toda população de dados
estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
60
Umbaúba
Verão = 270*1*rayleigh(x; 5,9378)
50
16%
45
15%
40
13%
35
11%
No of obs
30
10%
10%
25
7%
20
6%
5%
15
3%
10
2%
5
1%
0%
0
0%
0%
-1
1
3
5
7
9
11
0%
13
15
Velocidade (m/s)
Figura 15: Curva Rayleigh para o verão
Umbaúba
Outono= 276*1*rayleigh(x; 4,5554)
70
21%
60
No of obs
50
14%
40
12%
11%
30
10%
9%
7%
20
7%
5%
10
2%
2%
0%
0%
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Velocidade (m/s)
Figura 16: Curva Rayleigh para o outono
10
11
12
0%
13
14
61
Umbaúba
Inverno = 275*1*rayleigh(x; 4,08)
60
20%
50
16%
16%
40
No of obs
13%
13%
30
8%
7%
20
10
3%
2%
1%
0%
0
-1
0%
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Velocidade (m/s)
Figura 17: Curva Rayleigh para o inverno
Umbaúba
Primavera = 403*1*rayleigh(x; 5,3103)
90
21%
80
70
17%
16%
15%
No of obs
60
50
11%
40
7%
30
4%
20
3%
2%
10
0%
0
0
2%
1%
1%
1
0%
2
3
4
5
6
7
8
9
Velocidade (m/s)
Figura 18: Curva Rayleigh para a primavera
10
11
12
13
14
62
4.1.2. Dados de Vento do município de Gararu
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2005 e 2006, foram coletados 6.623 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 19: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Gararu/SE
mostra que 81,79% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e
59,06% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
63
Figura 20: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Gararu está em conformidade com o
caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores
velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 15 e 18
horas.
Figura 21: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
64
As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
Tabela 6. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de setembro a março, com maior
valor médio em Janeiro (9,0 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3
m/s durante os meses do ano.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 18,94% e 41,13%, tendo sido os meses de Janeiro e Março os responsáveis por estes
valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
65
Gararu
Var1 = 1275*2*rayleigh(x; 5,1458)
400
27%
350
25%
300
21%
No of obs
250
200
12%
150
11%
100
50
2%
1%
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
0%
14
16
Velocidade (m/s)
Figura 22: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Gararu mostra a
aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada.
Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
66
Gararu
Verão = 321*1*rayleigh(x; 6,1374)
70
60
18%
15%
40
11%
10%
30
9%
7%
20
5%
3%
10
2%
0%
0
1%
0%
0
0%
2
4
6
8
10
12
0%
14
Velocidade (m/s)
Figura 23: Curva Rayleigh para o verão
Gararu
Outono = 276*1*rayleigh(x; 4,5554)
70
21%
60
50
No of obs
No of obs
50
19%
14%
40
12%
11%
30
10%
9%
7%
20
7%
5%
10
2%
2%
0%
0%
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Velocidade (m/s)
Figura 24: Curva Rayleigh para o outono
10
11
12
0%
13
14
67
Gararu
Inverno = 275*1*rayleigh(x; 4,08)
60
20%
50
16%
16%
40
No of obs
13%
13%
30
8%
7%
20
10
3%
2%
1%
0%
0
-1
0%
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Velocidade (m/s)
Figura 25: Curva Rayleigh para o inverno
Gararu
Primavera = 403*1*rayleigh(x; 5,3103)
90
21%
80
70
17%
16%
15%
No of obs
60
50
11%
40
7%
30
4%
20
3%
2%
10
2%
1%
1%
0%
0
0
0%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Velocidade (m/s)
Figura 26: Curva Rayleigh para a primavera
10
11
12
13
14
68
4.1.3. Dados de Vento do município de Poço Redondo
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2005 e 2006, foram coletados 6.623 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 27: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Poço
Redondo/SE mostra que 81,79% das velocidades pesquisadas no período diurno são
superiores a 3 m/s e 59,06% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
69
Figura 28: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Poço Redondo está em conformidade
com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores
velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 15 e 18
horas.
Figura 29: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
70
As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
Tabela 7. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Janeiro a Julho, com maior
valor médio em Janeiro (7,5 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3
m/s durante os meses do ano.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 42,21% e 65,67%, tendo sido os meses de Março e Setembro os responsáveis por
estes valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s
71
Poço Redondo
Var1 = 3241*2*rayleigh(x; 5,3774)
800
700
600
17%
17%
16%
No of obs
500
15%
14%
13%
400
300
6%
200
100
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 30: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Poço Redondo mostra a
aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada.
Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
72
Poço Redondo
Verão = 810*2*rayleigh(x; 5,2975)
200
180
160
19%
19%
19%
140
15%
No of obs
120
14%
100
80
9%
60
6%
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 31: Curva Rayleigh para o verão
Poço Redondo
Outono = 810*2*rayleigh(x; 5,5838)
200
22%
180
160
18%
17%
140
No of obs
120
14%
100
11%
11%
80
60
5%
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
Velocidade (m/s)
Figura 32: Curva Rayleigh para o outono
10
12
14
73
Poço Redondo
Inverno = 802*2*rayleigh(x; 5,6775)
200
22%
180
160
18%
140
No of obs
120
14%
13%
12%
100
10%
9%
80
60
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 33: Curva Rayleigh para o inverno
Poço Redondo
Primavera = 819*2*rayleigh(x; 4,9268)
240
220
26%
200
180
No of obs
160
140
16%
15%
120
15%
13%
100
11%
80
60
4%
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
Velocidade (m/s)
Figura 34: Curva Rayleigh para a primavera
10
12
14
74
4.1.4. Dados de Vento do município de Nossa Senhora da Glória.
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2005 à 2007, foram coletados 7.944 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 35: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Nossa Senhora
da Glória/SE mostra que 88,16% das velocidades pesquisadas no período diurno são
superiores a 3 m/s e 50,37% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
75
Figura 36: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Nossa Senhora da Glória está em
conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra
as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias
às 12 e 15 horas.
Figura 37: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
76
Tabela 8. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Junho a Agosto, com maior
valor médio em Agosto (8,0 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3
m/s durante os meses do ano.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 41,61% e 55,18%, tendo sido os meses de Maio e Setembro os responsáveis por estes
valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
77
Nossa Senhora da Glória
Var1 = 2726*2*rayleigh(x; 6,0035)
700
24%
23%
600
19%
No of obs
500
400
11%
300
9%
7%
7%
200
100
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 38: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Nossa Senhora da Glória
mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados
estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
78
Nossa Senhora da Glória
Verão = 710*2*rayleigh(x; 5,9314)
180
24%
23%
160
140
17%
No of obs
120
100
12%
80
10%
8%
60
6%
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 39: Curva Rayleigh para o verão
Nossa Senhora da Glória
Outono = 751*2*rayleigh(x; 5,7066)
220
27%
200
180
160
20%
20%
No of obs
140
120
100
12%
80
9%
8%
60
40
4%
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
Velocidade (m/s)
Figura 40: Curva Rayleigh para o outono
10
12
14
79
Nossa Senhora da Glória
Inverno = 695*2*rayleigh(x; 6,2475)
200
26%
180
24%
160
140
No of obs
120
16%
100
12%
80
11%
60
7%
40
4%
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 41: Curva Rayleigh para o inverno
Nossa Senhora da Glória
Primavera = 570*2*rayleigh(x; 6,1686)
160
27%
25%
140
120
No of obs
100
15%
80
13%
60
9%
40
6%
5%
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
Velocidade (m/s)
Figura 42: Curva Rayleigh para a primavera
10
12
14
80
4.1.5. Dados de Vento do município de Canindé do São Francisco.
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2005 à 2007, foram coletados 6.318 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 43: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Canindé do São
Francisco/SE mostra que 69,69% das velocidades pesquisadas no período diurno são
superiores a 3 m/s e 69,52% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
81
Figura 44: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Canindé do São Francisco está em
conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra
as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias
às 15 e 18 horas.
Figura 45: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
82
As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
Tabela 9. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Setembro a Janeiro, com
maior valor médio em Janeiro (4,39 m/s). Foi observado velocidades médias menores que
3 m/s durante os meses de Março a Maio.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 28,09% e 58,26%, tendo sido os meses de Outubro e Maio os responsáveis por estes
valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
83
Canindé do São Francisco
Var1 = 1244*1*rayleigh(x; 2,7863)
350
27%
24%
300
No of obs
250
200
15%
14%
12%
150
100
4%
4%
50
1%
0%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0%
9
0%
10
11
Velocidade (m/s)
Figura 46: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Canindé do São
Francisco mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de
dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
84
Canindé do São Francisco
Verão = 268*1*rayleigh(x; 2,7733)
80
27%
70
25%
60
No of obs
50
15%
15%
40
12%
30
20
10
3%
2%
0%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
0%
0%
8
9
0%
10
11
Velocidade (m/s)
Figura 47: Curva Rayleigh para o verão
Canindé do São Francisco
Outono = 266*1*rayleigh(x; 2,344)
80
70
26%
60
21%
No of obs
50
18%
40
14%
11%
30
7%
20
10
3%
0%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
Velocidade (m/s)
Figura 48: Curva Rayleigh para o outono
7
0%
8
0%
9
10
85
Canindé do São Francisco
Inverno = 165*1*rayleigh(x; 2,6603)
50
27%
45
25%
40
No of obs
35
30
16%
25
14%
20
11%
15
10
4%
2%
5
1%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Velocidade (m/s)
Figura 49: Curva Rayleigh para o inverno
Canindé do São francisco
Primavera = 545*1*rayleigh(x; 3,0189)
200
33%
180
160
140
25%
No of obs
120
100
15%
80
13%
60
7%
40
5%
20
2%
1%
0%
0
-1
0
0%
1
2
3
4
5
Velocidade (m/s)
Figura 50: Curva Rayleigh para a primavera
6
7
8
9
86
4.1.6. Dados de Vento do município de Frei Paulo.
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2006 e 2007, foram coletados 6.089 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 51: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Frei Paulo/SE
mostra que 73,52% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e
72,13% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
87
Figura 52: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Frei Paulo está em conformidade com
o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores
velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 15 e 18
horas.
Figura 53: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
88
As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
Tabela 10. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Dezembro a Março, com
maior valor médio em Janeiro (5,66 m/s). Não foi observado velocidades médias menores
que 3 m/s durante os meses do ano.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 20,98% e 44,99%, tendo sido os meses de Dezembro e Agosto os responsáveis por
estes valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
89
Frei Paulo
Var1 = 1206*1*rayleigh(x; 3,6036)
260
20%
240
19%
220
17%
200
15%
180
No of obs
160
140
10%
10%
120
100
80
5%
60
40
2%
2%
20
0%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0%
10
11
Velocidade (m/s)
Figura 54: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Frei Paulo mostra a
aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada.
Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
90
Frei Paulo
Verão = 366*1*rayleigh(x; 3,9757)
100
24%
90
80
21%
70
18%
No of obs
60
15%
50
11%
40
30
6%
20
2%
10
1%
1%
0%
0
-1
0%
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Velocidade (m/s)
Figura 55: Curva Rayleigh para o verão
Frei Paulo
Outono= 299*1*rayleigh(x; 3,8236)
60
18%
50
17%
16%
16%
14%
No of obs
40
30
9%
20
5%
4%
10
0%
0%
0%
0
0
1
2
3
4
5
6
7
Velocidade (m/s)
Figura 56: Curva Rayleigh para o outono
8
9
10
11
91
Frei Paulo
Inverno = 268*1*rayleigh(x; 3,2506)
70
23%
60
No of obs
50
17%
15%
40
12%
11%
30
11%
20
6%
5%
10
0%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Velocidade (m/s)
Figura 57: Curva Rayleigh para o inverno
Frei Paulo
Primavera= 273*1*rayleigh(x; 3,1293)
80
28%
70
23%
60
18%
No of obs
50
14%
40
30
7%
20
5%
10
3%
1%
0%
0
-1
0
0%
1
2
3
4
5
Velocidade (m/s)
Figura 58: Curva Rayleigh para a primavera
6
7
8
9
92
4.1.7. Dados de Vento do município de Boquim.
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2003 e 2004, foram coletados 7.294 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 59: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Boquim/SE
mostra que 36,89% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e
36,89% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 6,9 m/s.
93
Figura 60: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Boquim está em conformidade com o
caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores
velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 12 e 15
horas.
Figura 61: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
94
As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
Tabela 11. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Setembro a Dezembro, com
maior valor médio em Dezembro (4,14 m/s). Foram observadas velocidades médias
menores que 3 m/s durante os meses de Janeiro a Setembro.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 23,51% e 54,63%, tendo sido os meses de dezembro e julho os responsáveis por estes
valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
95
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
Boquim
Var1 = 1330*1*rayleigh(x; 2,1634)
400
26%
350
23%
300
No of obs
250
17%
15%
200
13%
150
100
6%
50
0%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
0%
7
8
Velocidade (m/s)
Figura 62: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Boquim mostra a
aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada.
Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
96
Boquim
Verão = 266*0,5*rayleigh(x; 2,5245)
45
16%
15%
40
14%
35
30
11%
No of obs
10%
9%
25
8%
20
6%
15
5%
10
3%
2%
2%
5
0
0%
0%
-0,5
0,5
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
0%
6,5
Velocidade (m/s)
Figura 63: Curva Rayleigh para o verão
Boquim
Outono = 461*0,5*rayleigh(x; 2,0086)
100
90
19%
19%
80
70
13%
No of obs
60
10%
50
40
8%
8%
7%
30
7%
4%
20
3%
3%
10
0
0%
-0,5
0%
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
Velocidade (m/s)
Figura 64: Curva Rayleigh para o outono
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
97
Boquim
Inverno = 343*0,5*rayleigh(x; 1,7812)
70
18%
60
16%
50
10%
10%
9%
9%
30
7%
20
5%
10
1%
1%
0%
0%
0
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
0%
6,0
Velocidade (m/s)
Figura 65: Curva Rayleigh para o inverno
Boquim
Primavera = 260*1*rayleigh(x; 2,4662)
70
60
23%
22%
22%
50
No of obs
No of obs
12%
40
40
12%
30
11%
10%
20
10
1%
0%
0
-1
0
1
2
3
4
5
velocidade (m/s)
Figura 66: Curva Rayleigh para a primavera
6
0%
7
8
6,5
98
4.1.8. Dados de Vento do município de Riachão do Dantas.
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de
2005 á 2007, foram coletados 8.610 registros de velocidade de vento no período em coletas
horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 67: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Riachão do
Dantas/SE mostra que 68,48% das velocidades pesquisadas no período diurno são
superiores a 3 m/s e 37,95% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
99
Figura 68: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s)
O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra
como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Riachão do Dantas está em
conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra
as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias
às 12 e 15 horas.
Figura 69: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
100
As médias entre 12 e 15 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
Tabela 12. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do
ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Junho a Janeiro, com maior
valor médio em Novembro (7,72 m/s). Não foram observadas velocidades médias menores
que 3 m/s durante os meses do ano.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 47,45% e 59,40%, tendo sido os meses de Junho e Dezembro os responsáveis por
estes valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
101
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
Riachão do Dantas
Var1 = 2973*2*rayleigh(x; 5,7456)
700
22%
600
19%
18%
No of obs
500
14%
400
12%
300
9%
7%
200
100
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 70: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Riachão do Dantas
mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados
estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.
102
Riachão do Dantas
Verão = 722*2*rayleigh(x; 5,6577)
180
160
21%
19%
140
17%
No of obs
120
15%
100
80
10%
9%
8%
60
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 71: Curva Rayleigh para o verão
Riachão do Dantas
Outono = 757*2*rayleigh(x; 5,3388)
200
24%
180
160
140
17%
17%
17%
No of obs
120
100
12%
80
10%
60
40
3%
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
Velocidade (m/s)
Figura 72: Curva Rayleigh para o outono
10
12
14
103
Riachão do Dantas
Inverno= 759*2*rayleigh(x; 5,933)
200
25%
180
160
19%
140
No of obs
120
15%
13%
100
11%
80
9%
8%
60
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
Velocidade (m/s)
Figura 73: Curva Rayleigh para o inverno
Riachão do Dantas
Primavera = 735*2*rayleigh(x; 6,0317)
220
27%
200
180
160
20%
No of obs
140
16%
120
15%
100
80
8%
8%
60
7%
40
20
0%
0
-2
0
2
4
6
8
Velocidade (m/s)
Figura 74: Curva Rayleigh para a primavera
10
12
14
104
4.1.9. Dados de Vento do município de Neópolis.
Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições no ano de 2006,
foram coletados 87 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que
foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Para este município não foi possível utilizar
os dados dos anos anteriores devido a localização geográfica da estação meteorológica. Por
estar dentro de um coqueiral para realização de outra pesquisa.
Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas
as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do
período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados
nos gráficos e na tabela de estatísticas.
Figura 75: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura
O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Neópolis/SE
mostra que 100% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e
98,85% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.
105
Figura 76: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)
As médias entre 12 e 15 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros
através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico
descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.
média
desvio padrão
casos válidos
menor valor
maior valor
variância
CV (%)
parâmetro Rayleigh (μ)
fevereiro março
5,901715 6,078825
1,104802 1,960491
82
5
3,54795
8,10115
3,60708
7,74636
1,220587 3,843525
18,72001 32,25115
5,901715 6,078825
Tabela 13. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s).
Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia no
município, tendo sido registrada maior média em Março, com maior valor médio de (6,07
106
m/s). Não foram observadas velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses
amostrados.
A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se
entre 18,72% e 32,25%, tendo sido os meses de Fevereiro e Março os responsáveis por
estes valores.
O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a
dispersão da variável em relação às médias.
O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades
de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos
estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al
(1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte
em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS
com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e
4,02 m/s.
107
Neópolis
Var1 = 87*0,5*rayleigh(x; 4,2582)
16
17%
14
15%
12
13%
11%
No of obs
10
11%
9%
8
9%
7%
6
6%
4
2
1%
0%
0
3,0
0%
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
6,5
7,0
7,5
8,0
8,5
9,0
Velocidade (m/s)
Figura 77: Curva Rayleigh para a média anual
O gráfico de distribuição das velocidades do município de Neópolis mostra a
aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada.
108
5.1. SIMULAÇÕES DE APROVEITAMENTO E ENERGIA ANUAL
GERADA PARA OS MUNICÍPIOS SERGIPANOS PESQUISADOS.
Nesta etapa, foi realizada a análise da energia anual que pode ser gerada e
verificado as possibilidades de aproveitamento de um sistema eólico de baixo custo nos
nove municípios sergipanos pesquisados.
A finalidade deste estudo foi verificar, utilizando um aerogerador com potência de
400 Watts de uso rural, possibilidades viáveis considerando a utilização de um único
aerogerador para a geração de eletricidade para consumo residencial e/ou o bombeamento
de água visando irrigação/consumo.
Para realização desta tarefa foi utilizado o software EOLUSOFT – Versão Beta 1.0
NUTEMA-PUCRS para realização dos cálculos e simulação de utilização para o caso
padrão de aerogerador utilizado no levantamento.
O EOLUSOFT foi desenvolvido na PUC do Rio Grande do Sul, pelo Núcleo
Tecnológico de Energia e Meio Ambiente através do Grupo de Energia Eólica da PUCRS.
Figura 78: Dados EoluSoft.
109
A curva de potencia do aerogerador escolhido para o estudo é mostrada abaixo para
verificação do seu aproveitamento em relação aos ventos disponíveis.
Figura 79: Curva de potência do aerogerador
A seguir são apresentadas por município as simulações realizadas e os comentários
sobre as mesmas.
O primeiro passo foi avaliar a velocidade média anual para o município e simular
um tipo de uso (residencial/irrigação) para verificar as possibilidades usando um único
aerogerador de 400 Watts preenchendo as informações solicitadas pelo software sobre
como a energia será consumida.
A próxima etapa foi preencher as informações para dimensionamento do sistema
eólico informando o método utilizado para distribuição, no caso deste estudo a
Distribuição Rayleigh, e outras informações visualizadas na tela do software mostradas na
seqüência para gerar os dimensionamentos.
110
5.1.1. Simulação para o município de Umbaúba
Para Umbaúba foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador
utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a
freqüência de utilização dos aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de
baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
Figura 80: Dimensionamento e resultado energético
111
Para o município de Umbaúba utilizando o sistema de referência adotado com este
aerogerador é possível gerar anualmente 310,35 kWh para cada 3,46m2 de área
aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser
aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para
o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 449.280 litros de água bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
Figura 81: Dimensionamento de carga projetado
112
Figura 82: Dimensionamento de carga de iluminação
5.1.2. Simulação para o município de Gararú.
Para Gararú foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador
utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a
freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de
baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
113
Figura 83: Dimensionamento e resultado energético
Para o município de Gararú utilizando o sistema de referência adotado com este
aerogerador é possível gerar anualmente 955,95 kWh para cada 3,46m2 de área
aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser
aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para
o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 2.021.760 litros de água
bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
114
Figura 84: Dimensionamento de carga projetado
Figura 85: Dimensionamento de carga de iluminação
115
5.1.3. Simulação para o município de Poço Redondo.
Para Poço Redondo foi simulada a utilização residencial possível para o
aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível
aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o
número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
Figura 86: Dimensionamento e resultado energético
116
Para o município de Poço Redondo utilizando o sistema de referência adotado com
este aerogerador é possível gerar anualmente 927,38 kWh para cada 3,46m2 de área
aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser
aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para
o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 1.797.120 litros de água
bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
Figura 87: Dimensionamento de carga projetado
117
Figura 88: Dimensionamento de carga de iluminação
5.1.4. Simulação para o município de Nossa Senhora da Glória.
Para Nossa Senhora da Glória foi simulada a utilização residencial possível para o
aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível
aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o
número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`agua de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
118
Figura 89: Dimensionamento e resultado energético
Para o município de Nossa Senhora da Glória utilizando o sistema de referência
adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 1089 kWh para cada 3,46m2 de
área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode
ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada
para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 2.021.760 litros de água
bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
119
Figura 90: Dimensionamento de carga projetado
Figura 91: Dimensionamento de carga de iluminação
120
5.1.5. Simulação para o município de Canindé do São Francisco.
Para Canindé do São Francisco foi simulada a utilização residencial possível para o
aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível
aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o
número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
121
Figura 92: Dimensionamento e resultado energético
Para o município de Canindé do São Francisco utilizando o sistema de referência
adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 252,26 kWh para cada 3,46m2
de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode
ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada
para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 449.280 litros de água
bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
122
Figura 93: Dimensionamento de carga projetado
Figura 94: Dimensionamento de carga de iluminação
123
5.1.6. Simulação para o município de Frei Paulo.
Para Frei Paulo foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador
utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a
freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de
baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
Figura 95: Dimensionamento e resultado energético
124
Para o município de Frei Paulo utilizando o sistema de referência adotado com este
aerogerador é possível gerar anualmente 463,11 kWh para cada 3,46m2 de área
aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser
aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para
o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 1.347.840 litros de água
bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
Figura 96: Dimensionamento de carga projetado
125
Figura 97: Dimensionamento de carga de iluminação
5.1.7. Simulação para o município de Boquim.
Para Boquim foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador
utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a
freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de
baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
126
Figura 98: Dimensionamento e resultado energético
Para o município de Boquim utilizando o sistema de referência adotado com este
aerogerador é possível gerar anualmente 158,08 kWh para cada 3,46m2 de área
aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser
aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para
o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 673.920 litros de água bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
127
Figura 99: Dimensionamento de carga projetado
5.1.8. Simulação para o município de Riachão do Dantas.
Para Riachão do Dantas foi simulada a utilização residencial possível para o
aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível
aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o
número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
128
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
Figura 100: Dimensionamento e resultado energético
Para o município de Riachão do Dantas utilizando o sistema de referência adotado
com este aerogerador é possível gerar anualmente 1.025,06 kWh para cada 3,46m2 de área
aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser
aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para
o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 2.246.400 litros de água
bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
129
Figura 101: Dimensionamento de carga projetado
Figura 102: Dimensionamento de carga de iluminação
130
5.1.9. Simulação para o município de Neópolis.
Para Neópolis foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador
utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a
freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de
baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de
aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de
menor investimento visando determinar a energia anual gerada.
Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com
capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório
deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água
para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.
Figura 103: Dimensionamento e resultado energético
131
Para o município de Neópolis utilizando o sistema de referência adotado com este
aerogerador é possível gerar anualmente 791,65 kWh para cada 3,46m2 de área
aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser
aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para
o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 1.684.800 litros de água
bombeada.
Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso
diário.
Figura 104: Dimensionamento de carga projetado
132
Figura 105: Dimensionamento de carga de iluminação
133
6. CONCLUSÕES.
Após análise e discussão dos resultados das pesquisas realizadas nos nove
municípios sergipanos foram realizadas algumas constatações acerca do estudo das
velocidades de vento no Estado de Sergipe, sendo as principais:
O período do dia em que foram registradas a maiores velocidades médias é o
período da tarde compreendido entre 12:00 horas e 18:00 horas para todos os municípios
pesquisados.
Para efeito de geração de energia em pequena escala, ou seja, micro
aproveitamentos eólicos todos os municípios pesquisados apresentam condições de
geração para uso rural com esta fonte alternativa.
Os municípios sergipanos de Gararu (6,7 m/s), Poço Redondo (6,66 m/s), Riachão
do Dantas (7,16 m/s) e Nossa Senhora da Glória (7,66 m/s) apresentaram as maiores
velocidades médias ao longo do ano a 10 metros de altura.
Boquim foi o município com a menor velocidade média anual encontrada (2,82
m/s), devido à localização da estação meteorológica. Será necessário um levantamento em
outra posição geográfica dentro do município, já que a estação meteorológica utilizada
para coleta de dados encontrava-se próximo a um obstáculo artificial, o que diminui
consideravelmente a velocidade do vento.
Neópolis foi o município com o menor número de dados aproveitados por motivo
de grande parte da série histórica estar compreendida num período em que a estação
meteorológica encontrava-se em meio a um coqueiral para realização de outra pesquisa no
campo agrícola.
134
O desvio padrão para todos os municípios pesquisados demonstrou-se alto o que
significa baixa estabilidade em relação à regularidade da velocidade, o coeficiente de
variação também foi considerado alto indicando grande amplitude da variação encontrada
no desvio padrão.
A distribuição de freqüências das velocidades mostrou que para os municípios
pesquisados existe uma maior regularidade da velocidade média nos períodos do outono e
inverno, conseqüentemente, no verão e primavera os regimes são mais sujeitos a variações.
A curva de distribuição Rayleigh, (caso particular da distribuição Weibull),
escolhida para este estudo, apesar de muito utilizada em estudos relacionados à energia
eólica no mundo inteiro, se mostrou mais aproximada a distribuição dos dados para as
médias anuais, não se ajustando bem para os casos pesquisados em algumas estações do
ano, em alguns dos municípios pesquisados, o que sugere outro estudo para verificação e
testes com outras distribuições a fim de se determinar qual a distribuição que melhor se
ajusta aos dados para cada município pesquisado.
Quanto a utilização e simulações do sistema eólico para atender as necessidades de
alimentação elétrica rural foi utilizado como modelo para os testes a turbina eólica do
fabricante WINDSTREAM modelo AIR-403 com potência de 400 W, simulada no
Software EOLOSOFT do NUTEMA-PUCRS e todos os municípios apresentaram
condições de velocidade de vento capaz de fornecer o abastecimento essencial,
principalmente no que diz respeito a abastecimento de água para consumo e irrigação. Não
foi alvo deste trabalho o estudo de viabilidade econômica do sistema eólico em relação ao
custo da turbina e acessórios do sistema por fabricante.
A capacidade teórica do sistema eólico de referência adotado para as simulações
deste trabalho apontaram uma capacidade de geração para a média dos nove municípios
pesquisados de 684,40 kWh anualmente para cada 3,46 m2 de área aproveitada.
135
As simulações apontaram também uma capacidade de bombear com uma única
bomba d água de 500 W ligada ao sistema eólico de referência um total de 12.692.160
litros de água bombeada por ano.
Adotando-se como referência os dados da exclusão elétrica nos domicílios rurais do
Ministério de Minas e Energia em 2004, Sergipe tinha cerca de 30.000 domicílios
desabastecidos pela rede convencional de energia elétrica, o que teoricamente o sistema
eólico trabalhado nas simulações deste trabalho geraria cerca de 20,5 GWh anualmente, se
instalado nessas residências desassistidas.
136
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140
ANEXOS
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
Teste Kolmogorov-Smirnov Canindé do São Francisco
154
Teste Kolmogorov-Smirnov Frei Paulo
155
Teste Kolmogorov-Smirnov Gararu
156
Teste Kolmogorov-Smirnov Nossa Senhora da Glória
157
Teste Kolmogorov-Smirnov Poço Redondo
158
Teste Kolmogorov-Smirnov Riachão do Dantas
159
Teste Kolmogorov-Smirnov Umbaúba
160
Canindé do São Francisco (µMETOS
– 2012)
A estação agrometeorológica µMETOS (2012) foi
instalada na cidade de Canindé do São Francisco (latitude:
09°39’36”S, longitude: 37°47’22”W e altitude: 38 m), Foto 1, no dia 26/08/2005.
Foto 1 – Estação agrometeorológica automática modelo µMETOS localizada na cidade
de Canindé do São Francisco-SE.
Gararu (µMETOS
– 2019)
A estação agrometeorológica µMETOS (2019) foi
instalada na cidade de Gararu (latitude: 09°58’03”S, longitude:
37°05’00”W e altitude: 16 m), Foto 2, no dia 30/09/2005
.
Foto 2 – Estação agrometeorológica automática modelo µMETOS localizada na cidade de GararuSE.
161
Frei Paulo (µMETOS
– 2005)
A estação agrometeorológica µMETOS (2005) foi
instalada na cidade de Frei Paulo (latitude: 10°32’58”S, longitude:
37°32’04”W e altitude: 272 m), Foto 3, no dia 09/09/2005.
Foto 3 – Estação agrometeorológica automática modelo µMETOS localizada na cidade de
Frei Paulo-SE.