Ajuste estatístico de modelos de mesoescala para energia eólica

Abstract

Este trabalho tem como objetivo obter simulações numéricas de vento, o mais próximo das medidas reais, para posteriormente poderem ser utilizadas para avaliar o potencial eólico e prever a produção de energia eólica. Para tal é aplicado um modelo de ajuste estatístico, nomeadamente uma função polinomial de terceiro grau, ao vento simulado pelo modelo numérico atmosférico WRF. Foram também utilizados quatro métodos de downscaling do vento para a simulação dos quatro locais em estudo. Os métodos utilizam várias formas de interpolação nomeadamente linear, logarítmica e polinomial. Em alternativa, em alguns dos métodos escolhe-se o ponto do modelo mais próximo do local. Para quantificar os erros globais de cada simulação de previsão relativamente às observações, foram calculadas várias medidas de erro nomeadamente, o erro médio, o erro médio quadrático, o desvio padrão do erro e o coeficiente de correlação linear. O ajuste aplicado reduz consideravelmente todos os erros. No entanto, nenhum dos métodos de downscaling mostrou ser inequivocamente melhor em todos os mastros e altitudes.

The purpose of this work is to obtain numerical simulations of the wind closest to the real measurements, to be used to assess the wind potential and predict wind energy production. Statistical adjustments are applied, namely a third degree polynomial function, to wind simulated by atmospheric numerical model WRF. Four downscaling methods were used for the simulation of the four locations considered in the study. The methods use different forms of interpolation namely linear, logarithmic and polynomial. Alternatively, in some of the methods we choose model grid-point of closest to the site. To quantify the overall error of each forecast simulation relatively to observations, different measures of error were calculated, namely the mean error, quadratic mean error, standard deviation of the error and linear correlation coefficient. The adjustment applied reduces considerably all errors. However, none of the downscaling methods proved to be clearly the best in all masts and altitudes.