Modelagem de velocidade do vento usando cadeia de Markov de primeira ordem para a cidade de Barbalha-CE

Auteurs-es

  • Fábio Sandro dos Santos Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Taciana Araújo da Silva Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Jader da Silva Jale Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE
  • Tatijana Stosic Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Mots-clés :

Potencial Eólico, Processo Markoviano, Energia Renovável

Résumé

Nos dias atuais é cada vez mais necessária a utilização de fontes alternativas para a geração de energia elétrica. Nesse contexto, a energia eólica ganha evidência, por se tratar de uma fonte limpa, renovável e abundante. O objetivo do presente trabalho é analisar o potencial eólico da cidade de Barbalha–CE. Assim, analisamos uma série temporal de velocidade do vento (em m/s) desta cidade, disponibilizada pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Utilizamos o modelo de cadeia de Markov de primeira ordem, o qual é amplamente empregado na literatura para dados de velocidade do vento. De acordo com a matriz de probabilidade de transição e as estatísticas descritivas, encontramos que a região apresenta velocidade aceitável para geração de energia eólica, considerando aerogeradores de pequeno porte.

Téléchargements

Les données relatives au téléchargement ne sont pas encore disponibles.

Bibliographies de l'auteur-e

Taciana Araújo da Silva, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Mestranda da Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Jader da Silva Jale, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Atualmente faz pós-doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal Rural de Pernambuco, onde fez mestrado (2010) e doutorado (2015) em Biometria e Estatística Aplicada. Possui bacharelado em Estatística pela Universidade Federal do Ceará (2008).

Tatijana Stosic, Universidade Federal Rural de Pernambuco-UFRPE

Possui doutorado em Física Estatística pela Universidade de Belgrado, atualmente é Professora Associada II do Departamento de Estatística e Informática da Universidade Federal Rural de Pernambuco. Atua na Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE, onde promove aplicação de métodos de Física Estatística em diversas áreas fenomenológicas, para análise de dados de meio ambiente, hidrologia, economia e medicina.

Références

ABEÉOLICAA - Associação Brasileira de Energia Eólica. Disponível em: http://abeeolica.org.br/ . Acesso em: 23 maio de 2018.

BEZERRA, F. D. Informe técnico: As fontes renováveis de energia solar e eólica no Nordeste: oportunidades para novos negócios & inovação. Banco do Nordeste. Ano IX, n. 5, 2015.

CARAPELLUCCI, R.; GIORDANO, L. A new approach for synthetically generating wind speeds: A comparison with the Markov chains method. Energy, v. 49, n. 1, p. 298-305, 2013.

D’AMICO, G.; PETRONI, F.; PRATTICO, F. First and second order semi-Markov chains for wind speed modeling. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, v. 392, n. 5, p. 1194-1201, 2013.

DOS SANTOS, F. S., DO NASCIMENTO, K. K. F., DE JESUS, E. S., DA SILVA JALE, J., STOSIC, T., & FERREIRA, T. A. E. (2019). Análise estatística da velocidade do vento em Petrolina-PE utilizando as distribuições Weibull e a Burr. Journal of Environmental Analysis and Progress, v. 4, n. 1, p. 057-064, 2019.

GARCIA, M. I.; GONGADZE, T. Wind profile prediction using linear Markov Chains: a linear algebra approach. In: Latin America Transactions. IEEE, v. 16, n. 2, p. 536-541, 2018.

INMET - Instituto Nacional de Meteorologia. AGRICULTURA, P. e. A. Ministério da. Disponível em: http://www.inmet.gov.br. Acesso em: 01 maio de 2018.

R Core Team R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2018.

JALE, J. S.; JÚNIOR, S. F. A. X.; XAVIER, E. F. M.; STOSIC, T.; STOSIC, B.; FERREIRA, T. A. E. Application of Markov chain on daily rainfall data in Paraíba-Brazil from 1995-2015. Acta Scientiarum. Technology, v. 41, p. e37186, 2019.

LE GALLO, J., & CHASCO, C. Spatial analysis of urban growth in Spain, 1900–2001. Empirical Economics, v. 34, n. 1, p. 59-80, 2008.

LIRA, M. A. T.; DA SILVA, E. M.; ALVES, J. M. B.; VERAS, G. V. O. Estimation of wind resources in the coast of Ceará, Brazil, using the linear regression theory. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 39, p. 509-529, 2014.

RUIZ-CRUZ, R; DIAZ-GONZALES, A. D. Investiment Portfolio Trading based on Markov Chain and Fuzzy Logic. In: Latin American Conference on Computacional Intelligence. IEEE, p. 1-6, 2018.

SAHIN, A. D.; SEN, Z. First-order Markov chain approach to wind speed modelling. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, v. 89, n. 3-4, p. 263-269, 2001.

SCHOLZ, T.; LOPES, V. V.; ESTANQUEIRO, A. A cyclic time-dependent Markov process to model daily patterns in wind turbine power production. Energy, v. 67, p. 557-568, 2014.

SPEDICATO, G. A.; KANG, T. S.; YALAMANCHI, S. B.; YADAV, D. The markovchain Package: A Package for Easily Handling Discrete Markov Chains in R, 2016.

TANG, J; BROUSTE, A.; TSUI, K. L. Some improvements of wind speed Markov chain modeling. Renewable Energy. v. 81, p. 52-56, 2015.

Téléchargements

Publié-e

2019-05-04

Comment citer

DOS SANTOS, Fábio Sandro; DA SILVA, Taciana Araújo; JALE, Jader da Silva; STOSIC, Tatijana. Modelagem de velocidade do vento usando cadeia de Markov de primeira ordem para a cidade de Barbalha-CE. Revista Craibeiras de Agroecologia, [S. l.], v. 4, n. 1, p. e7718, 2019. Disponível em: https://seer.ufal.br/index.php/era/article/view/7718. Acesso em: 16 sept. 2024.