Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2018.Dentre as fontes de energias renováveis, a eólica possui o maior crescimento no mundo, tornando-se uma importante fonte de energia mundial. Devido à sua natureza intermitente, os operadores do sistema elétrico normalmente utilizam modelos numéricos de previsão do tempo, e suas simulações do vento, para garantir o suprimento de energia e balanceamento de carga no sistema interligado nacional. Com o objetivo de contribuir para o crescimento da energia eólica no Brasil, este estudo avaliou e otimizou simulações do vento obtidas pelo modelo WRF na Usina Eólica de Pedra do Sal, assim como investigou previsões de energia eólica obtidas pela combinação do WRF e de redes neurais artificiais. A usina eólica de 18 MW está localizada na costa do Nordeste brasileiro, o que, devido a diferentes características na temperatura, rugosidade e superfície da terra/mar, introduz desafios adicionais na simulação do vento por modelos numéricos. Desta forma, o estudo englobou três resultados principais. Primeiro, uma análise de sensibilidade do modelo de camada limite planetária foi realizada nas simulações do WRF com um domínio, de 15 km de resolução de grade, para o mês de setembro de 2013. Os menores erros na simulação do vento foram obtidos utilizando a parametrização MYNN2 (RMSE de 2,12 m/s e Bias de -1,37 m/s). Segundo, os resultados do WRF foram interpolados em locais onshore e offshore, procedimento nomeado de abordagem de interpolação. Devido ao vento local ser influenciado pela proximidade do mar, os dados interpolados na localização offshore OFF-2 exibiram a melhor performance, resultando em RMSE de 1,69 m/s e Bias de -0,10 m/s. Isso representa uma redução de 20,2% do RMSE e 92,7% do Bias, quando comparado aos resultados obtidos no local usual de interpolação, a posição da torre anemométrica (ON-T). Terceiro, a abordagem de interpolação foi investigada na previsão de geração eólica com redes neurais, de setembro a dezembro de 2013. Dados das posições ON-T e OFF-2 serviram de entrada para duas redes neurais feedforward de três camadas. Para uma mesma arquitetura de 80 neurônios, as previsões de geração eólica de NN-OFF-2 resultaram em menores valores de RMSE e Bias, 7,7% e 7,4%, respectivamente, que as previsões de NN-ON-T. Em conclusão, a interpolação offshore dos resultados do WRF provou ser uma abordagem viável a ser implementada em previsões de vento e de geração eólica na Usina Eólica de Pedra do Sal, pois utiliza menor tempo de processamento, resulta em maior performance e menores valores de erros de previsão quando comparada a outras simulações.Among the renewable energy sources, wind energy has the fastest growth in the world and became an important source of energy worldwide. Due to its intermittent nature, energy system operators normally rely on numerical weather predictions, and their wind simulations, in order to ensure energy supply and load balancing in the system. Aiming to contribute to the wind energy growth in Brazil, this study evaluated and optimized wind simulations obtained by the WRF model in Pedra do Sal wind farm, as well as assessed wind power predictions obtained by the combination of WRF and artificial neural networks. The 18 MW wind farm is located on the northeast coast of Brazil, which, due to different thermal, roughness and surface features of land/sea, introduces additional challenges in the wind simulation by numerical models. The study covered three main results. First, a sensitivity analysis of the planetary boundary layer scheme was performed in one-domain WRF simulations, with 15 km of grid resolution, for September 2013. The lowest wind simulation errors were obtained using MYNN2 parameterization (RMSE of 2.12 m/s and Bias of -1.37 m/s). Second, the WRF results were interpolated in onshore and offshore locations, named as interpolation approach. Since the local wind is influenced by the proximity to the sea, the data interpolated at the offshore location OFF-2 displayed the best performance, showing a RMSE of 1.69 m/s and Bias of -0.10 m/s. This represents a reduction of 20.2% of the RMSE and 92.7% of the Bias when compared to results obtained at the usual interpolation location, the met mast position (ON-T). Third, the interpolation approach was investigated on the wind power prediction with neural networks, from September to December of 2013. ON-T and OFF-2 data were employed as input of two three-layers feedforward networks. For the same 80-neurons architecture, the wind power predictions of NN-OFF-2 showed lower RMSE and Bias, 7.7% and 7.4% respectively, than the NN-ON-T forecasts. In conclusion, the offshore interpolation of the WRF results proved to be a feasible approach to be implemented in wind speed and power predictions at the coastal Pedra do Sal wind farm, since it uses less computational time, achieves higher performance and lower prediction errors when compared to other simulations
