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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32922| Título: | Modelagem da curva de potência geral do Parque Eólico Sotavento |
| Título(s) alternativo(s): | Modeling of the overall power curve of Sotavento wind farm |
| Autor(es): | Costa, André Anderson da Luz da |
| Orientador(es): | Santelo, Thiago Naufal |
| Palavras-chave: | Energia eólica Energia elétrica - Produção Python (Linguagem de programação de computador) Wind power Electric power production Python (Computer program language) |
| Data do documento: | 23-Jun-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | COSTA, André Anderson da Luz da. Modelagem da curva de potência geral do Parque Eólico Sotavento. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2023. |
| Resumo: | O Parque Experimental Sotavento, na Galícia, passou por uma análise de desempenho de suas turbinas eólicas. Através da coleta de dados de velocidade do vento e potência ao longo do tempo, foi possível estimar a curva de potência geral do parque. Os resultados mostraram que o desempenho real é inferior ao esperado, indicando uma menor eficiência na conversão da energia cinética do vento em energia elétrica. Foi realizada uma análise da curva de regressão polinomial, revelando que modelos de grau mais elevado se ajustam melhor aos dados, porém, a partir do grau 6, não há ganhos significativos na qualidade do ajuste. Isso sugere que um polinômio de grau superior a 10 não é necessário para descrever os dados com precisão. A curva de geração teórica mostrou um potencial máximo de 17,86 MW, porém, o valor máximo observado na curva real foi de apenas 9,11 MW, representando cerca de 51% do potencial máximo. O parque também foi capaz de gerar energia em baixas velocidades do vento, com um valor mínimo observado de 0,29 MW. O fator de capacidade do parque foi calculado em 65,95%, indicando que ele é capaz de gerar em média quase dois terços da energia possível se estivesse operando continuamente em sua capacidade máxima. No entanto, a substituição de geradores ultrapassados por equipamentos mais modernos e eficientes poderia melhorar ainda mais a capacidade de geração de energia. Uma das limitações identificadas foi a baixa eficiência da tecnologia utilizada em certos pontos da curva de potência. No entanto, o retrofit com conversores de carga total é uma opção viável para aumentar a eficiência e a capacidade de geração sem substituir todas as turbinas, reduzindo os custos de modernização. A modernização traria benefícios como melhoria da eficiência e capacidade de geração, redução dos custos operacionais e aumento da vida útil dos equipamentos. Recomenda-se considerar a substituição de equipamentos ultrapassados por tecnologias mais eficientes para aproveitar melhor o potencial do parque. A análise da curva de potência é fundamental na avaliação da capacidade de geração de um parque eólico. Além disso, a utilização de algoritmos em linguagens de programação como Python, em plataformas como Jupyter Notebook, pode ser uma maneira eficaz de processar e analisar grandes volumes de dados, proporcionando resultados precisos e confiáveis não apenas na análise da curva de potência, mas também na análise de dados de velocidade do vento e previsão da produção de energia eólica. |
| Abstract: | The Sotavento Experimental Park in Galicia underwent a performance analysis of its wind turbines. By collecting wind speed and power data over time, it was possible to estimate the overall power curve of the park. The results showed that the actual performance is lower than expected, indicating lower efficiency in converting the kinetic energy of the wind into electrical energy. A polynomial regression curve analysis was conducted, revealing that higher-degree models fit the data better. However, beyond degree 6, there are no significant gains in the quality of the fit. This suggests that a polynomial higher than degree 10 is not necessary to accurately describe the data. The theoretical generation curve showed a maximum potential of 17.86 MW, but the maximum value observed in the actual curve was only 9.11 MW, representing approximately 51% of the maximum potential. The park was also capable of generating power at low wind speeds, with a minimum observed value of 0.29 MW. The park's capacity factor was calculated at 65.95%, indicating that it is capable of generating on average almost two-thirds of the possible energy if it were operating continuously at its maximum capacity. However, replacing outdated generators with more modern and efficient equipment could further improve the energy generation capacity. One of the identified limitations was the low efficiency of the technology used at certain points in the power curve. However, retrofitting with full-load converters is a viable option to increase efficiency and generation capacity without replacing all the turbines, reducing modernization costs. Modernization would bring benefits such as improved efficiency and generation capacity, reduced operational costs, and increased equipment lifespan. It is recommended to consider replacing outdated equipment with more efficient technologies to better harness the park's potential. Power curve analysis is crucial in assessing the generation capacity of a wind park. Furthermore, utilizing programming language algorithms such as Python, in platforms like Jupyter Notebook, can be an effective way to process and analyze large volumes of data, providing accurate and reliable results not only in power curve analysis but also in wind speed data analysis and wind power production forecasting. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32922 |
| Aparece nas coleções: | MD - Engenharia Elétrica |
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