TRABALHO FINAL DE GRADUAÇÃO OUTUBRO/2016 UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ ENGENHARIA ELÉTRICA ESTUDO E MODELAGEM DE MICROSITING EM OFF-SHORE

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1 TRABALHO FINAL DE GRADUAÇÃO OUTUBRO/2016 UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ ENGENHARIA ELÉTRICA ESTUDO E MODELAGEM DE MICROSITING EM OFF-SHORE Edson Esteves Perroni Priscila Maris de Sousa Silva Orientador: Prof. Dr. Jamil Haddad Coorientador: Prof. Dr. Edson da Costa Bortoni Instituto de Sistemas Elétricos e Energia (ISEE) Resumo - Este trabalho tem por finalidade apresentar um estudo de micrositing em off-shore, assim como desenvolver um algoritmo para a otimização de seu projeto e avaliar as principais turbinas presentes no mercado. Palavras-Chave: Micrositing, off-shore, energia eólica, aerogerador, turbina eólica. I INTRODUÇÃO Este artigo se inicia com um referencial teórico. Nele é explicado o que é o micrositing, quais fatores devem ser levados em conta em seu estudo, as principais turbinas do mercado, os modelos computacionais mais conhecidos, além da apresentação de alguns conceitos e modelos que serão utilizados em todo o trabalho. Em seguida é apresentada a metodologia que será utilizada. Primeiro é discutido os métodos para a alocação das turbinas, depois formulado o problema que será tratado pelo programa desenvolvido. Este leva em conta, como principais fatores: o cálculo da perda de potência provocada pela Esteira de Van Karman, explicado no referencial teórico; e a relação de custo por potência gerada em relação ao número de turbinas utilizadas em projeto. Neste tópico também são discutidos alguns aspectos de avaliação da turbina a se escolher para o projeto. O trabalho termina com a apresentação dos resultados, onde foi feito um estudo de caso com a utilização de uma turbina real disponível no mercado simulado no programa desenvolvido. II REFERENCIAL TEÓRICO a potência que será instalada e o tipo de turbina que será utilizada. Para isso, o micrositing integra os estudos do vento, do local, relevo, clima, etc. Em se tratando de micrositing off-shore, o processo fica simplificado, principalmente por questões do relevo e cobertura vegetal. Ao longo deste referencial teórico serão apresentados, de uma maneira mais aprofundada, os fatores que influenciam neste estudo. II.II Layout da Usina Para uma análise apropriada da alocação das turbinas em um determinado local, deve-se levar em consideração alguns parâmetros da turbina como: Altura do cubo; Diâmetro do rotor; Coeficiente de empuxo; Curva de potência em relação à velocidade do vento. E informações do terreno, como: Comprimento de rugosidade do solo; Área do terreno; Obstáculos presentes no ambiente. Também são necessários dados históricos do vento local, como velocidade e direção. Para isso, é comumente utilizado um modelo chamado de Rosa dos Ventos, o qual mostra a distribuição da velocidade dos ventos associada a frequência de sua ocorrência, como o da Erro! Fonte de referência não encontrada.. II.I O Micrositing O micrositing é uma etapa fundamental para o projeto de um parque eólico. Nesta etapa é definido o layout da usina, 1

2 Figura 1 Rosa dos Ventos A partir da informação estatística da direção predominante do vento, determina-se o posicionamento das turbinas (Figura 2) de modo a diminuir o máximo possível os obstáculos que possam interferir nesta direção. mostra como a melhor opção para a geração de energia eólica, visto que o gerador síncrono não apresenta um bom desempenho quando a rotação de máquina primária é variável, como é o caso dos ventos. O gerador assíncrono de rotor em gaiola se mostra tecnicamente viável apenas para potências menores que 800kW, sendo que para potências superiores, o mais adequado é o de rotor bobinado de anéis [2]. As turbinas eólicas fabricadas atualmente podem ser HAWT (Horizontal Axis Wind Turbines) ou VAWT (Vertical Axis Wind Turbines). Quando comparadas às de eixo vertical, as horizontais do tipo hélice são as mais utilizadas, variando apenas na quantidade de pás (entre 3, 2 ou 1), de acordo com a velocidade dos ventos e a possibilidade de gerar ruídos. A Figura 2 ilustra a estrutura e o funcionamento de uma turbina de eixo horizontal. Figura 1 - Posicionamento de Turbinas Eólicas II.III Potencial Eólico A potência eólica (em Watts) é proporcional ao cubo da velocidade do vento, como mostra a Equação 1: P = 1 2 ρav3 (1) Onde V é a velocidade do vento (em m/s), ρ a massa específica do ar (em kg/m³) e A é área de escoamento do vento (em m²). Entretanto, a potência máxima que uma turbina pode extrair do vento não é igual à potência disponível no meio. De acordo com o Coeficiente de Betz, [3], a potência máxima que pode ser extraída é igual a 59,3% da potência disponível no local. II.IV Turbinas Eólicas Sabendo-se da necessidade de entregar energia com frequência e amplitude constantes à rede, podem ser utilizados dois tipos básicos de aerogeradores, os síncronos e os assíncronos. A turbina eólica com gerador assíncrono se Figura 2 - Funcionamento da turbina de eixo horizontal Os principais fabricantes de turbinas eólicas são: Vestas (fabricante Dinamarques), Siemens, GE Wind, Enercon (empresa Alemã), Suzion Group, Gamesa, Envision, Mingyang, e United Power. No Brasil, existe uma subsidiária da empresa alemã Enercon, em São Paulo. Tal empresa passou a produzir os primeiros aerogeradores brasileiros completos de grande porte em 2000 e além de atender o mercado interno, também os exporta. A Erro! Fonte de referência não encontrada. mostra um comparativo geral das características das principais turbinas presentes no mercado. A escolha do modelo de aerogerador a ser adotado em um projeto eólico deve ser precedida por uma criteriosa análise das condições de vento e intensidade de turbulência no local da usina. As análises das condições de vento incluem a estimativa de ventos extremos com médias de 10 minutos (velocidade de referência) e 3 segundos (rajadas máximas). 2

3 TABELA 1 CARACTERÍSTICAS DAS PRINCIPAIS TURBINAS DO MERCADO Siemens Vestas Suzlon Group Envision GE Tipo de Turbina Onshore Offshore Onshore Offshore Onshore Onshore Offshore Diâmetro do Rotor (m) Altura (m) Potência Nominal (MW) SWT / SWT / SWT ,5 /94 3,4 SWT / SWT / SWT ,5/94 3,4 SWT / SWT ,5/127,5 3,2 SWT /135 3,3 SWT ,5/80 2,3 SWT ,3/115 2,3 SWT /92,4 2,3 SWT ,6 SWT SWT SWT SWT V / V MW 90 80/95/105 1,8/2,0 V / V MW /95/120 1,8/2,0 V MW ,5 3,45 V MW /94 3,45 V MW /91,5/116,5 3,45 V MW / V MW /166 3,45 V MW /112/132/149 3,45 V MW 112-3,3 V164-8 MW S MW /90/100 2,1 S MW /90/100 2,1 S MW 111,8 90/120 2, /90/100 1, /90/100 1, /90/100/125 2, , , , /90/ Haliade 6MW 150,

4 No projeto destes aerogeradores as condições extremas de vento são utilizadas para calcular os carregamentos máximos suportados pelas turbinas. Além disso são considerados também os efeitos das condições climáticas na integridade e segurança da turbina tais como: temperatura, umidade, densidade do ar, radiação solar, chuva, granizo, descargas atmosféricas, salinidade, terremotos, substâncias químicas, etc. A escolha adequada da turbina deve levar em conta não apenas aspectos técnicos, mas também comerciais, como: Fabricação e assistência técnica no país e região; Tecnologia adotada; Modelos e tamanhos disponíveis; Infraestrutura para transporte e montagem; Produção de energia do aerogerador no local; Custo de instalação; Custo de operação e manutenção do aero gerador. As turbinas convencionais, horizontais com três pás, possuem uma curva de eficiência que varia com a velocidade o vento, conforme mostra a Figura 3: TABELA 2 CLASSES DE TURBINAS DE ACORDO COM IEC Classe IEC Parâmetros Básicos Vref (10min, 50 anos) [m/s] Vmédia (10min) [m/s] I 15 (%) IA IB 16 IIA 18 42,5 8,5 IIB 16 IIIA 18 37,5 7,5 IIIB 16 IVA IVB 16 S Condições Extremas de Vento Ve50 Ve1. (3s, 50 (3s, 1 anos) ano) [m/s] [m/s] 70 52,5 59,5 44,6 52,5 39, ,5 Valores Especificados pelo Projetista I 15 é a intensidade de turbulência na altura do cubo da turbina a uma velocidade do vento igual a 15 m/s. II.V Altura da Torre Figura 3 - Curva de Eficiência de uma Turbina Convencional Dessa forma, é desejável que a turbina escolhida tenha sua eficiência máxima onde a velocidade do vento seja similar à predominante do vento local. A Tabela 2 mostra as classes de turbina definidas pela norma IEC A altura das torres que são utilizadas nos parques eólicos depende do tipo de vegetação encontrada e da irregularidade do terreno, ou seja, quanto maior a rugosidade, maior será a altura necessária para a torre. A Camada Limite Atmosférica (CLA), composta pela região de troposfera é diretamente influenciada pela superfície terrestre e sua rugosidade. Uma vez que a altura das turbinas não ultrapassa tal camada, é necessário conhecer o perfil da velocidade do vento em relação à altura para que as turbinas não sejam posicionadas em área de turbulência. Sendo a determinação da CLA extremamente complexa, utiliza-se como referência modelos que visam estimar a Camada Limite Terrestre. Os modelos mais comuns são a Lei da Potência e a Lei Logarítmica. Considerandose o primeiro como mais simples por resultar do estudo da camada limite em uma placa plana, a determinação do perfil vertical do vento depende, simplificadamente, da velocidade do vento na altura desejada, na altura referencial e um parâmetro diretamente associado à rugosidade da superfície (n). A Tabela 3 apresenta variações de n de acordo com os diferentes tipos de superfície. 4

5 TABELA 3 FATOR N PARA DIFERENTES SUPERFÍCIES. Descrição do Terreno Fator n Superfície Lisa: Lago ou Oceano 0,1 Grama Baixa 0,14 Vegetação Rasteira (até 0,3m), Árvores Ocasionais 0,16 Arbustos, Árvores Ocasionais 0,2 Árvores, Construções Ocasionais 0,22 a 0,24 Áreas Residenciais 0,28 a 0,40 Para velocidades elevadas em regiões planas e homogêneas, a Lei Logarítmica é mais indicada na determinação do perfil vertical do vento. II.VI Modelos Computacionais Trabalhar com modelos de ventos, principalmente em terrenos montanhosos, é um grande desafio para os analistas de recursos eólicos e quaisquer modelos numéricos por eles utilizados. Para que seja atingida uma precisão aceitável, é necessário o acesso a grandes recursos computacionais dedicados. Os principais modelos computacionais para projetos eólicos já desenvolvidos trabalham com ferramentas para estimar a distribuição da velocidade e direção dos fluidos. A ferramenta mais utilizada por estes softwares é o CFD (Computacional Fluid Dynamic), porém há também ferramentas mais simples que utilizam distribuições lineares, no entanto apresentam maiores erros. Os principais softwares existentes para projetos eólicos são: WindSIM, WindFarmer, WindPRO, WAsP. Estes softwares possuem muitos recursos, tais como: realidade virtual, cálculo da capacidade energética do local, exibição dos impactos ambientais e visuais, otimização da alocação das turbinas, análise financeira, cálculo de conexões da rede elétrica, etc. No entanto, o escopo deste trabalho se limita ao estudo de micrositing, que, a partir de uma turbina escolhida e dados da velocidade média de um terreno selecionado, o programa desenvolvido determina a quantidade e posiciona as turbinas automaticamente. Figura 5 - Modelagem da Esteira de Von Karman Onde r 0 é o raio do rotor (m), u 0 é velocidade do vento sem interferência (m/s), u d é a velocidade do vento na região de esteira (m/s), e θ é o ângulo de divergência ( ). A velocidade do vento, na região da sombra, cresce com o aumento da distância da turbina, de acordo com a Equação 2: 2 D u d = u 0 [1 (1 1 C t ) ( D + 2kX ) ] (2) Onde C t é o coeficiente de empuxo da turbina, D o diâmetro do rotor da turbina (m), k a constante de perda da esteira e X a distância de trás da turbina. A constante de perda da esteira depende da altura do cubo da turbina (h) e do comprimento de rugosidade do solo (z 0), ambos em metros, como segue na Equação 3: k = 0,5 ln ( h z 0 ) (3) A Figura 6 ilustra a velocidade do vento variando a com a distância de trás da turbina, supondo a velocidade do vento sem interferência igual a 12 m/s, o coeficiente de empuxo igual a 0,88, o diâmetro do rotor da turbina igual a 40 metros, a altura do cubo da turbina igual 60 m e o comprimento de rugosidade do solo igual a 0,3 m. II.VII Esteira de Von Karman A Esteira de Von Karman, também denominada de sombra, é a região turbulenta atrás da turbina, com a presença de vórtices de Karman. Deve-se evitar que uma turbina eólica opere na sombra da outra, pois neste caso, a energia extraída será de uma massa de ar com menor velocidade média do vento, e consequentemente, menor potencial que a massa original. A esteira pode ser modelada como mostra a Figura 5. Figura 6 - Velocidade do Vento na Região da Sombra 5

6 A interação entre várias turbinas pode ser modelada assumindo que cada turbina, que esteja à frente da avaliada, sofrerá uma perda de massa de ar, de acordo com a Equação 4: N i u i = u 0 (u j u j,i )² j=1 Figura 7 - Interação entre várias turbinas II.VIII Custo Anual do Projeto (4) O custo anual do projeto de uma instalação eólica pode ser modelado de acordo com o número de turbinas instaladas, de acordo com a equação [7]: C = C u N ( e 0,00174N2 ) (5) Onde C é o custo anual do projeto, C u o custo anual do projeto utilizando uma turbina e N o número de turbinas. A Figura mostra como diminui o custo anual do projeto por turbina, com o aumento de turbinas utilizadas no projeto: III METODOLOGIA O desenvolvimento deste trabalho pode ser dividido em duas etapas: alocação das turbinas em um parque eólico off-shore; e avaliação da turbina mais adequada para cada projeto. III.I Métodos para Alocação de Turbinas Diversas pesquisas relacionadas à melhor maneira de alocação das turbinas em um parque eólico têm sido conduzidas nas últimas décadas. A otimização desse processo levou a formulação e aperfeiçoamento de diversos métodos, podendo estes serem analíticos ou numéricos. Os métodos analíticos costumam ser mais simples, e possibilitam a análise para diferentes aplicações. No entanto, apresentam resultados menos precisos quando comparados aos numéricos. Os métodos numéricos definem posições aleatórias das turbinas com diversas tentativas subsequentes, de modo que a posição ótima determinada é aquela que gera a maior potência pelo custo. Para este trabalho foi utilizado um método numérico, desenvolvido no MATLAB. Como um modelo numérico necessita de grande esforço computacional, as possibilidades de posicionamento das turbinas são diminuídas adotandose que elas devem estar em uma distância lado a lado da outra de no mínimo 3 vezes o seu diâmetro, e para a distância de uma frente a outra, de no mínimo 5 vezes. III.II Formulação do Problema O objetivo do trabalho é alcançar a melhor relação de potência por custo do projeto. O algoritmo desenvolvido no MATLAB possui como entrada dados da turbina (altura do cubo, diâmetro do rotor, coeficiente de empuxo, curva de potência) e dados do terreno, com sua respectiva rugosidade e área. A velocidade do vento utilizada para cálculo é a média histórica da região, e sua direção adotada é aquela com maior frequência., a perda de potência se deve à Esteira de Van Karman, atuando como redutor da velocidade do vento de acordo com as formulações já apresentadas no referencial teórico. O algoritmo integra a modelagem da esteira, para cálculo de potência, e a modelagem do custo, também já apresentado anteriormente. IV RESULTADOS E DISCUSSÕES Figura 8 - Custo Relativo do Projeto por Turbina. O projeto de micrositing considerado é em um terreno hipotético com 0,3 (m) de comprimento de rugosidade e área de 10 (km) x 10 (km). A velocidade média do vento considerado para o estudo de caso foi de 7,5 m/s. Para tanto, foi simulado utilizando as turbinas SIEMENS-D3 SWT / SWT , que possuem essa velocidade do vento como valor nominal, gerando 3,2 MW cada uma. A Figura 4 ilustra o posicionamento do caso otimizado gerado pelo programa. Neste caso, foram utilizadas 60 turbinas dispostas em duas fileiras de 30. 6

7 A medida que aumentamos o número de turbinas em um terreno, é fato que cada uma delas tende a trabalhar em uma potência inferior, dada a perda de vento provocada pela turbina à frente. Porém, como já discutido anteriormente, o custo por turbina do projeto diminui à medida que o número de turbinas utilizadas aumenta. Sendo assim, deve ser buscado o ponto ótimo, que no estudo de caso, foi apenas com duas fileiras de turbinas. V - CONCLUSÃO Figura 4 - Posicionamento Ideal das Turbinas O melhor resultado obtido é aquele onde se consegue a maior relação de potência total divido pelo custo relativo. Para apenas uma fileira de 30 turbinas espaçadas igualmente lado a lado, cada turbina iria gerar os 3,20 MW (pois não há turbina trabalhando na sombra da outra), totalizando 96 MW, com uma relação de potência por custo relativo de 4,2461. Utilizando-se mais uma fileira de turbinas no final do terreno, apesar da potência média gerada por turbina cair para 3,18 MW, o custo relativo cai consideravelmente, apresentando uma relação de potência por custo relativo de 4,7668. Ao se acrescentar mais uma fileira, o programa calcula que a posição ideal para esta outra fileira é aos 5539 metros distante da fileira à frente e 4461 metros da de trás. No entanto, com essa configuração, a relação de potência por custo cai para 4,6455, indicando que o ideal é a utilização de apenas duas fileiras, uma em cada extremidade do terreno. A Figura 5 mostra o posicionamento ideal das turbinas caso fossem utilizadas 3 fileiras. Essa configuração, apesar de não possuir a maior relação de potência por custo, pode ser interessante visto que tem-se um maior aproveitamento energético. Note que a fileira de turbinas do meio não deve ficar equidistante das duas fileiras das extremidades. A importância deste estudo fica clara ao se observar os resultados. Apenas posicionando as turbinas de diferentes maneiras é possível se conseguir potências muito distintas. Além da potência gerada, é fundamental uma análise financeira do projeto. Para isso foi utilizado um modelo de custo baseado no número de turbinas utilizadas. Dessa forma, busca-se a maior relação de potência por custo no projeto. Neste artigo foi desenvolvido a modelagem para um parque off-shore. É interessante, para trabalhos futuros, o estudo em terrenos complexos on-shore, que considerem não apenas o efeito da esteira, mas também das quebras de ventos causadas por um relevo acidentado e seus obstáculos. VI - AGRADECIMENTOS Gostaríamos de agradecer à Deus, nosso maior mestre e guia, que permitiu que trilhássemos esse caminho com sucesso, não somente durante a universidade, mas ao longo de toda a nossa vida. Precisamos agradecer também à Universidade Federal de Itajubá e seus funcionários como um todo, que oportunizaram nossa graduação. Aos professores, o nosso muito obrigado por terem nos proporcionados conhecimento não apenas racional, mas pela manifestação do caráter e afetividade no processo de formação de cada profissional que passou pelo curso. Aos nossos orientadores, Jamil Haddad e Edson da Costa Bortoni, nossos mais sinceros agradecimentos pelo empenho dedicado à elaboração deste trabalho. A todos que direta ou indiretamente fizeram parte da nossa formação, muito obrigado. REFERÊNCIAS Figura 5 - Posicionamento para 3 Fileiras de Turbina [1] TERCIOTE, Ricardo. Eficiência Energética de um Sistema Eólico Isolado Faculdade de Engenharia Mecânica - Departamento de Energia UNI- CAMP, Campinas-SP. [2] RÜNCOS, Fredemar. Gerador Eólico. 2005, página 9. [3] NASCIMENTO, Marcio Henrique Lima. Impacto de Centrais Eólicas no Mercado de Energia Elétrica Capítulo 5. Programa de pós-graduação em engenharia elétrica - UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITA- JUBÁ, Itajubá-MG. [4] Links Fabricantes, Engenharia e Consultoria. Disponível em: Acesso em: 18 de maio de

8 [5] JENSEN, Niels Otto. A note on wind generator interaction Technical University of Denmark, Denmark. [6] WAN, Chunqiu; WANG, Jun; YANG, Geng; LI, Xiaolan; ZHANG, Xing. Optimal Micro-Siting of Wind Turbines by Genetic Algorithms Based on Improved Wind and Turbine Models Joint 48th IEEE Conference on Decision and Control and 28th Chinese Control Conference Shanghai, P.R. China. [7] MOSETTI, G.; POLONI, C; DIVIACCO, B. Optimization of wind turbine positioning in large windfarms by means of a genetic algorithm Dipartimento di Energetica, Università degli Studi di Trieste, Trieste, Itália. BIOGRAFIA: Edson Esteves Perroni Nasceu em São José dos Campos (SP), em Estudou em Itanhandu e concluiu o ensino médio em São José dos Campos. Ingressou na UNIFEI em 2012, no curso de Engenharia Elétrica. Realizou estágio nas SCHWETIZER, em Campinas. Priscila Maris de Sousa Silva Nasceu em São José dos Campos (SP), em Estudou em São José dos Campos até ingressar na UNIFEI em 2012, no curso de Engenharia Elétrica. Participou da empresa UNIFEI JR, onde realizou diversos projetos de consultoria para empresas da região. 8

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