AVALIAÇÃO DO POTENCIAL EÓLICO PARA GERAÇÃO DE ENERGIA NA ZONA RURAL DO ESTADO DE SERGIPE.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA NÚCLEO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: DESENVOLVIMENTO REGIONAL PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE AVALIAÇÃO DO POTENCIAL EÓLICO PARA GERAÇÃO DE ENERGIA NA ZONA RURAL DO ESTADO DE SERGIPE. Autor: Fábio Stefano Batista Sobral Orientador: Dr. Gregório Guirado Faccioli Fevereiro 2009 São Critóvão Sergipe Brasil

2 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA NÚCLEO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: DESENVOLVIMENTO REGIONAL PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE AVALIAÇÃO DO POTENCIAL EÓLICO PARA GERAÇÃO DE ENERGIA NA ZONA RURAL DO ESTADO DE SERGIPE. Projeto de Pesquisa apresentado ao Núcleo de Pós-Graduação em Desenvolvimento e Meio Ambiente da Universidade Federal de Sergipe, como parte dos requisitos exigidos para a Qualificação do Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Autor: Fábio Stefano Batista Sobral Orientador: Dr. Gregório Guirado Faccioli Fevereiro 2009 São Critóvão Sergipe Brasil

3 FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA BIBLIOTECA CENTRAL UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE S677a Sobral, Fábio Stefano Batista Avaliação do potencial eólico para geração de energia na zona rural do Estado de Sergipe / Fábio Stefano Batista Sobral. São Cristóvão, 2009. 168 f. : il. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente) Universidade Federal de Sergipe, 2009. Orientador: Prof. Dr. Gregório Guirado Faccioli. 1. Produção de energia. 2. Energia alternativa - Eólica. 3. Abastecimento de água. 4. Sergipe. I. Título. CDU 621.548(813.7)

4 UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE PRÓ-REITORIA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA NÚCLEO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: DESENVOLVIMENTO REGIONAL PROGRAMA DE DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE AVALIAÇÃO DO POTENCIAL EÓLICO PARA GERAÇÃO DE ENERGIA NA ZONA RURAL DO ESTADO DE SERGIPE. Dissertação de Mestrado defendida por Fábio Stefano Batista Sobral e aprovada em 20 de fevereiro de 2009 pela banca examinadora constituída pelos doutores: Dr. Gregório Guirado Faccioli UFS - PRODEMA Dr a. Ana Alexandrina Gama da Silva EMBRAPA/CPATC Dr. Antenor Oliveira Aguiar Netto UFS - PRODEMA

5 Este exemplar corresponde à versão final da Dissertação de Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente. Dr. Gregório Guirado Faccioli UFS - PRODEMA

6 É concedida ao Núcleo responsável pelo Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente da Universidade Federal de Sergipe permissão para disponibilizar, reproduzir cópias desta dissertação e emprestar ou vender tais cópias. Fábio Stefano Batista Sobral UFS PRODEMA Dr. Gregório Guirado Faccioli UFS - PRODEMA

7 É concedida ao Núcleo responsável pelo Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente da Universidade Federal de Sergipe permissão para disponibilizar, reproduzir cópias desta dissertação e emprestar ou vender tais cópias. Fábio Stefano Batista Sobral UFS PRODEMA Dr. Gregório Guirado Faccioli UFS - PRODEMA

ii Sumário Lista de figuras Figura 1: Exclusão Elétrica Rural MME, 2004. 22 Figura 2: Origem das fontes de energia 31 Figura 3: Correntes de convecção 33 Figura 4: Formação do movimento dos ventos. 33 Figura 5: Brisas 35 Figura 6: Escala espacial e temporal do movimento do ar. 35 Figura 7: Anemômetro de Robinson 44 Figura 8: Anemômetro de bolso digital 45 Figura 9: Anemômetro de Tubo de Pressão de Dines 46 Figura 10: Anemômetro Sônico 46 Dados de Vento do município de Umbaúba Figura 11: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 57 Figura 12: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 57 Figura 13: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 58 Figura 14: Curva Rayleigh para a média anual 59 Figura 15: Curva Rayleigh para o verão 60 Figura 16: Curva Rayleigh para o outono 60 Figura 17: Curva Rayleigh para o inverno 61 Figura 18: Curva Rayleigh para a primavera 61 Dados de Vento do município de Gararu

iii Figura 19: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 62 Figura 20: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 63 Figura 21: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 63 Figura 22: Curva Rayleigh para a média anual 65 Figura 23: Curva Rayleigh para o verão 66 Figura 24: Curva Rayleigh para o outono 66 Figura 25: Curva Rayleigh para o inverno 67 Figura 26: Curva Rayleigh para a primavera 67 Dados de Vento do município de Poço Redondo Figura 27: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 68 Figura 28: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 69 Figura 29: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 69 Figura 30: Curva Rayleigh para a média anual 71 Figura 31: Curva Rayleigh para o verão 72 Figura 32: Curva Rayleigh para o outono 72 Figura 33: Curva Rayleigh para o inverno 73 Figura 34: Curva Rayleigh para a primavera 73 Dados de Vento do município de Nossa Senhora da Glória Figura 35: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 74 Figura 36: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 75 Figura 37: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 75 Figura 38: Curva Rayleigh para a média anual 77 Figura 39: Curva Rayleigh para o verão 78 Figura 40: Curva Rayleigh para o outono 78

iv Figura 41: Curva Rayleigh para o inverno 79 Figura 42: Curva Rayleigh para a primavera 79 Dados de Vento do município de Canindé do São Francisco Figura 43: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 80 Figura 44: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 81 Figura 45: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 81 Figura 46: Curva Rayleigh para a média anual 83 Figura 47: Curva Rayleigh para o verão 84 Figura 48: Curva Rayleigh para o outono 84 Figura 49: Curva Rayleigh para o inverno 85 Figura 50: Curva Rayleigh para a primavera 85 Dados de Vento do município de Frei Paulo Figura 51: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 86 Figura 52: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 87 Figura 53: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 87 Figura 54: Curva Rayleigh para a média anual 89 Figura 55: Curva Rayleigh para o verão 90 Figura 56: Curva Rayleigh para o outono 90 Figura 57: Curva Rayleigh para o inverno 91 Figura 58: Curva Rayleigh para a primavera 91 Dados de Vento do município de Boquim Figura 59: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 92 Figura 60: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 93 Figura 61: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 93

v Figura 62: Curva Rayleigh para a média anual 95 Figura 63: Curva Rayleigh para o verão 96 Figura 64: Curva Rayleigh para o outono 96 Figura 65: Curva Rayleigh para o inverno 97 Figura 66: Curva Rayleigh para a primavera 97 Dados de Vento do município de Riachão do Dantas Figura 67: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 98 Figura 68: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) 99 Figura 69: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 99 Figura 70: Curva Rayleigh para a média anual 101 Figura 71: Curva Rayleigh para o verão 102 Figura 72: Curva Rayleigh para o outono 102 Figura 73: Curva Rayleigh para o inverno 103 Figura 74: Curva Rayleigh para a primavera 103 Dados de Vento do município de Neópolis Figura 75: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura 104 Figura 76: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) 105 Figura 77: Curva Rayleigh para a média anual 107 Figura 78: Dados EoluSoft. 108 Figura 79: Curva de potência do aerogerador 109 Simulação para o município de Umbaúba Figura 80: Dimensionamento e resultado energético 110 Figura 81: Dimensionamento de carga projetado 111 Figura 82: Dimensionamento de carga de iluminação 112

vi Simulação para o município de Gararú Figura 83: Dimensionamento e resultado energético 113 Figura 84: Dimensionamento de carga projetado 114 Figura 85: Dimensionamento de carga de iluminação 114 Simulação para o município de Poço Redondo Figura 86: Dimensionamento e resultado energético 115 Figura 87: Dimensionamento de carga projetado 116 Figura 88: Dimensionamento de carga de iluminação 117 Simulação para o município de Nossa Senhora da Glória Figura 89: Dimensionamento e resultado energético 118 Figura 90: Dimensionamento de carga projetado 119 Figura 91: Dimensionamento de carga de iluminação 119 Simulação para o município de Canindé do São Francisco Figura 92: Dimensionamento e resultado energético 121 Figura 93: Dimensionamento de carga projetado 122 Figura 94: Dimensionamento de carga de iluminação 122 Simulação para o município de Frei Paulo Figura 95: Dimensionamento e resultado energético 123 Figura 96: Dimensionamento de carga projetado 124 Figura 97: Dimensionamento de carga de iluminação 125 Simulação para o município de Boquim Figura 98: Dimensionamento e resultado energético 126 Figura 99: Dimensionamento de carga projetado 127 Simulação para o município de Riachão do Dantas

vii Figura 100: Dimensionamento e resultado energético 128 Figura 101: Dimensionamento de carga projetado 129 Figura 102: Dimensionamento de carga de iluminação 129 Simulação para o município de Neópolis Figura 103: Dimensionamento e resultado energético 130 Figura 104: Dimensionamento de carga projetado 131 Figura 105: Dimensionamento de carga de iluminação 132 Lista de tabelas Tabela 1: Quadro comparativo das fontes alternativas, 30 Tabela 2: Tabela Beaufort para velocidade de vento 41 Tabela 3: Localização geográfica e altitude dos municípios sergipanos pesquisados 48 Tabela 4:Classe de rugosidade, z 0, e expoente α 50 Tabela 5. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Umbaúba. Tabela 6. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Gararu. Tabela 7. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Poço Redondo. 58 64 70 Tabela 8. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Nossa Senhora da Glória. 76 Tabela 9. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Canindé do São Francisco. 82

viii Tabela 10. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Frei Paulo. 88 Tabela 11. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Boquim. Tabela 12. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Riachão do Dantas. Tabela 13. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Neópolis. 94 100 105 Dedicatória Resumo Abstract xi xii xii Introdução 14 Capítulo 1 15 1. A energia no contexto do Desenvolvimento Sustentável 15 1.1. Desenvolvimento Sustentável 15 1.1.1. Precedentes 15 1.1.2. Indicadores de Desenvolvimento Sustentável 17 1.2. Desafios para alcançar a sustentabilidade energética no nordeste 19 brasileiro 1.3. A importância da energia elétrica no Brasil e no mundo 23 1.3.1. A energia eólica no Brasil 23 1.3.1.1. Ações de Governo 25 1.3.1.2. Centros de Pesquisa e Programas de Apoio as Ações do Governo 25 Federal 1.3.2. A energia eólica no mundo 29

ix Capítulo 2 31 2.1. Formação dos ventos 31 2.1.2. Escalas de movimentos do ar na atmosfera 35 2.2.3. Variações espaciais do vento 36 2.1.4. Variabilidade ao longo do tempo 37 2.1.4.1. Variabilidade Sazonal e mensal 37 2.1.4.2. Variabilidade Diurna 38 2.2. Como avaliar a velocidade do vento para micro aproveitamentos 38 eólicos. 2.2.1. Métodos e instrumentos de medição de vento 38 2.2.2. Cartas de isovento ou meteorológicas 39 2.2.3. Análise por visualização 39 2.2.4. Tabela da escala Beaufort 40 2.2.5. Técnica do Balão 43 2.2.6. Anemômetros 43 2.3. Tipos de Anemômetros 44 2.3.1. Anemômetro de Copos 44 2.3.2. Anemômetro Digital 44 2.3.3. Anemômetro de Tubo de Pressão 45 2.3.4. Anemômetro Sônico 46 Capítulo 3 47 3. Material e Métodos 47 3.1. Estatística Aplicada no Levantamento das Velocidades de Vento 47 Capítulo 4 56 4.1. Análise e Discussão dos Resultados 56 4.1.1. Dados de Vento do município de Umbaúba 56 4.1.2. Dados de Vento do município de Gararu 62 4.1.3. Dados de Vento do município de Poço Redondo 68 4.1.4. Dados de Vento do município de Nossa Senhora da Glória. 74

x 4.1.5. Dados de Vento do município de Canindé do São Francisco. 80 4.1.6. Dados de Vento do município de Frei Paulo. 86 4.1.7. Dados de Vento do município de Boquim. 92 4.1.8. Dados de Vento do município de Riachão do Dantas. 98 4.1.9. Dados de Vento do município de Neópolis. 104 Capítulo 5 108 5.1. Simulações de Aproveitamento e Energia Anual Gerada para os 108 municípios Sergipanos pesquisados. 5.1.1. Simulação para o município de Umbaúba 110 5.1.2. Simulação para o município de Gararú. 112 5.1.3. Simulação para o município de Poço Redondo. 115 5.1.4. Simulação para o município de Nossa Senhora da Glória. 117 5.1.5. Simulação para o município de Canindé do São Francisco. 120 5.1.6. Simulação para o município de Frei Paulo. 123 5.1.7. Simulação para o município de Boquim. 125 5.1.8. Simulação para o município de Riachão do Dantas. 127 5.1.9. Simulação para o município de Neópolis. 130 6. Conclusões 133 Referencias bibliográficas 136 Anexos 140 Dados técnicos dos sensores e das estações meteorológicas 141 Teste Kolmogorov-Smirnov 153 Fotos das estações de Gararu, Canindé do São Francisco e Frei Paulo 160

xi Dedicatória A minha esposa e filhas pela paciência e incentivo a superação de mais uma etapa de nossas vidas.

xii Resumo A produção de energia alternativa pode prover desenvolvimento econômico e oportunidades de emprego, especialmente em áreas Rurais. O trabalho visa como objetivos principais o levantamento e o tratamento estatístico dos dados de ventos do Estado de Sergipe. Como objetivos específicos visa ainda a simulação da energia anual gerada a partir de um aerogerador para uso rural, e a simulação da quantidade de água capaz de ser bombeada através de uma bomba de baixo custo e potência. Os valores das variáveis meteorológicas foram obtidos em estações agrometeorológicas automáticas e convencionais distribuídas no Estado. Estes elementos serviram de base para levantamento das velocidades médias de vento, os horários de melhor aproveitamento do sistema eólico. O tratamento estatístico para determinação do comportamento dos ventos nos municípios pesquisados balizou-se no cálculo de médias, variâncias, distribuição de freqüências e da função de distribuição de probabilidade Rayleigh, caso particular da distribuição Weibull, amplamente difundida em estudos de potencial eólico. Estas análises permitiram extrair todas as informações a partir dos dados brutos obtidos das estações e foram simuladas no software Statistica 7.0. O período do dia em que foram registradas a maiores velocidades médias é o período da tarde compreendido entre 12:00 horas e 18:00 horas para todos os municípios pesquisados, sendo este período escolhido para as simulações em software. Quanto a utilização e simulações do sistema eólico para atender as necessidades de alimentação elétrica rural foi utilizado como modelo para os testes uma turbina eólica com potência de 400 W, simulada no Software EOLOSOFT do NUTEMA-PUCRS e todos os municípios apresentaram condições de velocidade de vento capaz de fornecer o abastecimento essencial, principalmente no que diz respeito a abastecimento de água para consumo e irrigação. Não foi alvo deste trabalho o estudo de viabilidade econômica do sistema eólico em relação ao custo da turbina e acessórios do sistema por fabricante. Palavras chave: energia alternativa, ventos, abastecimento de água.

xiii Abstract The production of energy alternative can provide economic development and employment opportunities, especially in agricultural areas. The work seeks as main objectives the rising and the statistical treatment of the data of winds of the State of Sergipe. As specific objectives still seek the simulation of the annual energy generated starting from an aerogenerating for rural use, and the simulation of the amount of water capable of being pumped through a low cost bomb and potency.the values of the meteorological variables were obtained in stations automatic meteorological and you stipulate distributed in the State. These elements served as base for rising of the medium speeds of wind, the schedules of better use of the system aeolian. The statistical treatment for determination of the behavior of the winds in the researched municipal districts was beacon in the calculation of averages, variances, distribution of frequencies and of the function of distribution of probability Rayleigh, case peculiar of the distribution Weibull, thoroughly diffused in studies of potential aeolian. These analyses allowed to extract all the information starting from the obtained gross data of the stations and they were simulate in the software Statistica 7.0. The period of the day in that were registered to largest medium speeds it is the period of the afternoon understood between 12:00 hours and 18:00 hours for all the researched municipal districts, being this period chosen for the simulations in software. As the use and simulations of the system aeolian to assist the needs of agricultural electric feeding were used as model for the tests a turbine aeolian with potency of 400 W, simulated in the Software EOLOSOFT of NUTEMA-PUCRS and all the municipal districts presented conditions of wind speed capable to supply the essential provisioning, mainly in what it tells respect the provisioning of water for consumption and irrigation. It was not white of this work the study of economic viability of the system aeolian in relation to the cost of the turbine and accessories of the system for maker. Words key: alternative energy, winds, provisioning of wate

14 INTRODUÇÃO Os aspectos climáticos e o aquecimento global têm despertado no ser humano a necessidade imediata por soluções que agridam menos o planeta e preservem para as gerações futuras as mesmas condições atualmente existentes para o desenvolvimento humano e evitar a extinção das espécies. A busca desenfreada pelo desenvolvimento econômico moldado em uma matriz energética baseada nos combustíveis fósseis, tem contribuído significativamente para o aumento da poluição do ar. A energia eólica foi uma das primeiras formas de energia utilizada pelo homem para suporte as suas necessidades, movimentar barcos a vela, moer grãos, bombear água através de moinhos de vento, entre outras, constituem formas de aproveitamento dos ventos em benefício do desenvolvimento humano. O presente estudo traz uma alternativa energética das mais antigas e conhecidas pela humanidade, que não agride o meio ambiente e nem causa extinção de florestas. O estudo abrange o Estado de Sergipe, situado no nordeste brasileiro, dentro do polígono da seca e abundante nesta forma de energia, como já citado em outros estudos. O trabalho visa como objetivos principais o levantamento e o tratamento estatístico dos dados de ventos do Estado de Sergipe. Como objetivos específicos visa ainda a simulação da energia anual gerada a partir de um aerogerador para uso rural, e a simulação da quantidade de água capaz de ser bombeada através de uma bomba de baixo custo e potência.

15 1. A ENERGIA NO CONTEXTO DO DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL 1.1. DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL 1.1.1. Precedentes No ultimo século o mundo passou por mudanças rápidas nos paradigmas que orientam nossas sociedades. Para entender melhor o paradigma que orienta o mundo atualmente é necessário voltar para fatos do passado que forjaram essa visão de desenvolvimento. A extrema fragmentação do conhecimento, sobretudo a partir do século XIX, consagrou a separação entre o homem e a natureza. A influência de Descartes, Galileu, Leibniz e, particularmente, de Isaac Newton contribuiu para formar o imaginário iluminista, fundado na idéia de uma physis ordenada tal e qual um relógio, cujos ponteiros fazem sempre os mesmos movimentos. (Gonçalves, 1998) A visão de desenvolvimento voltada ao capital, produção e consumo, junto à visão mecanicista anterior que separa o homem da natureza e dividi as coisas em partes para que pudessem ser mais bem descritas, contribuiu significativamente para o avanço da ciência, pois, a partir daí o método científico passa a ajudar essa evolução. A velocidade no avanço das descobertas científicas contribuiu para o distanciamento do homem com o meio ambiente, o ser humano começou a pressionar esse meio através do paradigma de desenvolvimento econômico, chegando a se ver como algo a parte em relação ao ambiente, vendo-o como um meio para obter tal desenvolvimento.

16 As pressões exercidas principalmente nas últimas décadas causaram problemas como o aquecimento global, a ocorrência de grandes desastres ecológicos, grandes populações vivendo em extrema pobreza causada pela má distribuição do capital natural demonstrando aspectos ecologicamente predatórios, socialmente perversos e politicamente injustos do paradigma pós guerras. Todas essas constatações provocaram também a conscientização sobre as interferências humanas sobre o meio e os desequilíbrios causados e o que poderá acontecer aos sistemas naturais e ao homem, que apesar de inconscientemente não se vê como parte desses sistemas, sabe que sofrerá as conseqüências em conjunto. Tais constatações também têm provocado ao longo do tempo a busca para a quebra do paradigma atual formulando um novo que garanta a manutenção desses sistemas e a sobrevivência do homem e de suas gerações futuras. Surge então o paradigma do Desenvolvimento Sustentável. Em busca desse novo paradigma é que em 1972, na cidade de Estocolmo, dá-se o primeiro passo global com a (UM Conference on the Humam Environment), onde foi enfatizada a importância da questão ambiental e a necessidade de reaprender a conviver com o planeta para garantir a continuidade da vida. O que ficou evidenciado nessa conferência foi que existiam duas visões distintas que dividiam o globo, os países do hemisfério norte, desenvolvidos, preocupados apenas com as questões ambientais voltadas a restauração da sua qualidade anterior, com preocupações com a poluição da água do ar e do solo, e os países do sul, em sua maioria países em desenvolvimento com uma maior preocupação com a gestão racional dos recursos naturais objetivando desenvolvimento socioeconômico. Em 1987, na cidade de Bruntland, sai o relatório Nosso Futuro Comum, resultado do trabalho da Comissão Mundial para o Meio Ambiente que evidenciou a recusa dos países desenvolvidos em contribuir para o tratamento das questões ambientais.

17 As propostas da comissão foram orientadas para a noção de desenvolvimento sustentável chamando a atenção para a importância da cooperação entre os países na solução dos problemas do meio ambiente e desenvolvimento. Verificou-se que a noção de Desenvolvimento Sustentável não era simples e tinha a ver com a erradicação da pobreza e o atendimento das necessidades básicas do ser humano em consonância com a utilização dos recursos naturais, dos sistemas de produção e dos avanços tecnológicos. O relatório definiu Desenvolvimento Sustentável como o desenvolvimento que satisfaz as necessidades das gerações presentes sem afetar a capacidades de gerações futuras também satisfazerem suas próprias necessidades (Brundtland, 1987). Em 1992, na cidade do Rio de Janeiro ocorre a maior de todas as conferencias já realizadas. A UNCED (United Nations Conference on Environment and Development), contou com a participação de mais de 25 mil pessoas, foi a conferencia com a maior reunião de países para discutir os assuntos relacionados ao meio ambiente e desenvolvimento e por isso foi denominada Cúpula da Terra. A Cúpula da Terra resultou em cinco documentos: A Agenda 21, A Convenção do Clima, A Convenção da Biodiversidade, A Declaração do Rio e os Princípios sobre Florestas. Esses acordos internacionais objetivam direcionar o homem para o novo paradigma do Desenvolvimento Sustentável. 1.1.2. Indicadores de Desenvolvimento Sustentável Para acompanhar e avaliar o avanço em direção ao conceito que está sendo trabalhado diversas metodologias estão sendo discutidas em âmbito mundial a fim de

18 entender a dinâmica do processo desenvolmentista das nações e da sustentabilidade deste desenvolvimento para o futuro das gerações e dos sistemas naturais. Um fator importante para medir este grau de evolução é verificar quais dimensões devem ser avaliadas e acompanhadas ao longo do processo histórico. Fatores sociais, políticos, econômicos e ecológicos devem se acompanhados para avaliar a estratégia dos indicadores utilizados para medir o caminho percorrido por uma nação em busca do Desenvolvimento Sustentável. É necessário que esses indicadores sejam medidos e reflitam de forma simplificada o grau de avanço do país sob o aspecto desse novo paradigma, abandonando aos poucos as metodologias tradicionais de indicadores de desenvolvimento. O PIB (Produto Interno Bruto) é uma dessas metodologias tradicionais que vem sendo questionada há anos no aspecto da medida do nível de desenvolvimento das nações. É uma medida econômica fundamentada nas trocas monetárias e no consumo, sejam elas baseados no uso sustentável dos recursos naturais, das perdas ambientais e sociais, ou não. Em 1989, Daly e Cobb desenvolveram o Indice de Bem-Estar Econômico Sustentável, (ISEW Index of Sustainable Economic Welfare), que alia os fatores de consumo e fatores ambientais e sociais. Esse índice foi utilizado em diversos países desenvolvidos e comparado com a mudança do PIB. O resultado evidencia que, embora o PIB tenha crescido continuamente nos países estudados de 1950 a 1992, o ISEW estabilizou-se nos últimos quinze ou vinte anos, por exemplo, nos Estados Unidos e na Suécia, ou até mesmo decresceu como no caso da Holanda e da Inglaterra (Jackson & Marks, 1994; Jackson & Stymme, 1996). Outro indicador com o intuito de definição de uma medida ecológica é a Pegada Ecológica (ecological footprint), (Rees & Wackernagel, 1994), que se baseia em uma

19 medida ecológica dada em termos de área terrestre necessária para dar suporte ao estilo de vida ou modelo de desenvolvimento de uma sociedade. Segundo Reis, a pegada ecológica tem um grande valor ilustrativo principalmente por ter uma dimensão única e de fácil compreensão para um público mais amplo. Infelizmente, é, às vezes, usada para uma argumentação a favor da auto-suficiência local, que não condiz com a idéia de trocas e compensações entre regiões e países a fim de balancear a distribuição de recursos e renda sobre a terra. Além de todos esses indicadores, existem outros, que não cabe aqui discutir todas as metodologias, o importante é que elas existem e são formas diferentes de medir o nível de sustentabilidade em busca do desenvolvimento sustentável. A seguir mudaremos um pouco a discussão tratando agora a questão energética, a realidade do nordeste brasileiro e os desafios em busca de formas para encontrar a sustentabilidade desse ponto de vista através do uso de uma fonte alternativa, (energia eólica). 1.2. DESAFIOS PARA ALCANÇAR A SUSTENTABILIDADE ENERGÉTICA NO NORDESTE BRASILEIRO Alguns dos grandes desafios enfrentados nas regiões semi-áridas do nordeste brasileiro são a fixação e a criação de oportunidades de sobrevivência do homem e das suas criações, atendendo as necessidades básicas atuais e futuras sem contribuir para a exaustão dos recursos naturais. Estudos sobre o nordeste mostraram que o setor econômico mais afetado pelas secas é a agricultura, especialmente o setor de subsistência, normalmente voltado para a produção de alimentos, Fundaj (1983).

20 Segundo Sampaio (1979), o maior peso dos prejuízos causados pela seca é sentido pelos grupos de baixa renda que não dispõem de ativos suficientes para se sustentar diante da crise, a única saída é a emigração. Um dos objetivos deste estudo é apresentar uma alternativa energética sustentável para auxílio à subsistência das populações mais pobres, visando o atendimento de suas necessidades mais básicas. A energia em todas as suas formas sempre esteve presente no cotidiano do ser humano e sempre foi aspecto contribuinte para evolução, desenvolvimento e fixação do homem junto aos recursos naturais necessários a sua sobrevivência. Gomes et al. (1995), cita que a utilização de energia tem impactos muito diversos sobre o ambiente conforme a sua fonte seja, ou não, os combustíveis fósseis. Energia provinda da força dos rios, ou dos ventos, ou dos raios solares (em todas as quais o nordeste é rico), por exemplo, não traz implícita no seu uso a extinção de florestas ou de reservas de petróleo, nem a emissão de CO 2. Uma implicação importante disso é que os ganhos obtidos da forma sugerida acima, ou seja, tanto a utilização mais eficiente de materiais e de energia quanto com o desenvolvimento de fontes energéticas não poluentes, representam um caso de perfeita compatibilidade entre eficiência econômica e eficiência ecológica, que é o que estamos procurando. (Gomes et al.,1995). Durante anos o homem utilizou diversas formas de energia em seu beneficio, consumindo os recursos disponíveis sem ter a preocupação com os impactos causados ao meio ambiente. Somente alguns anos atrás a humanidade começou a questionar a abundância destes recursos, e a renovação dos mesmos para as gerações futuras de forma a manter a sustentabilidade da própria espécie e do planeta.

21 Reis (2001), Observa que a questão energética tem um significado bastante relevante no contexto da questão ambiental e na busca do Desenvolvimento Sustentável. O suprimento eficiente de energia é considerado uma das condições básicas para o desenvolvimento econômico. Nos últimos dez anos, a questão energética tomou posição central na agenda ambiental global, principalmente nas negociações da convenção do clima. Isso porque a atual matriz energética mundial depende ainda, em quase 80%, de combustíveis fósseis. Reis afirma ainda que de um modo geral, pode-se dizer que a importância da busca de maior eficiência energética e da transição para o uso de recursos primários renováveis tem sido ressaltada em toda e qualquer avaliação sobre o desenvolvimento sustentável. A sustentabilidade é um dos fatores que mais tem chamado a atenção por esta tecnologia, visto que, além de promover desenvolvimento econômico, constitui-se como um mecanismo de desenvolvimento limpo, e não prevê no seu uso e operação a extinção de recursos. O uso de micro centrais eólicas pode prover energia ao homem do campo e pode ajudar a reduzir a exclusão elétrica do país que atinge cerca de 10 milhões de brasileiros segundo dados do MME em 2004, ver figura 1

22 Figura 1: Exclusão Elétrica Rural MME, 2004. A produção de energia renovável pode prover desenvolvimento econômico e oportunidades de emprego, especialmente em áreas Rurais. As fontes renováveis, no âmbito de um modelo sustentável, poderão ajudar a reduzir a miséria nessas regiões e aliviar as pressões sociais e econômicas que conduzem a migração urbana. (Reis, 2006) A Dinamarca é um exemplo de como a energia eólica pode contribuir para o desenvolvimento na mecanização da agricultura e abastecimento de energia rural. Nos dias atuais aproximadamente 10 mil pessoas estão empregadas na geração de energia utilizando energia eólica neste país. No Brasil um importante incentivador no desenvolvimento das fontes alternativas de energia tem sido o Programa de Desenvolvimento Energético de Estados e Municípios PRODEEM, vinculado à Secretaria de Energia do MME, que busca viabilizar a provisão de serviços energéticos para populações não atendidas pela rede elétrica convencional, utilizando fontes de energia renováveis desconectadas da rede convencional e sustentáveis, visando o desenvolvimento social e econômico.

23 Este programa visa fomentar projetos geração de fontes renováveis de energia como a eólica no País desde que se encontrem registros de velocidades médias acima de 5 m/s, em comunidades desassistidas de energia elétrica. A procura agora passa a ser por formas de energia não poluentes, que não agridam o meio ambiente e com custos cada vez mais baixos. Dentre outras fontes alternativas de geração de energia, a eólica é uma das que mais crescem no mundo, principalmente na Europa, Estados Unidos e na Ásia. No Brasil, este crescimento ainda é muito tímido, apesar de existirem milhares de quilômetros de litoral que, segundo especialistas, são muito adequados à produção de energia através desse recurso. O aproveitamento dos ventos surgiu como uma das fontes alternativas, principalmente para o nordeste brasileiro e pelo caráter renovável e limpo, apresenta-se promissor para localidades e comunidades isoladas e com poucos recursos financeiros. O problema a ser resolvido, trazendo a realidade apresentada para o estado de Sergipe, passa a ser o estudo de soluções de tamanho ótimo e do comportamento dos ventos da região, para facilitar aquisição, absorção da tecnologia e conhecimento do uso da mesma em busca de sustentabilidade do homem do campo e das pequenas comunidades, para pequenas criações e irrigação de pequenas lavouras e geração de energia elétrica, criando condições de atendimento às necessidades mínimas de sobrevivência e fixação do sertanejo em sua região de origem. 1.3. A IMPORTÂNCIA DA ENERGIA EÓLICA NO BRASIL E NO MUNDO 1.3.1. A energia eólica no Brasil

24 As formas de energia renováveis e limpas constituem um grande avanço no caminho da sustentabilidade energética. Vale ressaltar que ao falar de energia devem-se considerar todas as suas formas, mecânica, cinética, elétrica, térmica, hidráulica entre outras. Todas as formas de energia citadas compõem a potencialidade de uma localidade qualquer no globo para processar recursos para atendimento a um desenvolvimento que visa atender uma necessidade local. A capacidade de processar essa energia de forma a aproveitá-la sem exauri-la, ou causar danos ao ambiente vai determinar a sustentabilidade do atendimento dessas necessidades. O sol é a nossa fonte de energia primária e todas as outras formas de energia existentes no planeta derivam de alguma forma dessa energia primária. O Brasil é um país de dimensões continentais e está situado em uma das regiões do globo que mais recebe a luz solar, possui também vasta área costeira, em toda sua área territorial verifica-se através de vários estudos a grande potencialidade para uso da energia cinética dos ventos, além disso, sua porção nordeste possui o maior potencial eólico do país. A importância da energia eólica para o país com isso torna-se inquestionável do ponto de vista do aproveitamento dessa energia para a promoção de um desenvolvimento sustentável voltado ao atendimento da necessidade energética e para a sustentabilidade do crescimento econômico e social aliado a manutenção dos sistemas naturais. Infelizmente os incentivos governamentais para aproveitamento desse recurso têm sido muito acanhados e poucos estados da federação avançaram em algum sentido no aproveitamento deste recurso energético.

25 1.3.1.1 - Ações de Governo As ações do Governo Federal visando incentivar o desenvolvimento das energias renováveis, como mencionado anteriormente estão voltadas principalmente para a geração de energia elétrica. Isto se deve principalmente a grande dívida energética do setor elétrico do país. A exclusão elétrica do Brasil atinge cerca de 10 milhões de pessoas, segundo dados do Ministério de Minas e Energia - MME de 2004. O MME tem além de outras atividades, através do Conselho Nacional de Política Energética CNPE a formulação de políticas e diretrizes de energia destinada a promover o aproveitamento racional dos recursos energéticos do país, em conformidade com o disposto na legislação aplicável, tendo como um de seus princípios a utilização de fontes renováveis de energia, mediante o aproveitamento dos insumos disponíveis aplicáveis. Para consolidar esta política utiliza-se da ELETROBRÀS Centrais Hidroelétricas Brasileiras e suas subsidiárias e centros de pesquisa. 1.3.1.2. Centros de Pesquisa e Programas de Apoio as Ações do Governo Federal CEPEL O Centro de Pesquisas de Energia Elétrica foi criado em 1974 como uma sociedade sem fins lucrativos para atender a expansão do Setor Elétrico Brasileiro e desenvolver uma infra-estrutura científica e de pesquisa no país. O Cepel desenvolve tecnologias para concessionárias de energia elétrica, para indústrias e para apoiar programas governamentais.

26 Os resultados de suas pesquisas contribuem para a melhoria do serviço de energia elétrica, do desenvolvimento tecnológico e do bem estar social. O Centro de Pesquisas mantém parcerias com empresas para P&D e para fabricação dos seus produtos patenteados. Também atua em cooperação tecnológica com universidades e com programas de governo na melhoria do atendimento a populações desassistidas e no aumento da eficiência energética. Atualmente, o CEPEL apóia o Programa de Combate ao Desperdício de Energia Elétrica - PROCEL, o Programa de Desenvolvimento Energético de Estados e Municípios PRODEEM, o Programa Luz no Campo e o Centro de Referência para Energia Solar e Eólica Sérgio de Salvo Brito CRESESB. CRESESB CENTRO DE REFERENCIA EM ENERGIA SOLAR E EÓLICA SALVIO DE BRITO. A missão do Cresesb é ajudar no desenvolvimento e uso das energias solar e eólica no país através da difusão de conhecimentos, da ampliação do diálogo entre as entidades envolvidas e do estímulo à implementação de estudos e projetos. Localizado na sede do Cepel (Centro de Pesquisas de Energia Elétrica - do Sistema Eletrobrás) na Ilha do Fundão - Rio de Janeiro, o Cresesb tem recebido suporte de recursos humanos e laboratoriais deste importante centro, além de recursos do Ministério de Minas e Energia, através do DNDE (Departamento Nacional de Desenvolvimento Energético). Outras importantes instituições governamentais, empresas, universidades e centros de pesquisa mantêm relacionamento com o Cresesb, apoiando ou recebendo apoio. Esta relação mostra uma boa penetração do centro no ambiente de interesse para o desenvolvimento das energias alternativas. Estratégias do Cresesb

27 - Coletar e difundir conhecimentos e experiências através de publicações e sistemas de informação, e de apoio à capacitação e treinamento de recursos humanos; - Criar Centros de Exposição das tecnologias e biblioteca especializada em energias solar e eólica, de forma a facilitar as atividades de educação e de pesquisa; - Apoiar a implementação de soluções tecnológicas efetivas, visando o incremento da competitividade de mercado e o desenvolvimento de modelos e ferramentas computacionais; - Estabelecer critérios uniformes de avaliação de desempenho de sistemas e equipamentos; de custos, benefícios e oportunidades; e de execução de inventário e zoneamento indicativo dos potenciais das energias solar e eólico. - Identificar e apoiar os Centros de Excelência, Centros de Desenvolvimento Regionais, Laboratórios e Grupos de Trabalho especializados das energias solar e eólica, fortalecendo essas instituições e recomendando a priorização dos recursos disponíveis; - Estabelecer acordos de cooperação com entidades nacionais e internacionais, com o objetivo de trocar experiências e conhecimentos, e de identificar oportunidades de desenvolvimento e aplicação das referidas tecnologias. PRODEM O Programa de Desenvolvimento Energético de Estados e Municípios foi instituído pelo Decreto de 27 de dezembro de 1994 com o objetivo de atender comunidades carentes isoladas não supridas de energia elétrica pela rede convencional. A partir do lançamento do Programa Nacional de Universalização do Acesso e Uso da Energia Elétrica, Luz para Todos, em 11 de novembro de 2003, o PRODEEM passou a integrar este novo Programa do Governo Federal. A missão do PRODEEM é viabilizar a profusão

28 de serviços energéticos para populações não atendidas pela rede elétrica convencional, utilizando fontes de energia renováveis descentralizadas e sustentáveis. Trata-se, portanto, de um Programa de cidadania, com enfoque no desenvolvimento econômico e social. E, por esta razão, o Programa requer o envolvimento de diferentes agentes, trabalhando em prol de um resultado comum, o desenvolvimento integrado de milhares de comunidades sem energia em nosso País. PROINFA O Programa de Incentivo as Fontes Alternativas PROINFA foi instituído para fomentar o desenvolvimento e financiamento dos projetos que tem como objetivos principais: - Social Geração de 150 mil postos de trabalho diretos e indiretos durante a construção e operação, sem considerar os efeitos renda; - Tecnológico Investimentos de R$ 4 Bilhões na indústria nacional de equipamentos e materiais; - Estratégico Complementaridade energética sazonal entre os regimes hidrológico/eólico (NE) e hidrológico/biomassa (S/SE); - Econômico - Investimentos privados da ordem de R$ 8,6 bilhões; - Meio Ambiente A emissão evitada de 2,5 mil toneladas de CO 2 /ano criará um ambiente potencial de negócios de certificação de redução de emissão de carbono, nos termos do protocolo de Kyoto. 1.3.2. A energia eólica no mundo

29 A utilização da energia eólica em nível mundial vem crescendo muito, principalmente devido aos avanços tecnológicos envolvendo esta forma de aproveitamento. O desenvolvimento de aerogeradores tem reduzido substancialmente os custos do KW na geração de energia elétrica, o que tem despertado o interesse de diversos países na implantação de fazendas eólicas para incremento nas suas matrizes energéticas. Estados Unidos, Dinamarca, Holanda, Alemanha e Suécia são os lideres mundiais no aproveitamento desta tecnologia. Na Dinamarca a energia eólica foi a resposta à crise do petróleo na década de 70, quando foi introduzido o uso comercial de aerogeradores que foi uma evolução tecnológica dos antigos moinhos de vento que tanto ajudaram na mecanização da agricultura. Além deste advento a Dinamarca hoje emprega cerca de 10 mil trabalhadores na indústria de aerogeradores exportando para o mundo inteiro (Maegaard,1995). Nos Estados Unidos, já nas décadas de 50 e 60 houve grande incentivo ao uso da força dos ventos para bombeamento de água com o uso de cata-ventos, depois mais recentemente vieram às grandes fazendas eólicas para geração de energia elétrica, como as instaladas na Califórnia. Dentre as energias alternativas, a eólica é a que mais cresce no mundo e a que mais diminui o custo da geração ao longo dos anos, a seguir será mostrado na tabela 1 um quadro comparativo entre as fontes energéticas.

30 Tabela 1: Quadro comparativo das fontes alternativas, Fonte: Reis (2001).

31 2.1. FORMAÇÃO DOS VENTOS A energia eólica é proveniente das diferentes formas que o nosso planeta absorve a energia solar, da energia gravitacional e dos movimentos realizados pela terra. A figura 2 descreve a origem diferentes formas de energia conhecidas. Figura 2: Origem das fontes de energia Fonte: La Rovere et al, 1985. Enquanto o sol aquece a terra, o ar e água de um lado da Terra, o outro lado é resfriado por irradiação térmica para o espaço. Dessa diferente taxa de aquecimento e resfriamento são criadas enormes massas de ar com temperaturas, misturas e características diferentes.

32 Outra situação ocorre quando a energia do sol incide diretamente sobre um lado da terra produzindo um movimento de grande escala na atmosfera. Como a distância mais curta da energia proveniente do sol incide sobre as regiões equatoriais, As massas de ar nessas regiões tornam-se mais leves fazendo-as subir e ir em direção aos pólos, como nos mesmos a incidência da energia solar é menor e por causa da inclinação do eixo terrestre a temperatura é mais baixa fazendo com que as massas de ar dessas regiões se dirijam para os trópicos. Esse movimento cessa a cerca de 30 0 N e 30 0 S, denominadas latitudes de cavalo, onde o ar começa a descer, retornando o fluxo do ar resfriado para as camadas mais superficiais da terra. A massa volúmica do ar é o cociente entre a massa do ar e o volume ocupado. Se a massa do ar permanecer constante, a massa volúmica (densidade) do ar diminui com a temperatura (há aumento de volume), torna-se menos denso e consequentemente o ar quente sobe em relação ao ar frio. Este fenómeno é muito importante no movimento do ar na atmosfera. Durante o dia, o ar ao ser aquecido, por estar em contacto com a superfície terrestre (aquecida, basicamente, pela radiação proveniente do Sol), conduz a um aumento de volume e, por isso, torna-se menos denso (mais leve ) e sobe. No entanto, à medida que o ar aquecido sobe, entra em contato com ar mais frio e arrefece, o que provoca uma contracção do volume desse ar, que, por isso, se torna mais denso (mais pesado ) e desce. Como consequência deste processo, o ar é obrigado a circular sob a forma de correntes de convecção. Estas correntes de convecção estão sempre a ocorrer, quer em grandes áreas da superfície terrestre (desertos), quer em pequenas áreas (campo lavrado). O que acabamos de referir está bem esquematizado na Figura 3.

33 Figura 3: Correntes de convecção A colisão destas duas massas de ar, quente e fria, geram os ventos da Terra, os mesmos aliviam a temperatura atmosférica e as diferenças de pressão causadas pelo aquecimento irregular da superfície da Terra. O movimento de rotação da terra sobre seu eixo também é outro fator importante do movimento do ar em larga escala, produzindo a força de Coriollis, a qual desvia o vento para a direita no hemisfério norte e para a esquerda no hemisfério sul. Esses ventos defletidos são chamados de alísios, no hemisfério norte alísios de nordeste e no hemisfério sul alísios de sudeste. Todos esses movimentos das massas de ar do planeta em larga escala podem ser vistos na figura 4. Figura 4: Formação do movimento dos ventos.

34 O estudo do comportamento dos ventos em uma determinada localidade do globo, além de considerar os movimentos de larga escala deve considerar os fatores de pequena escala que podem interferir no movimento dessas massas de ar, deve ainda considerar uma análise meteorológica e os fatores que podem alterar o movimento dos ventos em pequena escala, como latitude, longitude, altitude, velocidade, direção, pressão atmosférica, temperatura, formação do relevo local e vegetação, além de equipamentos confiáveis e séries históricas de medidas para validação e extrapolação dos dados para outros locais. Diariamente a rotação da terra espalha esse ciclo de aquecimento e resfriamento sobre sua superfície. Mas, nem toda superfície da Terra responde ao aquecimento da mesma forma, uma estimativa da energia total disponível dos ventos ao redor do planeta pode ser feita a partir da hipótese de que aproximadamente 2% da energia solar absorvida pela terra é convertida em energia do movimento dos ventos. Esse percentual, embora pareça pequeno, representa centena de vezes a potência anual instalada nas centrais elétricas do mundo. Por exemplo, um oceano se aquecerá mais lentamente que as terras adjacentes porque água tem uma capacidade maior de "estocar" calor, como a terra aquece mais depressa do que o mar, o ar que está sobre a terra aumenta de volume, torna-se menos denso, forma-se um centro de baixas pressões e sobe, por conseguinte, o ar frio que está sobre o mar desloca-se para a terra (para preencher o espaço livre deixado), originando o aparecimento de brisa marítima, durante a noite, o processo é inverso, devido a alta capacidade térmica mássica da água, o mar demora mais tempo a arrefecer e sobre ele encontra-se ar mais quente (menos denso) do que sobre a terra. O ar quente ao subir, obriga a que o ar frio se desloque em direcção ao mar, originando brisa terrestre. Na Figura 5 é esquematizada a circulação do ar para a brisa terrestre e brisa marítima.

35 Figura 5: Brisas 2.1.2. Escalas de movimento do ar na atmosfera. O entendimento sobre o movimento do ar na atmosfera deve considerar que o mesmo circula em muitas escalas de tempo e espaço conforme mostra a figura a seguir: A velocidade do vento varia também de acordo com sua altitude em relação ao solo, onde no nível do mesmo ela praticamente é nula e vai aumentando à medida que a altitude cresce criando diversos tipos de movimento e grandes variações em relação aos tipos de vento conforme a seguir: Figura 6: Escala espacial e temporal do movimento do ar. 2.1.3. Variações espaciais do vento

36 Quanto a sua variação espacial o vento classifica-se em geral e local. Os gerais deslocam-se na parte superior da atmosfera enquanto os locais deslocam-se mais próximos do solo. As escalas climáticas e as estações do ano causam também variações espaciais dos ventos, porém, são consideradas como variações curtas em relação à escala geral e estão mais localizadas nas partes mais baixas da atmosfera. Todas estas variações têm papel fundamental para definição dos tipos de vento encontrados na atmosfera, estes serão descritos a seguir para melhor entendimento do seu comportamento. Os ventos alísios são ventos regulares que tem origem nas zonas subtropicais, em células anti-ciclônicas tanto no hemisfério norte como no sul. As variações das ondas de vento nas camadas acima dos alísios na atmosfera é que determinam a sua variação espacial e temporal, assim como as estações do ano, a topografia e a configuração das massas de terra (se absorvem ou refletem mais energia). Nas regiões compreendidas 5 0 acima e abaixo da linha do equador temos as zonas de calmaria devido à menor diferença de pressão atmosférica entre as camadas superiores e inferiores da atmosfera, são regiões onde predominam a ausência de ventos. As Monções por sua vez são sistemas de vento com periodicidade e direções definidas pelas estações do ano principalmente e são decorrentes do gradiente de temperatura entre os oceanos e continentes. Entre 5 0 e 10 0 do equador temos a zona de convergência intertropical (ITCZ), área de ventos fracos e de grandes instabilidades atmosféricas, o que favorece a formação de chuvas abundantes e tempestades. As brisas pela sua periodicidade e regularidade, sopram nos litorais e zonas montanhosas e são produzidas pela diferença de pressão entre terra e água.

37 As correntes de jato são ventos com altíssimas velocidades e funcionam como grandes corredores de vento acontecem nas médias latitudes, nos hemisférios e regiões subtropicais e é resultado das mudanças na temperatura do ar. Estas correntes aparecem também nos círculos árticos, polares e regiões subtropicais. 2.1.4. Variabilidade ao longo do tempo A principal preocupação sobre o local de instalação de um aproveitamento eólico é saber qual a velocidade média do vento ao longo do tempo. Para obter tal informação é necessário que sejam registradas através de instrumentos confiáveis de medição ao longo de no mínimo um ano, o que geralmente segundo Justos (1979), é suficiente para descrever o comportamento das velocidades ao longo do tempo com precisão de 10% e nível de confiança de 90%. A precisão é determinada pelo grau de correlação entre cada uma das estimativas e os dados de velocidade de longo tempo. Avaliações mais precisas, entretanto consideram que, são necessários que se coletem os dados por um período mínimo que varia entre dois e cinco anos, ou seja, quanto mais dados existirem mais seguras serão as conclusões. 2.1.4.1. Variabilidade Sazonal e Mensal Estas variações ocorrem em todos os locais no mundo com freqüência. O grau de sazonalidade do vento em uma localidade está atrelado à altitude, latitude, longitude e características do relevo. Para realização do presente estudo seriam necessárias medições de velocidade em altitudes diferente para que se pudesse determinar com precisão o coeficiente de rugosidade do terreno (α), com este coeficiente é possível através de equações calcular a

38 velocidade de vento em outras altitudes. Infelizmente devido à configuração, distribuição, normalização das estações agro meteorológicas, e do período de medições já realizadas anteriormente, não foi possível realizar estas medições. Ao invés, será utilizado como referência para o estudo o Tratado do Mar do Norte que cita valores padrões, e para valores típicos de expoente de altitude pode-se ainda utilizar outras equações na forma logarítmica e tabelas que auxiliam o cálculo por classe de rugosidade. 2.1.4.2. Variabilidade Diurna Como foi visto anteriormente o vento é uma variável que depende de muitas outras e que influenciam a sua variação. Ao longo do dia, em ambas as latitudes tropicais e temperadas o vento pode variar muito. Nos trópicos estas variações são mais acentuadas sobre as áreas de areia e estações secas, quando a umidade do ar é muito baixa e existem poucas nuvens no céu. O resultado disso é que à tarde nesses locais se registra as máximas velocidades de vento, enquanto que pela manhã as velocidades são as mínimas. 2.2. COMO AVALIAR A VELOCIDADE DO VENTO PARA MICRO APROVEITAMENTOS EÓLICOS. 2.2.1. Métodos e instrumentos de medição de vento Existem várias formas na literatura utilizadas para estimar a velocidade dos ventos em uma determinada localidade visando o aproveitamento em micro centrais eólicas, tanto para geração de energia, quanto para conversão mecânica em bombeamento de água, moagem de grãos e outras aplicações desta fonte.

39 A seguir será apresentado de forma simplificada alguns dos métodos mais comuns e aplicáveis por qualquer pequeno produtor que vise o aproveitamento eólico para qualquer uma das aplicações citadas no parágrafo anterior, quando se tratar de um micro aproveitamento. 2.2.2. Cartas de Isovento ou Meteorológicas As curvas de isovento, são linhas de representação gráfica descritas em mapas com a finalidade de informar regiões de mesma intensidade de vento. Pode-se representar o comportamento típico, as calmarias (ventos com velocidades inferiores a 3 m/s) e os regimes turbulentos. As curvas de isovento serão apresentadas no levantamento das velocidades de vento do estado de Sergipe que será apresentado neste trabalho utilizando-se para isto do geoprocessamento através do Software Idrisi. 2.2.3. Análise por Visualização Farret, 1999 cita a análise por visualização como uma das técnicas mais simples para determinação das velocidades de vento em zonas rurais. Baseia-se na observação do nível de deformidade das árvores existentes no local. É considerado um bom indicador de velocidades de vento. A intensidade de vento aumenta com a altura. Logo, árvores de maior envergadura são atingidas por ventos mais intensos, o que pode prejudicar o seu crescimento. Então, pelos níveis de deformação das árvores, classifica-se a intensidade dos ventos como de: Escovar : quando os galhos estão a sotavento (lado para onde vai o vento), especialmente na ausência de folhas; ocorre quando os ventos são fracos;

40 Bandeira : os galhos ficam a sotavento, ficando o tronco estático, na sua posição original, livre ao barlavanto, ou seja, lado de onde o vento sopra; Deitar : o vento é forte o bastante para produzir deformações permanentes no tronco e galhos; Tosquiar : o vento é sempre forte, a ponto de quebrar os galhos, dando a impressão que foram cortados de maneira uniforme; Tapete de árvores : a força do vento é tão forte que limita o crescimento das árvores a alguns centímetros do solo, dando a impressão que formam um tapete de árvores. 2.2.4. Tabela da escala Beaufort Trata-se de uma análise por observação melhorada por uma adaptação arredondada da Escala Beaufort muito utilizada para estimar a intensidade dos ventos. Essa escala foi adotada pelo Comitê Internacional de Meteorologia, em 1874, sendo que os valores realmente medidos por anemômetros só foram realizados em 1939 (Farret, 1999). Sir Francis Beaufort (1774-1857), almirante Britânico, criou uma escala, de 0 a 12, observando o que acontecia no aspecto do mar (superfície e ondas), em conseqüência da velocidade dos ventos. Posteriormente, esta tabela foi adaptada para a terra. Em 1903 a equivalência entre os números da escala e o vento foi estabelecida pela fórmula: U = 1.87B 3/2 onde U é a velocidade do vento em milhas náuticas por segundo e B é o número Beaufort.

41 ESCALA BEAUFORT DE FORÇA DOS VENTOS Força Designação Velocidade Aspecto do Mar Influência em Terra km/h nós 0 CALMARIA 0 a 1 0 a 1 Espelhado. A fumaça sobe verticalmente. 1 BAFAGEM 2 a 6 2 a 3 Mar encrespado em pequenas rugas, com aparência de escamas. A direção da bafagem é indicada pela fumaça, mas a grimpa ainda não reage. 2 ARAGEM 7 a 12 4 a 6 Ligeiras ondulações de 30 cm (1 pé), com cristas, mas sem arrebentação. Sente-se o vento no rosto, movem-se as folhas das árvores e a grimpa começa a funcionar. 3 FRACO 13 a 18 7 a 10 Grandes ondulações de 60 cm com princípio de arrebentação. Alguns "carneiros". 4 MODERADO 19 a 26 11 a 16 Pequenas vagas, mais longas, de 1,5 m, com frequentes "carneiros". As folhas das árvores se agitam e as bandeiras se desfraldam. Poeira e pequenos papéis soltos são levantados. Movem-se os galhos das árvores. 5 FRESCO 27 a 35 17 a 21 Vagas moderadas de forma longa de uns 2,4 m. Muitos "carneiros". Possibilidade de alguns borrifos. Movem-se as pequenas árvores. Nos lagos a água começa a ondular. 6 MUITO FRESCO 36 a 44 22 a 27 Grandes vagas de até 3,6 m. muitas cristas brancas. Probabilidade de borrifos. Assobios na fiação aérea. Movem-se os maiores galhos das árvores. Guarda-Chuva usado com dificuldade.

42 7 FORTE 45 a 54 28 a 33 Mar grosso. Vagas de até 4,8 m de altura. Espuma branca de arrebentação; o vento arranca Movem-se as grandes árvores. É difícil andar contra o vento. laivos de espuma. 8 MUITO FORTE 55 a 65 34 a 40 Vagalhões regulares de 6 a 7,5 m de altura, com faixas de espuma branca e franca Quebram-se os galhos das árvores. É difícil andar contra o vento. arrebentação. 9 DURO 66 a 77 41 a 47 Vagalhões de 7,5 m com faixas de espuma densa. O mar rola. O borrifo começa a afetar a visibilidade. 10 MUITO DURO 78 a 90 48 a 55 Grandes vagalhões de 9 a 12 m. O vento arranca as faixas de espuma; a superfície do mar Danos nas partes salientes das árvores. Impossível andar contra o vento. Arranca árvores e causa danos na estrutura dos prédios. fica toda branca. A visibilidade é afetada. 11 TEMPESTUOSO 91 a 104 56 a 65 Vagalhões excepcionalmente grandes, de até 13,5 m. A Muito raramente observado em terra. visibilidade é muito afetada. Navios de tamanho médio somem no cavado das vagas. 12 FURACÃO 105 a... 66 a... Mar todo de espuma. Espuma e Grandes estragos. respingos saturam o ar. A visibilidade é seriamente afetada. Tabela 2: Tabela Beaufort para velocidade de vento 2.2.5. Técnica do Balão

43 Esta baseia-se em soltar um balão e medir a sua velocidade espaço pré estabelecido de acordo com a direção em que o vento sopra. 2.2.6. Anemômetros Os anemômetros são instrumentos para registro da velocidade dos ventos. Com o advento da eletrônica estes instrumentos se tornaram muito precisos na medição e agregados aos sistemas de aquisição de dados permitiram avanços significativos nos estudos de comportamento dos ventos. Nosso estudo utilizou-se de anemômetros tipo concha para medir a velocidade do vento. Existem vários modelos atualmente a disposição. Os primeiros tinham uma bola que se enchia de ar em uma escala curva. Hoje, os anemômetros têm três ou mais taças girando ao redor de um pólo vertical. Quando os braços giram, registra-se a velocidade. 2.3. TIPOS DE ANEMÔMETROS 2.3.1. Anemômetro de Copos O Anemômetro de Copos é usado para medir a velocidade do vento a partir da velocidade de rotação de um moinho constituído por 3 ou 4 copos hemisféricos ou cônicos fixados às extremidades de uns braços horizontais ligados a um eixo vertical, o modelo mais preciso é o tipo rotor horizontal de conchas (Anemômetro de Robinson). Um rotor com 3 conchas hemisféricas aciona um mecanismo onde é instalado um sensor eletrônico. A vantagem deste sistema é que ele independe da direção do vento, e por conseguinte de um dispositivo de alinhamento ver figura 7.

44 Figura 7: Anemômetro de Robinson 2.3.2. Anemômetro Digital A figura 8 mostra um anemômetro digital portátil, que tem a capacidade de medir o vento com a velocidade mínima de 0,3 m/s (1 km/h) e máxima de 40 m/s (144 km/h). O Anemômetro digital, representa uma notável inovação na tecnologia de anemômetros de ventoinha, proporcionando leituras tanto de velocidade como de volume do fluxo de ar em um único instrumento.

45 Figura 8: Anemômetro de bolso digital 2.3.3. Anemômetro de Tubo de Pressão O Anemômetro de Tubo de Pressão (Anemômetro de Dines) é um instrumento que a leitura da velocidade do vento a partir de pressões de vento dinâmicas. O vento entra no interior do tudo, passando por dentro originando uma pressão maior do que a pressão estática, enquanto que o mesmo vento, ao passar sobre o mesmo tubo, origina uma pressão menor do que a estática. Esta diferença de pressão é proporcional ao quadrado da velocidade do vento. As unidades de medida usuais na medição da velocidade do vento são quilômetros por hora, milhas por hora ou nós.

46 Figura 9: Anemômetro de Tubo de Pressão de Dines 2.3.4. Anemômetro Sônico O anemômetro sônico mede a velocidade do vento, através de ondas sonoras, emitindo sinais de som de um sensor para outro e medindo, então, a diferença de tempo da ida e da volta do sinal, que é proporcional à velocidade do som e do vento ele realiza medidas a alta freqüência (várias medições por segundo), das três componentes da velocidade do vento (duas horizontais e uma vertical). Figura 10: Anemômetro Sônico

47 3. MATERIAL E MÉTODOS 3.1. ESTATÍSTICA APLICADA NO LEVANTAMENTO DAS VELOCIDADES DE VENTO Foram utilizados registros de velocidades horárias dos municípios de Boquim, Canindé do São Francisco, Frei Paulo, Gararu, Neópolis, Nossa Senhora da Glória, Poço Redondo, Riachão do Dantas e Umbaúba, todos municípios sergipanos. Os dados foram obtidos através de anemógrafo universal, cujos sensores estão situados a 2 e a 10 metros acima do nível do solo, sendo que os dados disponíveis de velocidade média compreendem séries históricas entre 2 e 3 anos. Os softwares utilizados para tratamento estatístico deste estudo são o STATISTICA 7 da Statsoft, o PHStat 2.0 e XLSTAT 2009. Para as simulações de energia anual gerada foi utilizado o software EOLUSOFT do NUTEMA PUC-RS. Para verificar a estação do ano que melhor representa a amostra de dados pesquisados foi utilizado o teste estatístico de Kolmogorov-Smirnov para cada município pesquisado. O teste K-S como também é chamado é aplicado para verificar se os valores de uma certa amostra de dados podem ser considerados como provinientes de uma população com distribuição teórica pré-estabelecida, sob a hipótese (H 0 ). Ele confronta duas distribuições de freqüências, uma teórica e outra provinda de dados amostrais verificando o nível de significância rejeitando ou não a hipótese. Estes resultados serão apresentados nos anexos deste trabalho.

48 As médias calculadas para esta pesquisa referem-se às velocidades do período da tarde nos horários entre 12:00 e 18:00 hs, tendo em vista se tratar de uma região de pequena amplitude térmica e grande déficit de pressão de vapor o que gera variações da velocidade de vento. Nos trópicos estas variações são mais acentuadas sobre as áreas de areia e estações secas, quando a umidade do ar é muito baixa e existem poucas nuvens no céu. O resultado disso é que à tarde nesses locais se registra as máximas velocidades de vento, enquanto que pela manhã as velocidades são as mínimas. Os municípios sergipanos abrangidos pelo estudo e suas posições geográficas são: CIDADE LATITUDE LONGITUDE ALTITUDE (metros) FREI PAULO -10 0 32 58 37 0 32 04 272 CANINDÉ -09 0 39 36 37 0 47 22 38 GARARU -95 0 80 3 37 0 05 00 16 NEÓPOLIS -10 0 19 12 36 0 34 46 30 UMBAÚBA -11 0 23 00 37 0 39 28 130 GLÓRIA -10 0 13 06 37 0 25 13 291 RIACHÃO DO DANTAS -11 0 04 08 37 0 43 30 185 POÇO REDONDO -09 0 48 18 37 0 41 04 188 BOQUIM -11 0 08 49 37 0 37 14 165 Tabela 3: Localização geográfica e altitude dos municípios sergipanos pesquisados O primeiro tratamento dos dados válidos antes da análise estatística foi a extrapolação da velocidade de vento para as alturas de 2m e 10m, já que a maioria das

49 estações do estado está com alturas de medição de velocidades de vento na ordem de 2m. Para isso será utilizada a Lei de Hellmann que determina a velocidade de vento para um perfil vertical que é dado por: (1) Onde: h 1 = altura medida; h 2 = altura de interesse; V(h 1 ) = velocidade média do vento na altura medida (m/s); V(h 2 ) = velocidade medida do vento na altura de interesse (m/s); α = expoente de altitude de Hellmann (o valor de α depende da rugosidade do terreno e da estratificação térmica). Por causa do pequeno grau de rugosidade, o expoente α é menor nas áreas costeiras que no interior. De acordo com o Tratado do Mar do Norte, o expoente α é de aproximadamente 0,1249 quando aplicado a regiões costeiras. Para as regiões de florestas e montes, α algumas vezes é de 0,2 e 0,3. Para um valor típico de α de 0,1, a equação 2 pode ser expressa de maneira logarítmica como: (2)

50 Existe uma tabela para cada tipo de terreno, contendo a classe da rugosidade, z 0 (m) e o valor de α, tabela 4. Tabela 4: Classe de rugosidade, z 0, e expoente α A Lei de Hellmann é denominada de Lei de Potência para Perfis Verticais de Ventos Estáveis. Essa Lei é comumente utilizada em engenharia eólica para definição do perfil vertical do vento porque ela é simples e direta. Essa função pode ser utilizada para cálculo da velocidade média horária em determinadas alturas, se existir uma velocidade média conhecida em uma outra altura de referência. Essa lei é comumente usada nos estudos de engenharia eólica por ser simples e direta. A velocidade média é a medida estatística a ser utilizada para calcular a velocidade dos ventos já que a mesma é a mais utilizada nos levantamentos de potencial eólico. Em seguida será utilizado o desvio padrão e o coeficiente de variação para verificar a dispersão das médias, pois, o mesmo permite distinguir a intensidade do regime turbulento os ventos. (3)

51 (4) Para descrever o comportamento das velocidades de vento nos municípios estudados foi necessário levantar além das médias horárias disponíveis: O desvio padrão e o coeficiente de variação para verificar a dispersão das médias, pois, os mesmos permitem distinguir a intensidade do regime turbulento os ventos. O próximo passo foi fazer as distribuições de freqüência com a finalidade de identificar os horários em que o aerogerador trabalhará ao longo do dia. No capítulo 4 será mostrado como as distribuições comprovam a hipótese de maiores velocidades no período da tarde nas regiões tropicais, o que definiu este período como alvo do estudo principalmente na determinação dos horários de operação das microcentrais eólicas. Outro passo importante deste estudo foi a escolha da função de distribuição de probabilidade que mais se adéqüe a situação dos dados coletados. A função de distribuição de probabilidade escolhida inicialmente é a de Weibull, amplamente difundida e testada nos estudos em energia eólica que é dada por: (5) Onde: P(V) : freqüência de ocorrência da velocidade do vento; V: velocidade horizontal estável do vento livre (m/s); C: fator de escala empírico de Weibull (m/s);

52 k: fator de forma empírico de Weibull. Justus ET al (1979), analisaram mais de 100 estações meteorológicas e verificaram que a função de densidade de probabilidade mais adequada à distribuição do vento é a função de Weibull. Este resultado é confirmado por Henessey (1979), Ale (1987), Lysen (1991), Rohatgi e Nelson (1994). A distribuição cumulativa de Weibull, P(V), fornece a probabilidade de velocidade do vento que excede o valor V, e é expressa como: (6) A distribuição de weibull ainda tem alguns casos especiais em função do seu parâmetro de forma k: Quando: a) k = 1, a distribuição é exponencial; b) k = 2, a distribuição é denominada Rayleigh; c) k = 3,5, a distribuição acima deste valor é dita normal. Quando k = 2, a distribuição é denominada Rayleigh. A função Rayleigh é uma boa representação de casos de distribuição de velocidade de vento, principalmente em estudo preliminares, onde não se conhece o perfil exato de vento, pois apenas dispõe-se da velocidade média, o que já é suficiente para determinação da sua freqüência de distribuição.

53 (7) Onde, na equação, refere-se a E(v), ou seja, a esperança matemática da variável aleatória v (velocidade do vento). A função cumulativa de probabilidade da distribuição Rayleigh é: (8) dada por: A probabilidade da velocidade do vento estar entre duas velocidades, V1 e V2, é (9) ASMUSSEN ET al. (1978) e PARK ET al.(1979) empregaram a distribuição Rayleigh para determinação da energia específica de uma turbina eólica e verificaram que a mesma se ajusta adequadamente. Esta foi a função adotada para este estudo, pois a situação encontrada de disponibilidade de dados foi limitada a velocidade média a 2 metros na maioria das estações meteorológicas distribuídas no Estado de Sergipe. Para servir de referencia em grande parte do mundo e em estudos inclusive no Brasil no estudo de fontes de ventos, a velocidade média foi definida como 6,26 m/s em uma altura de 9,01 m acima do nível do solo. Os fatores de Weibull para as distribuições que se enquadram neste caso são C = 7,07 m/s e k = 2,29.

54 Existem ainda diversos métodos para estimativa destes fatores de Weibull, curva dos mínimos quadrados, desvio padrão, média anual, distribuição gama e variância versus média anual. Alguns destes métodos não serão alvo deste estudo devido as dificuldades encontradas dada a limitação de dados,( como medições de velocidades em altitudes diferentes para determinação do fator de rugosidade, direção de vento, pressão atmosférica e fator referente a vegetação local), para um levantamento mais aprofundado. No capítulo 5 os resultados encontrados são discutidos sob o ponto de vista de aproveitamento da energia disponível das massas da ar e quais são as aplicações dessa energia no estado de Sergipe para geração de energia em micro-centrais eólicas e para o bombeamento de água visando irrigação de pequenas culturas. O processo de determinação do potencial para o bombeamento de água e geração energia elétrica seguiu segundo (Mialhe,1980) e (Reis, 2003). Onde, o potencial eólico disponível P é dado por: (10) k constante de proporcionalidade; V velocidade do vento em m/s; A Área da Pá (m 2 ). Esta equação calcula a potencia energética do vento. Porém o atual estado da arte mostra que para se obter a potência eólica convertida em eletricidade é necessário calcular o rendimento do gerador em função da eficiência teórica (Betz, 1987), o rendimento aerodinâmico das pás, do multiplicador de velocidade e do gerador.

55 Atualmente, a eficiência da conversão da energia cinética eólica em energia elétrica é de aproximadamente 30%, conforme mencionado anteriormente. P elet. = 0,3 x A rotor x P média (11) A potencia entregue a carga na forma CA é: P carga = P elet. x η inversor (12) A produção anual de energia foi calculada pela expressão: EG = P instalada x η x 8.760 h/ano (13) Estes cálculos determinaram o quanto de energia cinética pode gerar de energia elétrica, sendo este um dos alvos do estudo a ser realizado, pois, a resultante destes cálculos será obtida da base de dados meteorológicos, o passo seguinte será a determinação da quantidade de água bombeada utilizando uma bomba d agua de 500W.

56 4.1. ANALISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS Como primeira etapa, foi realizada a análise exploratória da variável aleatória velocidade média de ventos (m/s) para cada mês do ano e depois consolidadas por estação do ano nas nove estações meteorológicas pesquisadas no estado. As médias calculadas para esta pesquisa referem-se às velocidades do período da tarde nos horários entre 12:00 e 18:00 hs. Também são mostrados os dados coletados no período entre 6:00 e 9:00 hs para efeito de comprovação da escolha do melhor horário para se trabalhar o sistema eólico na região pesquisada. Foi montado para cada estação o quadro de estatísticas da variável pesquisada, constando o parâmetro (µ) da distribuição Rayleigh utilizada neste estudo. Os resultados são apresentados graficamente com as características de velocidade média por estação do ano com a curva Rayleygh de distribuição. 4.1.1. Dados de Vento do município de Umbaúba Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2003 e 2004, foram coletados 9466 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas.

57 Figura 11: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Umbaúba/SE mostra que 57,55% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 51,32% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s. Figura 12: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Umbaúba está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias as 12 e 15 horas.

58 Figura 13: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) As médias entre 12 e 18 horas, medidas a 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. Tabela 5. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s) de Umbaúba. Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de setembro a dezembro, com maior valor médio em dezembro (5,1 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses do ano. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 21,45% e 52,66%, tendo sido os meses de dezembro e julho os responsáveis por estes valores.

59 O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s. Umbaúba 400 Var1 = 1275*2*rayleigh(x; 5,1458) 350 25% 27% 300 21% 250 No of obs 200 150 12% 11% 100 50 0 2% 1% 0% 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Velocidade (m/s) Figura 14: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Umbaúba mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para toda população de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

60 50 45 40 Umbaúba Verão = 270*1*rayleigh(x; 5,9378) 15% 16% No of obs 35 30 25 20 15 5% 6% 13% 10% 7% 11% 10% 10 5 0 3% 2% 1% 0% 0% 0% 0% -1 1 3 5 7 9 11 13 15 Velocidade (m/s) Figura 15: Curva Rayleigh para o verão 70 Umbaúba Outono= 276*1*rayleigh(x; 4,5554) 60 21% 50 No of obs 40 30 9% 11% 14% 12% 10% 20 7% 5% 7% 10 0 2% 2% 0% 0% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Velocidade (m/s) Figura 16: Curva Rayleigh para o outono

61 60 Umbaúba Inverno = 275*1*rayleigh(x; 4,08) 20% 50 16% 16% 40 13% 13% No of obs 30 20 8% 7% 10 0 3% 2% 1% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Velocidade (m/s) Figura 17: Curva Rayleigh para o inverno 90 80 Umbaúba Primavera = 403*1*rayleigh(x; 5,3103) 21% 70 60 17% 16% 15% No of obs 50 40 11% 30 7% 20 10 0 4% 3% 2% 2% 0% 1% 1% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Velocidade (m/s) Figura 18: Curva Rayleigh para a primavera

62 4.1.2. Dados de Vento do município de Gararu Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2005 e 2006, foram coletados 6.623 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 19: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Gararu/SE mostra que 81,79% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 59,06% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.

63 Figura 20: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Gararu está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 15 e 18 horas. Figura 21: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)

64 As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. Tabela 6. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de setembro a março, com maior valor médio em Janeiro (9,0 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses do ano. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 18,94% e 41,13%, tendo sido os meses de Janeiro e Março os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s.

65 400 Gararu Var1 = 1275*2*rayleigh(x; 5,1458) 350 25% 27% 300 21% 250 No of obs 200 150 12% 11% 100 50 0 2% 1% 0% 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Velocidade (m/s) Figura 22: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Gararu mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

66 Gararu 70 Verão = 321*1*rayleigh(x; 6,1374) 60 18% 19% 50 15% No of obs 40 30 10% 11% 7% 9% 20 10 0 5% 3% 2% 1% 0% 0% 0% 0% 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 23: Curva Rayleigh para o verão Gararu 70 Outono = 276*1*rayleigh(x; 4,5554) 60 21% 50 No of obs 40 30 9% 11% 14% 12% 10% 20 7% 5% 7% 10 0 2% 2% 0% 0% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Velocidade (m/s) Figura 24: Curva Rayleigh para o outono

67 Gararu 60 Inverno = 275*1*rayleigh(x; 4,08) 20% 50 16% 16% 40 13% 13% No of obs 30 20 8% 7% 10 0 3% 2% 1% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Velocidade (m/s) Figura 25: Curva Rayleigh para o inverno Gararu 90 80 Primavera = 403*1*rayleigh(x; 5,3103) 21% 70 60 17% 16% 15% No of obs 50 40 11% 30 7% 20 10 0 4% 3% 2% 2% 0% 1% 1% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Velocidade (m/s) Figura 26: Curva Rayleigh para a primavera

68 4.1.3. Dados de Vento do município de Poço Redondo Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2005 e 2006, foram coletados 6.623 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 27: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Poço Redondo/SE mostra que 81,79% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 59,06% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.

69 Figura 28: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Poço Redondo está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 15 e 18 horas. Figura 29: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)

70 As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. Tabela 7. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Janeiro a Julho, com maior valor médio em Janeiro (7,5 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses do ano. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 42,21% e 65,67%, tendo sido os meses de Março e Setembro os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s

71 800 Poço Redondo Var1 = 3241*2*rayleigh(x; 5,3774) 700 600 17% 16% 17% No of obs 500 400 13% 14% 15% 300 200 6% 100 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 30: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Poço Redondo mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

72 Poço Redondo 200 Verão = 810*2*rayleigh(x; 5,2975) 180 160 19% 19% 19% 140 No of obs 120 100 80 9% 15% 14% 60 40 6% 20 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 31: Curva Rayleigh para o verão Poço Redondo 200 180 Outono = 810*2*rayleigh(x; 5,5838) 22% 160 140 17% 18% 120 14% No of obs 100 80 11% 11% 60 40 5% 20 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 32: Curva Rayleigh para o outono

73 200 Poço Redondo Inverno = 802*2*rayleigh(x; 5,6775) 180 22% 160 140 18% No of obs 120 100 80 13% 12% 9% 14% 10% 60 40 20 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 33: Curva Rayleigh para o inverno 240 220 Poço Redondo Primavera = 819*2*rayleigh(x; 4,9268) 26% 200 180 160 No of obs 140 120 100 80 15% 16% 13% 11% 15% 60 40 20 0 4% 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 34: Curva Rayleigh para a primavera

74 4.1.4. Dados de Vento do município de Nossa Senhora da Glória. Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2005 à 2007, foram coletados 7.944 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 35: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Nossa Senhora da Glória/SE mostra que 88,16% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 50,37% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.

75 Figura 36: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Nossa Senhora da Glória está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 12 e 15 horas. Figura 37: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo.

76 Tabela 8. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Junho a Agosto, com maior valor médio em Agosto (8,0 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses do ano. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 41,61% e 55,18%, tendo sido os meses de Maio e Setembro os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s.

77 Nossa Senhora da Glória 700 600 Var1 = 2726*2*rayleigh(x; 6,0035) 23% 24% 500 19% No of obs 400 300 11% 9% 200 7% 7% 100 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 38: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Nossa Senhora da Glória mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

78 180 160 Nossa Senhora da Glória Verão = 710*2*rayleigh(x; 5,9314) 23% 24% 140 120 17% No of obs 100 80 60 10% 8% 12% 40 6% 20 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 39: Curva Rayleigh para o verão 220 200 Nossa Senhora da Glória Outono = 751*2*rayleigh(x; 5,7066) 27% 180 160 140 20% 20% No of obs 120 100 12% 80 60 8% 9% 40 20 0 4% 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 40: Curva Rayleigh para o outono

79 Nossa Senhora da Glória 200 180 160 Inverno = 695*2*rayleigh(x; 6,2475) 24% 26% 140 No of obs 120 100 80 12% 16% 11% 60 7% 40 20 0 4% 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 41: Curva Rayleigh para o inverno 160 140 Nossa Senhora da Glória Primavera = 570*2*rayleigh(x; 6,1686) 25% 27% 120 100 No of obs 80 15% 13% 60 9% 40 20 6% 5% 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 42: Curva Rayleigh para a primavera

80 4.1.5. Dados de Vento do município de Canindé do São Francisco. Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2005 à 2007, foram coletados 6.318 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 43: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Canindé do São Francisco/SE mostra que 69,69% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 69,52% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.

81 Figura 44: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Canindé do São Francisco está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 15 e 18 horas. Figura 45: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)

82 As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. Tabela 9. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Setembro a Janeiro, com maior valor médio em Janeiro (4,39 m/s). Foi observado velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses de Março a Maio. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 28,09% e 58,26%, tendo sido os meses de Outubro e Maio os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s.

83 Canindé do São Francisco 350 300 Var1 = 1244*1*rayleigh(x; 2,7863) 24% 27% 250 No of obs 200 150 14% 15% 12% 100 50 4% 4% 0 1% 0% 0% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Velocidade (m/s) Figura 46: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Canindé do São Francisco mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

84 Canindé do São Francisco 80 70 Verão = 268*1*rayleigh(x; 2,7733) 25% 27% 60 50 No of obs 40 15% 15% 12% 30 20 10 0 3% 2% 0% 0% 0% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Velocidade (m/s) Figura 47: Curva Rayleigh para o verão Canindé do São Francisco 80 Outono = 266*1*rayleigh(x; 2,344) 70 26% 60 21% 50 18% No of obs 40 30 11% 14% 20 7% 10 0 3% 0% 0% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Velocidade (m/s) Figura 48: Curva Rayleigh para o outono

85 50 Canindé do São Francisco Inverno = 165*1*rayleigh(x; 2,6603) 45 40 35 27% 25% No of obs 30 25 20 14% 16% 11% 15 10 5 0 4% 2% 1% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Velocidade (m/s) Figura 49: Curva Rayleigh para o inverno Canindé do São francisco 200 180 Primavera = 545*1*rayleigh(x; 3,0189) 33% 160 140 25% No of obs 120 100 80 60 13% 15% 40 20 0 7% 5% 2% 0% 1% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Velocidade (m/s) Figura 50: Curva Rayleigh para a primavera

86 4.1.6. Dados de Vento do município de Frei Paulo. Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2006 e 2007, foram coletados 6.089 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 51: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Frei Paulo/SE mostra que 73,52% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 72,13% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.

87 Figura 52: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Frei Paulo está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 15 e 18 horas. Figura 53: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)

88 As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. Tabela 10. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Dezembro a Março, com maior valor médio em Janeiro (5,66 m/s). Não foi observado velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses do ano. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 20,98% e 44,99%, tendo sido os meses de Dezembro e Agosto os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s.

89 Frei Paulo 260 240 220 200 180 Var1 = 1206*1*rayleigh(x; 3,6036) 20% 19% 17% 15% 160 No of obs 140 120 10% 10% 100 80 60 40 20 0 5% 2% 2% 0% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Velocidade (m/s) Figura 54: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Frei Paulo mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

90 100 90 Frei Paulo Verão = 366*1*rayleigh(x; 3,9757) 24% 80 21% 70 18% No of obs 60 50 40 11% 15% 30 20 10 0 6% 2% 1% 1% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Velocidade (m/s) Figura 55: Curva Rayleigh para o verão 60 Frei Paulo Outono= 299*1*rayleigh(x; 3,8236) 50 16% 18% 16% 17% 40 14% No of obs 30 9% 20 10 5% 4% 0 0% 0% 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Velocidade (m/s) Figura 56: Curva Rayleigh para o outono

91 70 60 Frei Paulo Inverno = 268*1*rayleigh(x; 3,2506) 23% 50 17% No of obs 40 30 12% 11% 15% 11% 20 10 5% 6% 0 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Velocidade (m/s) Figura 57: Curva Rayleigh para o inverno No of obs 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Frei Paulo Primavera= 273*1*rayleigh(x; 3,1293) 28% 23% 18% 14% 7% 5% 3% 1% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Velocidade (m/s) Figura 58: Curva Rayleigh para a primavera

92 4.1.7. Dados de Vento do município de Boquim. Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2003 e 2004, foram coletados 7.294 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 59: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Boquim/SE mostra que 36,89% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 36,89% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 6,9 m/s.

93 Figura 60: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Boquim está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 12 e 15 horas. Figura 61: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)

94 As médias entre 12 e 18 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. Tabela 11. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Setembro a Dezembro, com maior valor médio em Dezembro (4,14 m/s). Foram observadas velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses de Janeiro a Setembro. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 23,51% e 54,63%, tendo sido os meses de dezembro e julho os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS

95 com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s. 400 350 300 Boquim Var1 = 1330*1*rayleigh(x; 2,1634) 26% 23% 250 17% No of obs 200 13% 15% 150 100 6% 50 0 0% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Velocidade (m/s) Figura 62: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Boquim mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

96 45 40 Boquim Verão = 266*0,5*rayleigh(x; 2,5245) 16% 15% 14% 35 No of obs 30 25 20 9% 10% 11% 8% 15 5% 6% 10 5 2% 2% 3% 0 0% 0% 0% -0,5 0,5 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 Velocidade (m/s) Figura 63: Curva Rayleigh para o verão 100 90 Boquim Outono = 461*0,5*rayleigh(x; 2,0086) 19% 19% 80 70 60 13% No of obs 50 40 30 7% 8% 10% 7% 8% 20 10 4% 3% 3% 0 0% -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 0% Velocidade (m/s) Figura 64: Curva Rayleigh para o outono

97 70 Boquim Inverno = 343*0,5*rayleigh(x; 1,7812) 60 16% 18% 50 No of obs 40 30 9% 9% 10% 12% 10% 7% 20 5% 10 0 0% 1% 1% 0% 0% -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 Velocidade (m/s) Figura 65: Curva Rayleigh para o inverno 70 Boquim Primavera = 260*1*rayleigh(x; 2,4662) 60 22% 22% 23% 50 No of obs 40 30 10% 12% 11% 20 10 0 1% 0% 0% -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 velocidade (m/s) Figura 66: Curva Rayleigh para a primavera

98 4.1.8. Dados de Vento do município de Riachão do Dantas. Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições entre os anos de 2005 á 2007, foram coletados 8.610 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 67: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Riachão do Dantas/SE mostra que 68,48% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 37,95% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.

99 Figura 68: Média de velocidade nos horários pesquisados (m/s) O gráfico de média de velocidade a 10 metros do município a cada 3 horas mostra como mencionado anteriormente no capítulo 3, que Riachão do Dantas está em conformidade com o caso geral para regiões equatoriais em que o período da tarde registra as maiores velocidades ao longo do dia, tendo registrado suas maiores velocidades médias às 12 e 15 horas. Figura 69: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s)

100 As médias entre 12 e 15 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. Tabela 12. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia ao longo do ano no município, tendo sido registradas maiores médias de Junho a Janeiro, com maior valor médio em Novembro (7,72 m/s). Não foram observadas velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses do ano. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 47,45% e 59,40%, tendo sido os meses de Junho e Dezembro os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias ao longo do ano. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS

101 com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s. 700 Riachão do Dantas Var1 = 2973*2*rayleigh(x; 5,7456) 22% 600 19% 500 18% No of obs 400 300 14% 9% 12% 200 7% 100 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 70: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Riachão do Dantas mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada. Abaixo são apresentados os gráficos por estação do ano para o município.

102 180 Riachão do Dantas Verão = 722*2*rayleigh(x; 5,6577) 160 21% 140 120 17% 15% 19% No of obs 100 80 60 9% 10% 8% 40 20 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 71: Curva Rayleigh para o verão 200 180 Riachão do Dantas Outono = 757*2*rayleigh(x; 5,3388) 24% 160 140 120 17% 17% 17% No of obs 100 80 12% 10% 60 40 20 0 3% 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 72: Curva Rayleigh para o outono

103 200 180 Riachão do Dantas Inverno= 759*2*rayleigh(x; 5,933) 25% 160 140 19% No of obs 120 100 80 60 11% 9% 13% 15% 8% 40 20 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 73: Curva Rayleigh para o inverno 220 Riachão do Dantas Primavera = 735*2*rayleigh(x; 6,0317) 200 27% 180 160 140 20% No of obs 120 100 15% 16% 80 60 8% 7% 8% 40 20 0 0% -2 0 2 4 6 8 10 12 14 Velocidade (m/s) Figura 74: Curva Rayleigh para a primavera

104 4.1.9. Dados de Vento do município de Neópolis. Os dados pesquisados para esta estação compreendem medições no ano de 2006, foram coletados 87 registros de velocidade de vento no período em coletas horárias que foram convertidas em médias de 3 em 3 horas. Para este município não foi possível utilizar os dados dos anos anteriores devido a localização geográfica da estação meteorológica. Por estar dentro de um coqueiral para realização de outra pesquisa. Em seguida foram retiradas as amostras referentes ao período noturno, eliminadas as amostras dos períodos sem registros de medição, foram separadas as medições do período vespertino para extração das informações estatísticas, os resultados são mostrados nos gráficos e na tabela de estatísticas. Figura 75: Distribuição de velocidades de vento a 10 metros de altura O gráfico de distribuição das velocidades de vento no município de Neópolis/SE mostra que 100% das velocidades pesquisadas no período diurno são superiores a 3 m/s e 98,85% das velocidades medidas estão na faixa entre 3 e 7,9 m/s.

105 Figura 76: Média de velocidade nos horários da tarde (m/s) As médias entre 12 e 15 horas, medidas à 2 metros e extrapoladas para 10 metros através da Lei de Hellman, mostrada no capítulo 3, balizaram o estudo estatístico descritivo das condições de vento no município que são mostradas na tabela abaixo. fevereiro março média 5,901715 6,078825 desvio padrão 1,104802 1,960491 casos válidos 82 5 menor valor 3,54795 3,60708 maior valor 8,10115 7,74636 variância 1,220587 3,843525 CV (%) 18,72001 32,25115 parâmetro Rayleigh (μ) 5,901715 6,078825 Tabela 13. Estatística descritiva dos dados de velocidade média do vento (m/s). Observa-se no quadro de estatísticas como a velocidade de vento varia no município, tendo sido registrada maior média em Março, com maior valor médio de (6,07

106 m/s). Não foram observadas velocidades médias menores que 3 m/s durante os meses amostrados. A variabilidade dos dados medida pelo coeficiente de variação (CV) concentrou-se entre 18,72% e 32,25%, tendo sido os meses de Fevereiro e Março os responsáveis por estes valores. O quadro também indica através do desvio padrão e da variância da amostra a dispersão da variável em relação às médias. O caso observado no quadro de estatísticas indica que existem plenas possibilidades de uso deste elemento como fonte geradora de energia alternativa, tendo em vista que nos estudos realizados por MARTINS(1993), MARQUES JÚNIOR et al. (1995), SILVA ET al (1997) e LEITE(2006), todos foram unânimes em afirmar o potencial para uso desta fonte em locais com velocidades entre 1,74 a 2,2 m/s como o caso de Botucatu/SP, Pelotas/RS com velocidades inferiores a 4 m/s e em Ponta Grossa/PR com velocidades entre 3,02 e 4,02 m/s.

107 16 14 Neópolis Var1 = 87*0,5*rayleigh(x; 4,2582) 17% 15% 12 10 11% 13% 11% No of obs 8 6 6% 7% 9% 9% 4 2 0 1% 0% 0% 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 Velocidade (m/s) Figura 77: Curva Rayleigh para a média anual O gráfico de distribuição das velocidades do município de Neópolis mostra a aderência da curva gerada pela distribuição Rayleigh para a amostra de dados estudada.

108 5.1. SIMULAÇÕES DE APROVEITAMENTO E ENERGIA ANUAL GERADA PARA OS MUNICÍPIOS SERGIPANOS PESQUISADOS. Nesta etapa, foi realizada a análise da energia anual que pode ser gerada e verificado as possibilidades de aproveitamento de um sistema eólico de baixo custo nos nove municípios sergipanos pesquisados. A finalidade deste estudo foi verificar, utilizando um aerogerador com potência de 400 Watts de uso rural, possibilidades viáveis considerando a utilização de um único aerogerador para a geração de eletricidade para consumo residencial e/ou o bombeamento de água visando irrigação/consumo. Para realização desta tarefa foi utilizado o software EOLUSOFT Versão Beta 1.0 NUTEMA-PUCRS para realização dos cálculos e simulação de utilização para o caso padrão de aerogerador utilizado no levantamento. O EOLUSOFT foi desenvolvido na PUC do Rio Grande do Sul, pelo Núcleo Tecnológico de Energia e Meio Ambiente através do Grupo de Energia Eólica da PUCRS. Figura 78: Dados EoluSoft.

109 A curva de potencia do aerogerador escolhido para o estudo é mostrada abaixo para verificação do seu aproveitamento em relação aos ventos disponíveis. Figura 79: Curva de potência do aerogerador A seguir são apresentadas por município as simulações realizadas e os comentários sobre as mesmas. O primeiro passo foi avaliar a velocidade média anual para o município e simular um tipo de uso (residencial/irrigação) para verificar as possibilidades usando um único aerogerador de 400 Watts preenchendo as informações solicitadas pelo software sobre como a energia será consumida. A próxima etapa foi preencher as informações para dimensionamento do sistema eólico informando o método utilizado para distribuição, no caso deste estudo a Distribuição Rayleigh, e outras informações visualizadas na tela do software mostradas na seqüência para gerar os dimensionamentos.

110 5.1.1. Simulação para o município de Umbaúba Para Umbaúba foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização dos aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade. Figura 80: Dimensionamento e resultado energético

111 Para o município de Umbaúba utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 310,35 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 449.280 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário. Figura 81: Dimensionamento de carga projetado

112 Figura 82: Dimensionamento de carga de iluminação 5.1.2. Simulação para o município de Gararú. Para Gararú foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.

113 Figura 83: Dimensionamento e resultado energético Para o município de Gararú utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 955,95 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 2.021.760 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário.

114 Figura 84: Dimensionamento de carga projetado Figura 85: Dimensionamento de carga de iluminação

115 5.1.3. Simulação para o município de Poço Redondo. Para Poço Redondo foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade. Figura 86: Dimensionamento e resultado energético

116 Para o município de Poço Redondo utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 927,38 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 1.797.120 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário. Figura 87: Dimensionamento de carga projetado

117 Figura 88: Dimensionamento de carga de iluminação 5.1.4. Simulação para o município de Nossa Senhora da Glória. Para Nossa Senhora da Glória foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`agua de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.

118 Figura 89: Dimensionamento e resultado energético Para o município de Nossa Senhora da Glória utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 1089 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 2.021.760 litros de água bombeada. diário. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso

119 Figura 90: Dimensionamento de carga projetado Figura 91: Dimensionamento de carga de iluminação

120 5.1.5. Simulação para o município de Canindé do São Francisco. Para Canindé do São Francisco foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.

121 Figura 92: Dimensionamento e resultado energético Para o município de Canindé do São Francisco utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 252,26 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 449.280 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário.

122 Figura 93: Dimensionamento de carga projetado Figura 94: Dimensionamento de carga de iluminação

123 5.1.6. Simulação para o município de Frei Paulo. Para Frei Paulo foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade. Figura 95: Dimensionamento e resultado energético

124 Para o município de Frei Paulo utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 463,11 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 1.347.840 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário. Figura 96: Dimensionamento de carga projetado

125 Figura 97: Dimensionamento de carga de iluminação 5.1.7. Simulação para o município de Boquim. Para Boquim foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade.

126 Figura 98: Dimensionamento e resultado energético Para o município de Boquim utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 158,08 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 673.920 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário.

127 Figura 99: Dimensionamento de carga projetado 5.1.8. Simulação para o município de Riachão do Dantas. Para Riachão do Dantas foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório

128 deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade. Figura 100: Dimensionamento e resultado energético Para o município de Riachão do Dantas utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 1.025,06 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 2.246.400 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário.

129 Figura 101: Dimensionamento de carga projetado Figura 102: Dimensionamento de carga de iluminação

130 5.1.9. Simulação para o município de Neópolis. Para Neópolis foi simulada a utilização residencial possível para o aerogerador utilizando apenas uma bateria para armazenamento de carga. É possível aumentar a freqüência de utilização do aparelhos elétricos selecionados aumentando o número de baterias e/ou o número de aerogeradores, ou ainda com o dimensionamento de aerogeradores de maior porte. Para este estudo foi considerado a configuração mínima e de menor investimento visando determinar a energia anual gerada. Para o bombeamento de água foi considerado uma bomba d`água de 500 Watts com capacidade de bombear 2.340 l/h a 9 metros de altura. Considerando que o reservatório deve fica nesta altura para não utilizar energia elétrica para transporte horizontal de água para irrigação, neste caso considerou-se o transporte por força da gravidade. Figura 103: Dimensionamento e resultado energético

131 Para o município de Neópolis utilizando o sistema de referência adotado com este aerogerador é possível gerar anualmente 791,65 kwh para cada 3,46m 2 de área aproveitada. O mesmo critério de área utilizado na geração de energia elétrica pode ser aplicado para o bombeamento de água, sendo a capacidade de bombeamento simulada para o município de 2.340 l/h o que representaria anualmente 1.684.800 litros de água bombeada. Abaixo são mostrados os aparelhos, bem como sua freqüência e tempo de uso diário. Figura 104: Dimensionamento de carga projetado

Figura 105: Dimensionamento de carga de iluminação 132