Análises de Componente Principal e de Agrupamento para estudo de ventos para a geração de energia eólica na região do Ceará, Paraíba, Pernambuco e Rio Grande do Norte, Brasil

Revista Ambiente E Água

Endereço:
Estrada Mun. Dr. José Luiz Cembranelli, 5.000 - Bairro Itaim
Taubaté / SP
0
Site: http://www.agro.unitau.br/seer/index.php/ambi-agua/index
Telefone: (12) 3625-4212
ISSN: 1980993X
Editor Chefe: Nelson Wellausen Dias
Início Publicação: 31/07/2006
Periodicidade: Quadrimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Ciências Biológicas, Área de Estudo: Ciências Exatas, Área de Estudo: Engenharias, Área de Estudo: Multidisciplinar

Análises de Componente Principal e de Agrupamento para estudo de ventos para a geração de energia eólica na região do Ceará, Paraíba, Pernambuco e Rio Grande do Norte, Brasil

Ano: 2010 | Volume: 5 | Número: 2
Autores: LIMA, F. J. L.; AMANAJÁS, J. C.; GUEDES, R. V. S.; SILVA, E. M.
Autor Correspondente: LIMA, F. J. L. | [email protected]

Palavras-chave: vento; energia renovável; grupos homogêneos.

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Apresenta-se neste estudo a avaliação da metodologia de Análises Multivariadas: Análises em Componente Principal (ACP) e de Agrupamento (AA), aos dados de velocidade média horária do vento obtida em 28 estações localizadas em quatro Estados do Nordeste brasileiro: Ceará com 10 estações, Paraíba com 5 estações, Pernambuco com 8 estações e Rio Grande do Norte com 5 estações. Todas as estações estão bem distribuídas espacialmente e período de dados entre 1977 e 1981. Os resultados da Análise em Componente Principal (ACP) identificou as regiões litorâneas e serranas como as mais favoráveis para geração de energia eólica, em especial as estações de Acaraú no Ceará e Macau no Rio Grande do Norte, enquanto que Barbalha apresentou-se como a menos favorável, possivelmente devido a sua localização. A Análise de Agrupamento (AA), pelo método Ward, permitiu o agrupamento das estações em seis grupos homogêneos.



Resumo Inglês:

This study presents a methodology using multivariate analysis: Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA) to analyze data of hourly averaged speed in hours from 28 stations distributed in four states of Northeastern Brazil: Ceará with 10 stations, Paraíba with 5 stations, Pernambuco with 8 stations and Rio Grande do Norte with 5 stations. All stations are well distributed spatially and period of data between 1977 to 1981. The results of the Principal Component Analysis (PCA) showed that the coastal and mountainous regions have the greatest potential for energy generation results, in particularly at the stations of Acaraú-CE and Macaú-RN, while Barbalha-CE had the lowest potential, possibly due to its location. The Cluster Analysis (CA), using the Ward method, allowed the distribution of the stations into six homogeneous groups.