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dc.contributor.advisorPinheiro, Ricardo Ferreirapt_BR
dc.contributor.authorMendonça, Ricardo Barros dept_BR
dc.date.accessioned2014-12-17T14:55:43Z-
dc.date.available2010-09-24pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:55:43Z-
dc.date.issued2009-12-09pt_BR
dc.identifier.citationMENDONÇA, Ricardo Barros de. Modelagem de usinas eólicas através de um processo de Markov e técnicas de confiabilidade para a estimativa anual da energia produzida. 2009. 134 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2009.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15314-
dc.description.abstractThis study aims to use a computational model that considers the statistical characteristics of the wind and the reliability characteristics of a wind turbine, such as failure rates and repair, representing the wind farm by a Markov process to determine the estimated annual energy generated, and compare it with a real case. This model can also be used in reliability studies, and provides some performance indicators that will help in analyzing the feasibility of setting up a wind farm, once the power curve is known and the availability of wind speed measurements. To validate this model, simulations were done using the database of the wind farm of Macau PETROBRAS. The results were very close to the real, thereby confirming that the model successfully reproduced the behavior of all components involved. Finally, a comparison was made of the results presented by this model, with the result of estimated annual energy considering the modeling of the distribution wind by a statistical distribution of Weibulleng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectConfiabilidade de Usinas Eólicaspor
dc.subjectGeração Eólicapor
dc.subjectModelagem de Markovpor
dc.subjectReliability of Wind Farmseng
dc.subjectWind Generationeng
dc.subjectMarkov Modelingeng
dc.titleModelagem de usinas eólicas através de um processo de Markov e técnicas de confiabilidade para a estimativa anual da energia produzidapor
dc.typemasterThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.contributor.authorIDpor
dc.contributor.advisorIDpor
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4890839733220743por
dc.contributor.referees1Medeiros Júnior, Manoel Firmino dept_BR
dc.contributor.referees1IDpor
dc.contributor.referees1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781378J1por
dc.contributor.referees2Rosas, Pedro André Carvalhopt_BR
dc.contributor.referees2IDpor
dc.description.resumoEste trabalho tem por objetivo, utilizar um modelo computacional que considera as características estatísticas do vento e as características de confiabilidade de uma turbina eólica, tais como taxas de falha e de reparo, representando a usina eólica por um processo de Markov, para determinação da estimativa anual da energia gerada e compará-la com um caso real. Este modelo também pode ser utilizado em estudos de confiabilidade, além de fornecer alguns indicadores de desempenho, que ajudarão na análise de viabilidade de implantação de uma usina eólica, uma vez conhecida a curva de potência do aerogerador e dispondo-se de medições anemométricas da velocidade do vento. Para a validação deste modelo, foram feitas simulações utilizando o banco de dados da usina eólica de Macau da PETROBRAS. Os resultados obtidos foram bem próximos do real, confirmando, assim, que o modelo reproduziu com sucesso o comportamento de todos os componentes envolvidos. Finalmente, foi feita uma comparação dos resultados apresentados por este modelo, com o resultado da energia anual estimada considerando a modelagem do comportamento do vento por uma distribuição estatística de Weibullpor
dc.publisher.departmentAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicaçõespor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
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