AtlasBrasileirodeEnergiaSolar2ª.EdiçãoRevisadaeAmpliadaEnio Bueno Pereira Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE Centro de Ciências do Sistema Terrestre – CCST [email protected]
LABREN - Laboratório de Modelagem e Estudos de Recursos Renováveis de Energia
http://labren.ccst.inpe.br
LinhasdePesquisa:• Climaevariabilidadedorecursosolareeólico.
• Previsãodecurtoprazodegeraçãosolareeólica.• EnergiaeMudançasambientaisglobais.
• Observação,caracterizaçãoemodelagemdosrecursossolareeólico.
30/06/16 LABREN2
O LABREN integra o CCST, e realiza atividades de pesquisa e ensino de meteorologia aplicada ao setor de energia e sobre os impactos das energias no sistema climático através do emprego de dados de satélite, modelagem computacional e observações de campo.
Fonte: Atlas Brasileiro de Energia Solar, 2006 Fonte: PVGIS http://re.jrc.ec.europa.eu/pvgis/, 2012
Níveis de irradiação solar no Brasil comparado com a Europa (Alemanha é o país que mais utiliza geração de energia elétrica com tecnologia solar)
>32% da capacidade PV mundial
Avaliação da disponibilidade de energia solar em áreas de grande extensão
ü Utilização de uma rede de radiômetros distribuídos estrategicamente sobre a região de interesse em conjunto com a aplicação de técnicas de interpolação das medidas de radiação
ü Uso de modelos computacionais para determinação de estimativas da radiação solar incidente por meio de relações empíricas ou da solução da equação de transferência radiativa na atmosfera
Documentaçãodisponível
30/06/16 Revisão:inicia@vasanteriores5
• As fontes de informação
disponíveis são na maior parte iniciativas dos governos de estado (contratos com prestadores de serviço)
• A maioria baseada em interpolações de dados medidos em estações meteorológicas automáticas em superfície
DadosmedidosXdadosmodelados
30/06/16 Textodorodapéaqui6
Modelos de meteorológicos, modelos de transferência radiativa, redes neurais, etc...
Análise Comparativa Rede de Radiômetros X Modelo numérico satelital
5,9 kWh/m²
Grandesdiferençasnopotencialsolar
10/11/2015 Revisão:inicia@vasanteriores8
5,00 kWh/m²
Interpolaçãotemrepresenta;vidaderestrita
ClassificaçãodosModelosNuméricos
• Modelos Estatísticos – utilizam formulações empíricas entre medidas de radiação incidente e
condições locais – validade restrita à região estudada
• Modelos Físicos – solucionam a equação de transferência radiativa por meio de
parametrização dos processos radiativos que ocorrem na atmosfera – necessidade de conhecimento de condições meteorológicas para
parametrização dos processos radiativos na atmosfera: propriedade ótica das nuvens e o perfil dos constituintes atmosféricos como aerossóis, vapor d�água, ozônio e outros gases atmosféricos
• Modelos Estatísticos – utilizam formulações empíricas entre medidas de radiação incidente e
condições locais – validade restrita à região estudada
• Modelos Físicos – solucionam a equação de transferência radiativa por meio de
parametrização dos processos radiativos que ocorrem na atmosfera – necessidade de conhecimento de condições meteorológicas para
parametrização dos processos radiativos na atmosfera: propriedade ótica das nuvens e o perfil dos constituintes atmosféricos como aerossóis, vapor d�água, ozônio e outros gases atmosféricos
ClassificaçãodosModelosNuméricos
Satélites GeoestacionáriosMapa de cobertura da superfície da Terra
Princípiogeraldosmodelossatelitais
€
E sup↓
€
Etoa ↓
€
Esolo€
As × E sup↓€
Eatm
€
Etoa ↑
€
E sup↓= Etoa ↓−Etoa ↑−Eatm( ) 1− As( )
€
Etoa ↓= Etoa ↑+Eatm + Esolo
€
Esolo = E sup↓× 1− As( )
mas
isolando
€
E sup↓
Duas incógintas e
€
Eatm
€
As
ModeloBRASIL-SR
ü As nuvens são o principal fator de modulação da transmitância atmosférica;
ü Emprega dados climatológicos mensais da atmosfera como entrada para definir as propriedades da atmosfera;
ü Assume que a transmitância atmosférica se distribui linearmente entre o estado de totalmente encoberto e o céu claro:
τcloud < τ < tclear
ü Essa condição equivale a:
E$sur = k {E#toa}
modelo físico espectral de transferência radiativa na atmosfera
ü O fluxo radiativo incidente, E$sur , é calculado pela equação:
E$sur = E#toa{( τclear – τcloud )(1 – Ceff ) + τcloud }
ü Ceff é a cobertura efetiva de nuvens que é obtida pela análise estatísitica dos pixeis das imagens de satélite, L:
Ceff = L - Lclear / Lcloud – Lclear
ü O cálculo de τclear e τcloud constitui a principal parte do modelo e é realizado pelo método "Two-Stream” com as seguintes premissas:
² Divide a atmosfera em 30 níveis verticais ² Para cada camada se atribui os valores climatológicos em fnção dos dados de
superfície; ² O intervalo de integração pelo método vai de 0 a 4 µm, dividido em 135
subintervalos.
DiagramadeblocosdomodeloBrasil-SR
15
Atla
s Br
asile
iro d
e En
ergi
a So
lar
atmosféricos como aerossóis, vapord’água, ozônio e outros gasesatmosféricos.
Várias técnicas foram desenvolvidaspara obtenção da solução exata daequação de transferência radiativa.Dentre elas pode-se citar os métodosque utilizam harmônicos esféricos,ordenadas discretas, técnica de MonteCarlo e diferenças finitas [12]. Estastécnicas necessitam um tempocomputacional elevado, inviabilizandoseu uso operacional. Como alternativa,foram desenvolvidos métodosaproximados que demandam umtempo computacional muito menor epossibilitam a obtenção de estimativasconfiáveis de irradiação solar parautilização operacional e rotineira.
O modelo BRASIL-SR é um modelofísico para obtenção de estimativas daradiação solar incidente na superfícieque combina a utilização daaproximação de “Dois-Fluxos” nasolução da equação de transferênciaradiativa com o uso de informaçõesclimatológicas e parâmetrosdeterminados a partir de imagens desatélite [13]. O modelo BRASIL-SR foidesenvolvido com base no modeloIGMK de autoria de pesquisadores doGKSS Forschungszentrum e descritopor Stuhlman et al. [14]. A Figura 4mostra o fluxograma dos procedi-mentos executados para obtenção dasestimativas de irradiação solarutilizando o modelo BRASIL-SR. Aobtenção da estimativa do fluxo deradiação solar incidente na superfície é dividida em três etapas:
! tratamento dos dados climatológicos e das imagens de satélite;
! solução da equação de transferência radiativa utilizando aaproximação de “Dois-Fluxos” [15];
Several techniques were developedto obtain the exact solution of theradiative transfer equation. Amongthem, the methods which use sphericalharmonics, discrete ordinates, theMonte Carlo technique and finitedifferences [12] can be pointed out.These techniques require a longcomputational time and impose aheavy demand of computing memory,which precludes their operational use.As an alternative, approximate methodswere developed that demand lesscomputing requirements and allowobtaining reliable solar radiationestimates for operational and routinepurposes.
The BRASIL-SR model is a physicalmodel to obtain solar radiationincidence estimates on the surface thatcombines the "Two-Stream" approachto solve the radiative transfer equationalong with climate data and satelliteimages [13]. The BRASIL-SR model isbased on the IGMK model originallydeveloped at the GKSSForschungszentrum and described byStuhlman et al. [14]. Figure 4 shows theflowchart of procedures carried out toobtain solar radiation estimates usingthe BRASIL-SR model. This procedureis divided into three phases:
! assimilation of climate and satellite data;
! solution of the radiative transfer equation using the "Two-Stream" approach [15];
! calculation of each solar radiation components (global, directand diffused).
. Fluxograma domodelo de transferênciaradiativa BRASIL-SR.
. Flowchart of theBRASIL-SR radiative transfermodel.
15
Atla
s Br
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e En
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lar
atmosféricos como aerossóis, vapord’água, ozônio e outros gasesatmosféricos.
Várias técnicas foram desenvolvidaspara obtenção da solução exata daequação de transferência radiativa.Dentre elas pode-se citar os métodosque utilizam harmônicos esféricos,ordenadas discretas, técnica de MonteCarlo e diferenças finitas [12]. Estastécnicas necessitam um tempocomputacional elevado, inviabilizandoseu uso operacional. Como alternativa,foram desenvolvidos métodosaproximados que demandam umtempo computacional muito menor epossibilitam a obtenção de estimativasconfiáveis de irradiação solar parautilização operacional e rotineira.
O modelo BRASIL-SR é um modelofísico para obtenção de estimativas daradiação solar incidente na superfícieque combina a utilização daaproximação de “Dois-Fluxos” nasolução da equação de transferênciaradiativa com o uso de informaçõesclimatológicas e parâmetrosdeterminados a partir de imagens desatélite [13]. O modelo BRASIL-SR foidesenvolvido com base no modeloIGMK de autoria de pesquisadores doGKSS Forschungszentrum e descritopor Stuhlman et al. [14]. A Figura 4mostra o fluxograma dos procedi-mentos executados para obtenção dasestimativas de irradiação solarutilizando o modelo BRASIL-SR. Aobtenção da estimativa do fluxo deradiação solar incidente na superfície é dividida em três etapas:
! tratamento dos dados climatológicos e das imagens de satélite;
! solução da equação de transferência radiativa utilizando aaproximação de “Dois-Fluxos” [15];
Several techniques were developedto obtain the exact solution of theradiative transfer equation. Amongthem, the methods which use sphericalharmonics, discrete ordinates, theMonte Carlo technique and finitedifferences [12] can be pointed out.These techniques require a longcomputational time and impose aheavy demand of computing memory,which precludes their operational use.As an alternative, approximate methodswere developed that demand lesscomputing requirements and allowobtaining reliable solar radiationestimates for operational and routinepurposes.
The BRASIL-SR model is a physicalmodel to obtain solar radiationincidence estimates on the surface thatcombines the "Two-Stream" approachto solve the radiative transfer equationalong with climate data and satelliteimages [13]. The BRASIL-SR model isbased on the IGMK model originallydeveloped at the GKSSForschungszentrum and described byStuhlman et al. [14]. Figure 4 shows theflowchart of procedures carried out toobtain solar radiation estimates usingthe BRASIL-SR model. This procedureis divided into three phases:
! assimilation of climate and satellite data;
! solution of the radiative transfer equation using the "Two-Stream" approach [15];
! calculation of each solar radiation components (global, directand diffused).
. Fluxograma domodelo de transferênciaradiativa BRASIL-SR.
. Flowchart of theBRASIL-SR radiative transfermodel.
Modelo Brasil-SR
Dados de entrada
Exemplo de dados de entrada
Topografia na resolução do píxel de 30 metros (Shuttle Radar
Topography Mission - SRTM)
Temperatura oC
Umidade relativa
%
Topografia m
Dados de meteorológicos mensais foram obtidos de estações automáticas nacionais interpolados pelo método Krigging e com valores médios entre 1999 e 2015
AtlasBrasileirodeEnergiaSolar–1ªEdição
10/11/2015 AtlasBrasileirodeEnergiaSolar–Edição201517
INPE/UFSC,2006
Publicado em 2006 pelo INPE foi o pioneiro com emprego de técnicas modernas empregando dados satelitais e modelos de transferência radiativa.
http://sonda.ccst.inpe.br/publicacoes/atlas_solar.html
PrimeiraediçãodoAtlasBrasileirodeEnergiaSolar
30/06/16 AtlasBrasileirodeEnergiaSolar–Edição201518
Características: • Baseado em 10 anos de dados satelitais da
sér ie GOES en t re 1995 a 2005 e empregando dados climatológicos de entrada
• Resolve equações de t ransmitância atmosférica através do modelo BRASIL-SR (INPE-UFSC)
Deficiências • Não trata adequadamente a questão dos
aerossóis (muito importante na época das queimadas e para DNI)
• Fraca resolução temporal da maioria das imagens de satélite;
• Viés relativo médio de 6% e RMS médio de 15%
a) Dia de céu clarob) Dia encobertoc) Dia com queimadas
Petrolina SONDA site
Questãodosaerossóis
SegundaediçãoampliadaerevisadadoAtlasBrasileirodeEnergiaSolar–Previsão2016
30/06/16 AtlasBrasileirodeEnergiaSolar–Edição201520
Melhorias: • Série de imagens satelitais mais longa (16
anos)
• Melhoria no modelo de transferência radiativa BRASIL-SR
• Melhoria na parametrização e assimilação de dados de aerossóis
• Melhoria na base de dados climatológicos de entrada
• Aumento nos dados de validação em superfície
• Menor incerteza nos dados de saída
• Melhor representação da variabilidade decadal INPE UFSC UNIFESP IFSC
2ª E
diçã
o
Enio Bueno PereiraFernando Ramos Mar ns
Ricardo RütherSamuel Luna de Abreu
(Brazilian Atlas of Solar Energy)
ATLAS BRASILEIRO
DE
ENERGIA SOLAR
IrradiânciaGlobal
Plano inclinado igual a latitude local
Variabilidadesazonal(GHI)
Razão entre o desvio quadrático médio e a média da GHI na estação do ano
Vsaz! =
!! ,! − !saz ²!!!!!!
!!!saz
Irradiânciadifusa
Irradiânciadiretanormal Dez-Fev Mar-Mai
Jul-Ago Set-Nov
Validaçãodemodelos–levantamentodeincertezasSONDAredenacionaldecoletadedadosradiométricoseanemométricos
30/06/16 AtlasBrasileirodeEnergiaSolar–Edição201525
http://sonda.ccst.inpe.br
Validaçãodosdados(479estaçõesválidas)• Viézmédio+2%(6%)• RMSmédio11%(15%)• R2médio89%
DistribuiçãodoRMS(%)(desvioquadrá@comédiorela@vo)
!"#$ = !"#$ !! − ! !
!
!
!!!
Distribuiçãodoviésrela@vo(%)
!"É! = !! − !!
!
!!!
DistribuiçãodoCoeficientedecorrelação
! = !! − ! !! − !!!!!
√ ! − !!!!! . !! − !!
!!!
Previsãoderadiaçãosolarü Ajuste de saída de modelo meteorológico (WRF) com emprego de rede neural artificial (RNA)
ü Treinamento da RNA realizado com dados de irradiância ou de produção local
ü Previsões são empregam metodologias distintas para escalas de tempo distintas
modelo radiativo
modelo mesoescala
Algunsresultadosparaprevisãode24horas
Previsãoderadiaçãosolar
Porqueinves@remenergiasolar?
30/06/16 Textodorodapéaqui33
Fonte: Perez et al. 2000
10/11/201534
http://labren.ccst.inpe.br/
Contribuição da Rede Brasileira de Pesquisas sobre Mudanças Climáticas Globais, convênio FINEP/ Rede CLIMA 01.13.0353-00 e do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia (INCT) para Mudanças Climáticas, financiado pelo projeto CNPq Processo 573797/2008-0 e FAPESP Processo 2008/57719-9.
30/06/16 AEquipe35
• Enio B. Pereira, D.Sc. Pesquisador Coordenação F í s i c o , D o u t o r e m Geociências (Rice University, EUA, 1980)
• André R. Gonçalves, M.Sc. Tecnologista Eng. Aeronáutico, Mestre em Meteorologia (INPE, Brasil, 2011)
• Rodrigo S. Costa, D.Sc. Tecnologista Meteorologista, Doutor em Meteorologia (INPE, Brasil, 2012)
• Jefferson Gonçalves, Bel. Programador Bacharel em Computação Científica (UNITAU, Brasil, 2008)
• Silvia V. Pereira, Bel. Especialista GIS e Design Bacharel em Desenho Industrial (Escola de Belas Artes de São Paulo, Brasil, 1997)
• Marcelo P. Pes, D.Sc. Pesquisador DTI Físico, Doutor em Ciência do Sistema Terrestre (INPE, Brasil, 2015)
• Francisco Lima, D.Sc. Pesquisador DTI Físico, Doutor em Meteorologia (INPE, Brasil, 2015)
• Venize A. Teixeira, M.Sc. Desenvolvimento Meteorologista, Mestre em Ciências Ambientais (UFPA, Brasil, 2010)
• Fernando Ramos Martins, D.Sc. Pesquisador, UNIFESP Físico, Doutor em Geofísica Espacial (INPE, Brasil, 2001)
OsEstudantes
30/06/16 OsEstudantes36
• Eduardo W. Luiz, M.Sc. Doutorando, CCST Meteorologista, Mestre em Meteorologia (INPE, Brasil, 2011)
• Maria Francisca Velloso, M.Sc. Doutoranda, CCST Meteorologista, Mestre em Eng. Mecânica (COPPE, Brasil, 2009)
• Lucía C. Pinto, M.Sc. Doutoranda, CCST Meteorologista, Mestre em Meteorologia Agrícola (UFV, Brasil, 2007)
• Fabiana Lourenço e Silva Ferreira Diutoranda, CCST Arquiteta, Mestre em Engenharia de Sistemas Prediais (USP, 2003)
• Guilherme M. Neves Mestrando, LAC Baicharel Engenharia Metalúrgica (UFF, 2007)
OsColaboradores
30/06/16 OsColaboradores37
• José C. Thomaz, Bel. Pesquisador, LIM /CPTEC/ INPE Físico
• Samuel L. de Abreu, D.Sc. Professor, IFF-SC Eng. Mecânico, Doutor em Eng. Mecânica (UFSC, Brasil, 2003)
• Sylvio L. Mantelli, D.Sc. Pesquisador colaborador, INPE / UFSC Eng. Elet. Eletrônico, Doutor em Eng. do Conhecimento (UFSC, Brasil, 2003)