Análise de Agrupamento na Otimização de Futuras Aplicações de Modelagem Numérica na Estimativa e Previsão de Recurso Eólico (Research for Optimization of Numerical Modeling Applied to Estimate and Forecast Wind Resource)

A confiabilidade da estimativa e da variabilidade do vento num local ou regiao de interesse e essencial, principalmente para empreendimentos de energia eolica. Atualmente o mapeamento de areas com elevado potencial para a exploracao comercial pode ser realizado com o uso de modelos atmosfericos que demandam um investimento relativamente baixo. Porem para realizar as simulacoes com modelos atmosfericos de mesoescala sao necessarios determinar os dominios (grades) do modelo que podem variar de alguns poucos km a dezenas de km. Com o objetivo de auxiliar na determinacao destes dominios sera utilizada a tecnica de analise de agrupamento ( Cluster Analysis ) nas series de dados observados nas estacoes meteorologicas automaticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para o nordeste do Brasil. Esta classificacao consiste em determinar o nivel de similaridade ou dissimilaridade entre individuos aplicando uma funcao de agrupamento a uma determinada variavel. Esta analise tem como principal objetivo determinar regioes com padroes de intensidade do vento semelhante dentro do dominio do estudo, e assim facilitar a localizacao das grades nas simulacoes dos modelos, evitando grades que possuam pontos com diferentes padroes de vento. Foram utilizados dados horarios de velocidade do vento a 10 m de altura de 121 estacoes meteorologicas automaticas, no periodo de janeiro de 2005 a dezembro de 2013. Os resultados obtidos confirmaram que ha regioes com diferentes padroes de vento no nordeste, que necessitam configuracoes de grade distintas e parametrizacoes fisicas adequadas aos fenomenos meteorologicos observados em cada regiao. ABSTRACT The dependability of estimate and variability of the wind in a place or region of interest is essential, primarily for wind power projects. Currently the mapping of areas with high potential for commercial exploitation is carried out with the use of atmospheric models that require a relatively low investment. However to make simulations with mesoscale atmospheric models are required to identify model domains (grids) that can range from few kilometers to tens of kilometers. The goal is determine this domains cluster, the analysis will be made to the observed data from automated weather stations of the National Institute of Meteorology (INMET) to Northeast Brazil. This classification determine the level of similarity or dissimilarity between individuals applying a clustering function to a given variable. This analysis has as main goal, determine regions with intensity patterns of similar wind within domain of the study, and thus facilitate the location of the grids in the simulations of the models, avoiding spots gratings with patterns different of wind. Hourly data were used for wind speed at 10 m height of 121 automatic weather stations, from January 2005 to December 2013. The results confirmed that there are regions with different wind patterns in Northeast, which require different grid settings, and appropriate physical parameterizations for meteorological phenomena observed in each region. Keywords: Wind estimate, Wind power, Cluster analysis.