Análise de incertezas de usinas eólicas utilizando o método Unscented transform

Abstract

Soluções em energias sustentáveis estão sendo cada vez mais discutidas e diversas fontes de energias renováveis vêm sendo utilizadas. Entre elas encontra-se a energia eólica que inicialmente foi usada para bombear água ou triturar grãos. O uso de turbinas eólicas tem como grande vantagem vantagem a baixa emissão de CO 2 durante a sua vida útil. Quanto ao seu projeto, uma característica de sistemas de energia eólica é que seus projetos são altamente dependente de simulações numéricas para o dimensionamento e a obtenção de parâmetros importantes de seu funcionamento. Devido ao fato da velocidade do vento ser um parâmetro incerto e ter um papel crucial na geração de energia, este fator deve ser levado em consideração no momento das simulações para que se obtenha resultados confiáveis. Neste contexto, aplicam-se métodos de quantificação de incertezas com o objetivo de verificar o comportamento do sistema dadas as características dos parâmetros de entrada, como por exemplo as funções densidade de probabilidade. Um método comum na quantificação de incertezas é o método de Monte Carlo, que requer milhares de simulações para produzir resultados precisos. Devido ao grande número de simulações requeridas pelo método de Monte Carlo, tem-se buscado métodos mais eficientes para a quantificação de incertezas. Um destes métodos é o Unscented Transform, utilizado na obtenção de médias e desvios padrão das respostas de sistemas, dados as médias e os desvios padrão das entradas. Neste trabalho, ambos os métodos foram implementados e simulados em um modelo de sistema eólico e seus resultados foram comparados.

Solutions in sustainable energies are being increasingly discussed and several sources of renewable energy are being used. Among them, there is the wind energy that was initially used for pumping water or grinding grains. The use of wind turbines has the advantage of a low emission of CO 2 throughout its entire lifetime. A characteristic of wind energy systems is that their design are highly dependent on numerical simulations for sizing and obtaining important parameters of operation. Due to the fact that wind speed is an uncertain parameter and plays a crucial role in the generation of energy, this factor must be taken into account at the simulations in order to obtain reliable results. In this scenario, methods of uncertainty quantification are applied in order to verify the behavior of the system given the probability density functions of the input parameters. One commonly used method is the Monte Carlo method, which requires thousands of simulations to produce accurate results. Due to this low convergence rate, more efficient methods have been sought for the quantification of uncertainties. One of these methods is the Unscented Transform, used to obtain means and standard deviations of the system responses, given the means and standard deviations of the inputs. In this work, both methods were implemented and simulated in a wind system model and their results were compared.