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dc.contributor.advisor Krusche, Nisia
dc.contributor.advisor Reboita, Michelle Simões
dc.contributor.author Seide, Karina Schiavo
dc.date.accessioned 2020-11-14T17:59:56Z
dc.date.available 2020-11-14T17:59:56Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.citation SEIDE, Karina Schiavo. Estudo da radiação solar no município de Rio Grande, RS: dados meteorológicos e simulação. 2019. 62 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional)- Instituo de matemática, estatística e física. Universidade Federal do Rio Grande, 2019. pt_BR
dc.identifier.uri http://repositorio.furg.br/handle/1/9156
dc.description.abstract A radiação solar é uma importante fonte de energia limpa. Os crescentes incentivos na utilização de fontes alternativas para a produção de energia elétrica vêm abrindo espaço para os sistemas fotovoltaicos. Nesse sentido é necessário prever a quantidade de radiação solar que chega à superfície para poder estimar a quantidade de energia que será produzida em determinada região. Portanto, o objetivo desse estudo é analisar como dois modelos numéricos regionais (um de clima e outro de tempo) simulam a radiação solar em Rio Grande, RS, para auxiliar na previsão de energia. Foram realizadas 3 simulações para o período de junho de 2014, sendo 2 com o modelo de clima e uma com o modelo de tempo. Os dados simulados foram comparados com dados coletados em uma torre meteorológica, que forneceu informações no período de maio de 2014 a março de 2015. Foram analisados os totais de radiação solar diária e horas de brilho solar. Outra análise do estudo foi a identificação do tipo de sombra de nuvens presente durante o dia. Nesse, identificou-se uma grande incidência de nuvens baixas na região estudada, durante o período de junho a setembro de 2014. Com relação às simulações, o modelo de tempo superestima a radiação solar na maioria dos dias e o modelo de clima a subestima. Entretanto, a correlação do observado com as três simulações apresentadas é alta, chegando a valores muito próximos de um, valor máximo de correlação. De maneira geral, o modelo climático utilizado se mostra mais promissor para a utilização no planejamento energético. pt_BR
dc.description.abstract Solar radiation is an important source of clean energy. The growing incentives to use alternative sources for the production of electric energy have made room for photovoltaic systems. In this sense it is necessary to predict the amount of solar radiation that reaches the surface in order to estimate the amount of energy that will be produced in a given region. Therefore, the objective of this study is to analyze how two regional numerical models (one of climate and one of time) simulate the solar radiation in Rio Grande, RS, to assist in the prediction of energy. Three simulations were performed for the period of June 2014, two with the climate model and one with the time model. The simulated data were compared with data collected in a meteorological tower, which provided information from May 2014 to March 2015. Total solar radiation and solar brightness hours were analyzed. Another analysis of the study was the identification of the type of cloud shadow present during the day. In this case, a high incidence of low clouds was identified in the studied region during the period from June to September 2014. Regarding the simulations, the weather model overestimates the solar radiation on most days and the climate model underestimates it. However, the correlation of the observed with the three simulations presented is high, reaching values very close to one, maximum value of correlation. In general, the climate model used is more promising for use in energy planning. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.rights open access pt_BR
dc.subject Radiação solar pt_BR
dc.subject Planejamento de energia pt_BR
dc.subject Modelos climáticos pt_BR
dc.subject Modelos de mesoescala pt_BR
dc.subject Solar radiation pt_BR
dc.subject energy planning pt_BR
dc.subject climate models pt_BR
dc.subject mesoescale model pt_BR
dc.title Estudo da radiação solar no município de Rio Grande, RS: dados meteorológicos e simulação pt_BR
dc.type masterThesis pt_BR


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  • IMEF – Mestrado em Modelagem Computacional
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