Melhores previsões da velocidade do vento podem ajudar a geração de energia urbana, de acordo com uma nova pesquisa

A eletricidade gerada pelo vento desempenhará um papel vital na capacidade energética global à medida que a humanidade se afasta dos combustíveis fósseis em direção às energias renováveis. A velocidade do vento é um parâmetro chave na estimativa do potencial de energia eólica em um local. Mas prever a velocidade do vento é uma tarefa difícil. Isto representa um desafio para as empresas de serviços públicos que precisam de confiar em estimativas fiáveis ​​para alimentar as suas redes.

Vários modelos já prevêem a velocidade do vento com vários graus de precisão e confiabilidade. Em um estudo liderado pela Concordia publicado na revista Energiaspesquisadores do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental da Escola de Engenharia e Ciência da Computação Gina Cody apresentam um método híbrido que integra vários tipos de modelos.

Os pesquisadores dizem que este método híbrido pode melhorar a precisão das previsões em até 30%. O projeto começou como parte de uma tese do então Ph.D. estudante Navid Shirzadi. Shirzadi estava pensando em projetar uma microrrede para o campus da Concordia University no centro de Montreal.

A nova abordagem utiliza análise de dados e resultados de duas fontes: uma Distribuição de probabilidade Weibull e um previsão numérica do tempo (NWP).

A distribuição Weibull, neste caso, prevê as probabilidades de velocidade do vento com base em dados históricos e outras variáveis. Por outro lado, o NWP utiliza princípios físicos para prever o comportamento futuro com base em um algoritmo grande e complexo. Os NWPs são comumente usados ​​por serviços meteorológicos e aplicativos para previsões horárias e diárias.

Embora esses modelos tenham seus pontos fortes, Shirzadi diz que eles apresentam limitações significativas ao tentar aplicá-los à geração de energia.

“O comportamento estocástico das energias renováveis ​​e suas flutuações tornam o projeto e a operação de uma microrrede muito desafiador”, explica ele.

“Não existe um padrão especial ou sazonalidade que possa ser capturado facilmente. Precisamos de um modelo muito forte para prever a geração de energia eólica.”

Os pesquisadores primeiro fundiram as probabilidades de Weibull em um modelo de memória de longo prazo (LTSM). Um LTSM é um tipo de rede neural recorrente especialmente útil para análise de séries temporais. Os pesquisadores então adicionaram dados do NWP para fortalecer ainda mais o seu modelo.

A hibridização inicial entre o LSTM e a distribuição Weibull produziu resultados promissores, diz Shirzadi. Estes resultados foram reforçados com a adição do NWP: os erros nas previsões foram reduzidos em 32 por cento quando comparados com as previsões do LTSM não hibridizado num horizonte de 48 horas.

Desejos de crescimento

Embora a energia eólica continue a crescer em todo o mundo, ainda há muito a fazer antes de atingir o cenário internacional de emissões líquidas zero até 2050. De acordo com a Agência Internacional de Energia, atingir emissões líquidas zero até meados do século exige que geremos 7.400 TWh apenas a partir do vento até ao final desta década. A produção global de electricidade eólica é hoje de 2100 TWh, o que significa que será necessário um sólido crescimento anual no investimento no futuro próximo.

O professor associado e coautor Fuzhan Nasiri diz acreditar que esta pesquisa – junto com outras pesquisas produzidas por membros do Next Generation Cities Institute da universidade e da iniciativa Volt-age – poderia contribuir para os esforços de descarbonização da Concordia. Concordia está avançando em direção aos seus próprios compromissos de Emissões Líquidas Zero até 2050, posicionando a universidade como líder canadense.

“Devemos diversificar as nossas fontes de energia. As capacidades locais fazem parte disso”, explica Nasiri.

“Não podemos confiar apenas na rede existente, que pode ser vulnerável a desastres naturais como tempestades de gelo. Ela adiciona uma proteção durante cortes de energia. Portanto, é extremamente importante ter uma ideia precisa sobre a velocidade do vento para ver qual área tem o maior potencial para a eficiência operacional de uma turbina.”

Ursula Eicker, Cátedra de Pesquisa de Excelência do Canadá em Cidades e Comunidades Inteligentes, Sustentáveis ​​e Resilientes, e principal supervisora ​​de Shirzadi, enfatiza que “o gerenciamento de energia ganha cada vez mais importância, já que as energias renováveis ​​intermitentes precisam corresponder à demanda o tempo todo. A previsão precisa da velocidade do vento é o base para melhor prever a geração de energia variável e adaptar as cargas e o uso do armazenamento.”