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https://hdl.handle.net/10216/76305Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.creator | João da Silva Carvalho | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-09T14:59:28Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-09T14:59:28Z | - |
| dc.date.issued | 2014-07-11 | |
| dc.date.submitted | 2014-09-08 | |
| dc.identifier.other | sigarra:32169 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10216/76305 | - |
| dc.description | Os parques éolicos são constituídos por um conjuntos de aerogeradores ligados a umarede de transmissão de energia eléctrica. Nos últimos cinco anos a capacidade instaladaglobal da energia eólica triplicou. Só no último ano a indústria da energia eólica adicionou12,4 por cento de capacidade, globalmente.A energia gerada do vento é bastante consistente em períodos longos (por ex., anuais)mas tem variações significativas em períodos curtos. O estudo da meteorologia auxilia oajustamento de redes eólicas de acordo com as variações previstas. Um dos fatores queafeta a produção de energia é o wake effect, que consiste nas alterações que a passagempelos aerogeradores provoca no fluxo de ar. Essas alterações têm naturalmente impactona produção dos aerogeradores por onde o ar passa de seguida. Assim, para além dalocalização geográfica do parque, a localização dos aerogeradores dentro de um parqueafeta a produção de energia de um parque.A otimização de parques eólicos pode permitir o aumento da produção de energia deum parque. Para tal são usadas técnicas que permitem descobrir a localização ótima dasturbinas de modo a maximizar a energia produzida.O objectivo deste projeto é desenvolver uma aplicação para otimizar o layout de umparque eólico com base no impacto esperado da localização dos aerogeradores na produ-ção em termos do wake effect. Para tal vão ser combinadas três abordagens: 1) técnicasde machine learning/data mining para obter modelos do wake effect com base em dadoshistóricos; 2) técnicas de simulação para estimar a produção energética de um parque parauma dada configuração, com base nos modelos obtidos em 1; 3) técnicas de otimizaçãobaseadas em meta-heurísticas para otimizar a configuração de um parque eólico com basenos resultados das simulações obtidas com os modelos desenvolvidos em 2. Será de-senvolvida uma ferramenta que permita ao gestor do parque eólico realizar dois tipos deoperações: 1) otimizar a a localização dos aerogeradores; 2) simular o impacto na geraçãoda mudança de localização de um ou mais aerogeradores.Neste relatório irão ser explicadas algumas situações que conduzem à alteração docomportamento do vento e consequentemente influenciam fortemente a produção ener-gética de uma turbina. No trabalho a desenvolver serão utilizadas técnicas que permitemreconhecer layouts perto do ótimo para um parque eólico, tendo em conta previsões tem-porais, técnicas de data mining e métodos de inteligência artificial. Por fim, e comoferramenta para aferir o aumento da eficiência da produção recorrer-se-á à simulação | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | |
| dc.subject | Outras ciências da engenharia e tecnologias | |
| dc.subject | Other engineering and technologies | |
| dc.title | WindDesign | |
| dc.type | Dissertação | |
| dc.contributor.uporto | Faculdade de Engenharia | |
| dc.identifier.doi | 10.34626/357m-7760 | |
| dc.identifier.tid | 201806568 | |
| dc.subject.fos | Ciências da engenharia e tecnologias::Outras ciências da engenharia e tecnologias | |
| dc.subject.fos | Engineering and technology::Other engineering and technologies | |
| thesis.degree.discipline | Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação | |
| thesis.degree.grantor | Faculdade de Engenharia | |
| thesis.degree.grantor | Universidade do Porto | |
| thesis.degree.level | 1 | |
| Appears in Collections: | FEUP - Dissertação | |
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