Modelagem da esteira e otimização do posicionamento de aerogeradores em parques eólicos - Nowaczyk, Eduardo Ribas (2015)
A otimização de processos tem como objetivo a maximização, ou minimização, de uma função objetivo que descreve o problema a ser resolvido. Para tanto, dependendo do problema e visando a obtenção da melhor resposta no menor tempo, podem ser utilizadas técnicas estocásticas ou determinísticas. Atualmente, o emprego de otimizadores não mais se restringe às aplicações da indústria de processos e manufaturas, mas também em outras áreas, como, por exemplo, a de energias renováveis. Esse fato se deve à conscientização acerca das consequências da utilização combustíveis fósseis e da busca pelo maior custo-benefício em projetos da área. Este trabalho tem como objetivo estudas o posicionamento de aerogeradores em um parque eólico utilizando otimização de processos. Para tal, foi desenvolvido um modelo baseado em Katic et al. (1986) para a descrição do déficit de velocidade do vento, aplicando o conceito de blending functions para combinar as perdas pelo efeito de esteira em todas as direções de vento incidente. O resultado é um modelo de rápida execução e qualitativamente correto. Comparou-se, então, soluções de otimizadores de busca direta global do tipo estocástico (PSO) e determinístico (DIRECT), escolhidos em função da não-regularidade da função objetivo. Considerou-se, também, o valor de 15% de perda de energia em relação à geração ideal como sendo o máximo aceitável para as respostas. O DIRECT alcançou soluções viáveis para até 8 turbinas, enquanto o PSO solucionou o problema para até 13 aerogeradores. Os resultados do PSO com 80 partículas e 100 iterações, para posicionamento de 13 aerogeradores, foi comparado com os resultados mostrados por Mosetti et al. (1994), mostrando uma necessidade de área de terreno cerca de cinco vezes menor para cada turbina. Avaliou-se, então, a influência os parâmetros algoritmo PSO, tanto os internos quantos os externos (número de partículas e iterações), em cenários de média e alta complexibilidade para a mesma quantidade de avaliações da função objetivo, respectivamente. As soluções encontradas mostraram que tais parâmetros tem grande efeito nas respostas dos otimizadores.