Rafael Vieira Campos
Resumo
Tendo como alerta a crise do petróleo de 1973, as tecnologias de geração de en-ergia a partir de fontes renováveis evoluiram significativamente ao longo dos anos.
As ondas de gravidade superficial geradas pelo vento oferecem um recurso de en-ergia limpa e podem ser previstas com vários dias de antecedência. No entanto, este recurso deve ser bem avaliado visando otimizar sua exploração. O presente estudo utiliza modelagem numérica para avaliar os recursos de energia das ondas nas proximidades da Baía de Guanabara, no Rio de Janeiro. Desenvolvemos um sistema de modelagem composto por dois modelos espectrais para simular dois anos de cenários de ondas, 2017 e 2018. O modelo global WAVEWATCH III foi executado com quatro grades computacionais aninhadas. A menor grade forneceu condições de contorno para o modelo regional SWAN, que possui uma grade computacional com 100 metros de resolução. A distribuição espacial e temporal da energia das ondas foi estudada considerando as médias mensais, sazonais e anuais. Além disso, o coeficiente de variação (COV) e o índice de variabilidade sazonal (SV) foram cal-culados para verificar a variabilidade do clima de ondas. As ocorrências de estado do mar foram examinadas através de diagramas de dispersão de alturas significativas e períodos energéticos em três pontos de referência ao longo da área de estudo. Além disso, o transporte de energia das ondas foi caracterizado nos mesmos pontos usando diagramas de rosa dos ventos. Os resultados foram avaliados com base em dados medidos por duas bóias meteoceanográficas. Além disso, o erro médio quadratico (RMSE), bias, índice de dispersão (SI), inclinação simétrica (sym r) e coeficiente de correlação (corr) foram aplicados como métodos de avaliação. A energia média anual das ondas foi semelhante entre 2017 e 2018, chegando a 8 kW/m próximo à
Ilha Redonda e 5 kW/m na entrada da baía. No entanto, os resultados do índice SV sugerem uma diferença significativa entre a variabilidade sazonal dos dois anos. De acordo com os diagramas de dispersão do estado do mar , os eventos estão concen-trados entre 1kW/m e 15kW/m em todos os pontos analizados. No ponto central, Sul e Sudeste foram as direções predominantes associadas aos maiores níveis en-ergéticos durante as estações de inverno. Os resultados da validação mostram uma concordância satisfatória entre os resultados do modelo e os parâmetros medidos.
Por exemplo, os valores de bias são iguais a -0.20224 para a boia RJ-3, e -0.08948 para a boia RJ-4. Portanto, a área de estudo se apresenta como promissora na ger-ação de energia a partir das ondas. No entanto, é necessário atenção à variabilidade sazonal ao selecionar conversores de energia das ondas para a região.
Abstract
Having the 1973 oil crisis as a warning, the developments in technologies related to renewable energy have increased significantly over the years. Wind-generated waves in the ocean offer a renewable energy resource and can be predicted several days in advance. However, they must be well-evaluated to optimize their exploita-tion. The present study uses numerical modeling to assess wave energy resources near Guanabara Bay in Rio de Janeiro. We developed a hindcast system consisting of two spectral wave models to simulate two years of wave scenarios, 2017 and 2018.
The global wave model WAVEWATCH III was run with four nested computation grids. The lower grid provided boundary conditions for the regional wave model SWAN, which has a computational grid of 100 meters of resolution. The spatial and temporal wave energy distribution was studied considering the monthly, seasonal, and annual averages. In addition, the coefficient of variation (COV), and the sea-sonal variability index (SV) were calculated to verify the wave climate variability.
The sea-state occurrences were examined through scatter diagrams of significant wave heights and energetic periods at three reference points along the study area.
Moreover, the wave energy transport was characterized at the same points using windrose diagrams. The results were evaluated based on measured data from two meteoceanographic buoys. Furthermore, the root mean square error (RMSE), bias, scatter index (SI), symmetric slope (sym r), and correlation coefficient (corr) were applied as evaluation methods. The average wave energy for the annual time scale was similar between 2017 and 2018, reaching 8 kW / m near the Ilha Redonda island and 5 kW/m at the bay entrance. However, the results of the SV index suggest a significant difference between the seasonal variability of both years. According to the scatter diagrams, the events are concentrated between 1kW/m and 15kW/m at all points. At the central point, the South and Southeast were the predominant directions associated with the highest energy during the winter seasons. The valida-tion results show a satisfactory agreement between the model outputs and measured parameters. For example, the values for the bias are equal to -0.20224 for the RJ-3 buoy, and -0.08948 for the RJ-4 buoy. Therefore, the study area presents itself as promising in wave energy generation. However, seasonal variability should be a concern when selecting wave energy converters.
