Artigo publicado por pesquisadores da DIIAV analisa a sensibilidade da fonte de dados na construção de “Ano Meteorológico Típico” (TMY)

Título do trabalho: Análise de sensibilidade da fonte de dados na construção de Ano Meteorológico Típico (TMY) para radiação solar para cinco diferentes regiões do Brasil (versão original, “Data Source Sensitivity in Solar Radiation Typical Meteorological Year (TMY) for Five Different Regions of Brazil”).

Autores: Anna Tippett, André R. Gonçalves, Enio Bueno Pereira, Fernando Ramos Martins, Gilberto Fisch, Rodrigo Santos Costa.

Revista: Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography.

Link de acesso ao artigo: https://a.tellusjournals.se/articles/10.16993/tellusa.3261

Resumo:

Neste artigo, é examinado o quão sensível é a metodologia para calcular um “Ano Meteorológico Típico” (TMY) quanto às mudanças na fonte dos dados meteorológicos e nos fatores de ponderação utilizados. O Ano Meteorológico Típico é uma série anual de dados climáticos horários utilizado para diversas aplicações como simulações de geração de energia ou de conforto térmico em edificações. Três fontes diferentes de informações meteorológicas foram usadas para determinar a sensibilidade do TMY: 1) Observações terrestres, 2) Dados modelados derivados de satélite e 3) Dados de reanálise ERA5. O TMY foi construído para cinco regiões climáticas distintas no Brasil usando 13 anos de dados horários (2005-2007) para variáveis meteorológicas que consistem em: máximo, mínimo e média da temperatura do ar, umidade relativa, velocidade do vento, irradiância global horizontal e irradiância direta normal. O estudo mostra que a origem dos dados desempenham impacto reduzido na determinação dos meses “mais típicos”. A tipicidade dos meses foi consistente mesmo quando fontes de dados tão diversas como in situ e modelos foram usados. O estudo mostra também que a escolha exata do esquema de ponderação para a fonte de dados meteorológicos é relativamente arbitrária, se não irrelevante. Isto ocorre porque parâmetros meteorológicos não são variáveis independentes e, portanto, muitas vezes representam informações redundantes. Alguns parâmetros independentes são suficientes para produzir um bom TMY e adicionar vários parâmetros interdependentes não melhora a qualidade do TMY produzido.

O Trabalho traz a redução de incertezas nas simulações de geração de energia solar e nas estimativas de demanda de ar condicionado em edificações.