Estudo de medições de dados de vento baseadas em tecnologia LiDAR no Campus Centro da UFRGS, com foco na avaliação do potencial eólico

Abstract

Este trabalho avalia o potencial eólico em ambiente urbano das dependências da UFRGS, Campus Centro, através da análise de dados de vento coletados por um LiDAR WindCube Offshore da Vaisala®, instalado no rooftop da Escola de Engenharia. O estudo também examina o desempenho operacional do equipamento enquanto tecnologia de medição eólica. A metodologia emprega análises mensais e horárias dos dados coletados entre março e junho de 2023, em alturas de 40m a 200m, avaliando velocidade horizontal do vento, direção e intensidade de turbulência. Utilizam-se médias circulares para análise direcional e comparação com dados meteorológicos ERA5 para validação. Aplica-se a Lei Logarítmica para transformação de alturas e modelagem probabilística de Weibull para caracterização do regime de ventos. Os resultados demonstram comportamento fisicamente consistente: velocidade média crescente com a altura (até 6 m/s) e intensidade de turbulência decrescente. O potencial eólico local apresenta-se muito limitado, com Energia Anual Gerada de 403 kWh e fator de capacidade de 1,92% para uma turbina de 2,4 kW a 33m de altura. A diferença de 52% entre estimativas brutas e corrigidas evidencia imprecisão significativa dos dados ERA5 para o sítio urbano analisado. Conclui-se que o LiDAR demonstra eficácia na avaliação de potencial eólico, porém o ambiente urbano inviabiliza economicamente projetos eólicos no local estudado.

This work evaluates the wind potential in urban environment at UFRGS, Centro Campus, through analysis of wind data collected by a Vaisala® WindCube Offshore LiDAR installed on the rooftop of School of Engineering. The study also takes a look at the operational performance of the equipment as wind measurement technology. The methodology employs monthly and hourly analyses of data collected between March and June 2023, at heights from 40m to 200m, evaluating horizontal wind speed, direction and turbulence intensity. Circular means are used for directional analysis and a comparison with ERA5 meteorological data is executed for validation. The Logarithmic Law is applied for height transformation and Weibull probabilistic modeling for wind regime characterization. Results demonstrate physically consistent behavior: increasing mean velocity with height (up to 6 m/s) and decreasing turbulence intensity. Local wind potential presents severe limitations, with Annual Energy Generation of 403 kWh and capacity factor of 1.92% for a 2.4 kW turbine at 33m height. The 52% difference between raw and corrected estimates evidences significant inaccuracy of ERA5 data for the analyzed urban site. It is concluded that LiDAR demonstrates effectiveness in wind potential measurements, however the urban environment economically unfeasible wind projects at the studied location