AVALIAÇÃO E ANÁLISE DE VIABILIDADE EÓLICA NA REGIÃO …monografias.poli.ufrj.br/monografias/monopoli10011554.pdf · Advisors: Carlos Henrique Duarte and Jorge Luiz do Nascimento

AVALIAÇÃO E ANÁLISE DE VIABILIDADE EÓLICA NA REGIÃO

NORTE FLUMINENSE VISANDO O ATENDIMENTO ÀS DEMANDAS

FUTURAS DE ENERGIA

Thales Lobo Mendes Combat

Projeto de Graduação apresentado ao Curso de

Engenharia Elétrica da Escola Politécnica,

Universidade Federal do Rio de Janeiro, como

parte dos requisitos necessários à obtenção do

título de Engenheiro.

Orientador: Prof. Jorge Luiz do Nascimento, D.Sc.

Coorientador: Prof. Carlos Henrique Duarte, D.Sc.

Rio de Janeiro

Agosto, 2014.

AVALIAÇÃO E ANÁLISE DE VIABILIDADE EÓLICA NA REGIÃO NORTE

FLUMINENSE VISANDO O ATENDIMENTO ÀS DEMANDAS FUTURAS DE

ENERGIA


PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE

ENGENHARIA ELÉTRICA DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE

FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS

NECESSÁRIOS À OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO ELETRICISTA.

Examinada por:

________________________________________

Prof. Carlos Henrique Duarte, D.Sc.

________________________________________

Prof. Júlio César de Carvalho Ferreira, M.Sc.

________________________________________

Prof. Heloi José Fernandes Moreira, D.Sc.

RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL

AGOSTO de 2014

Combat, Thales Lobo Mendes

Avaliação e Análise de Viabilidade Eólica na

Região Norte Fluminense Visando o Atendimento às

Demandas Futuras de Energia / Thales Lobo Mendes

Combat. – Rio de Janeiro: UFRJ/ Escola Politécnica,

2014.

X, 115p.: il.; 29,7 cm

Projeto de Graduação – UFRJ/ Escola Politécnica/

Curso de Engenharia Elétrica, 2014.

Referências Bibliográficas: p. 66-68.

1. Distribuição de Weibull. 2. Geração de Energia

Elétrica. 3. Energia Eólica.

I. Duarte, Carlos Henrique; do Nascimento, Jorge

Luiz. II. Universidade Federal do Rio de Janeiro,

Escola Politécnica, Curso de Engenharia Elétrica. III.

Título

I

Agradecimentos

Agradeço imensamente aos professores da Universidade Federal do Rio de

Janeiro e das escolas que estudei pela paciência e dedicação em me ensinar e

orientar para que chegasse a este Projeto Final, requisito parcial para à obtenção do

grau de Engenheiro Eletricista.

Agradeço a meus pais, Eduardo da Silva Combat e Lígia Maria Telles Lobo

Mendes Combat, irmã, Júlia Lobo Mendes Combat, e familiares por tornar o sonho

de minha formação em engenharia possível, por toda a dedicação na base da minha

educação e cultura, e por todo o carinho dedicado ao longo de todos esses anos.

Agradeço aos meus amigos e companheiras que me acompanharam nessa

trajetória a paciência, amizade, companheirismo e confidencialidade para que o

objetivo da formação se tornasse mais leve e prazeroso.

A todos esses o meu muito obrigado.

II

Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como

parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Eletricista.

Avaliação e Análise de Viabilidade Eólica na Região Norte Fluminense Visando o

Atendimento às Demandas Futuras de Energia


Agosto/2014

Orientadores: Carlos Henrique Duarte e Jorge Luiz do Nascimento

Este trabalho sugere uma opção no atendimento às demandas futuras de energia no

estado do Rio de Janeiro, por meio da avaliação e análise de viabilidade sobre

propostas de parques eólicos na mesorregião norte deste estado.

O trabalho apresenta estimativas de crescimento populacional e de consumo de

energia no estado, estudos de geração de energia e dos investimentos, gastos e

receitas para que seja conclusivo quanto à viabilidade dessas sugestões.

É importante ressaltar a tendência mundial e nacional de crescimento da aplicação

de fontes renováveis de energia nos desafios energéticos atuais e futuros. Com a

consciência ambiental global cada vez mais enraizada e atuante, a utilização desses

tipos de fontes será cada vez mais comum e demandada nos cenários nacional e

mundial.

Palavras-chave: Distribuição de Weibull, Geração de Energia Elétrica, Energia

Eólica.

III

Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of

the requirements for the degree of Engineer.

Evaluation and Feasibility Analysis of Wind Farms on North Fluminense Aimed to

Meet Future Demands of Energy


August/2014

Advisors: Carlos Henrique Duarte and Jorge Luiz do Nascimento

This study suggests an option to the future energy demands in the state of Rio de

Janeiro by the evaluation and feasibility analysis of proposed wind farms in the north

middle region of this state.

This work estimates the population growth and energy consumption in this state,

besides conduct studies on power generation as well as in investment spending and

revenues to be conclusive as to the feasibility of these suggestions.

It’s important to highlight the global and national growth trend of the development and

application of renewable energy sources in meeting the current and future energy

challenges. With the increasingly and active global environmental awareness, the

use of these types of sources are year by year more common and required in

national and global scenarios.

Keywords: Weibull Distribution, Electricity Generation, Wind Energy.

IV

Lista de Ilustrações

FIGURA 1: MESORREGIÕES DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO. ....................................................................... 2 FIGURA 2: AEROGERADORES DE EIXO VERTICAL. ...................................................................................... 10 FIGURA 3: AEROGERADORES DE EIXO HORIZONTAL COM 3 PÁS. ................................................................ 11 FIGURA 4: MONTAGEM DE TORRE DE AEROGERADOR, SEGUNDO ESTÁGIO. ................................................. 12 FIGURA 5: POSSÍVEL ESTRUTURA INTERNA DE UMA NACELE. ...................................................................... 13 FIGURA 6: NACELES MONTADAS AGUARDANDO MONTAGEM DA TURBINA. ..................................................... 13 FIGURA 7: PÁS DE AEROGERADORES EM UM PÁTIO, AGUARDANDO MONTAGEM. ........................................... 14 FIGURA 8: FABRICA DE CUBOS DE AEROGERADORES DA WOBBEN. ............................................................. 15 FIGURA 9: CURVA DE POTÊNCIA - E33. ..................................................................................................... 19 FIGURA 10: ESPECIFICAÇÕES TÉCNICAS - E33. ......................................................................................... 19 FIGURA 11: FOTO DO AEROGERADOR - E33. ............................................................................................. 20 FIGURA 12: CURVA DE POTÊNCIA - E48. ................................................................................................... 21 FIGURA 13: ESPECIFICAÇÕES TÉCNICAS - E48. ......................................................................................... 21 FIGURA 14: FOTO DO AEROGERADOR - E48. ............................................................................................. 22 FIGURA 15: CURVA DE POTÊNCIA - E82. ................................................................................................... 23 FIGURA 16: ESPECIFICAÇÕES TÉCNICAS - E82. ......................................................................................... 23 FIGURA 17: FOTO DO AEROGERADOR - E82. ............................................................................................. 24 FIGURA 18: SUBSISTEMAS DO SISTEMA INTERLIGADO NACIONAL. ............................................................... 33 FIGURA 19: DENSIDADE MÉDIA ANUAL DO AR (KG/M³). ................................................................................ 36 FIGURA 20: FATOR DE FORMA K, WEIBULL. ............................................................................................... 37 FIGURA 21: FATOR DE FORMA WEIBULL SAZONAL. .................................................................................... 38 FIGURA 22: POTENCIAL EÓLICO A 50 METROS DE ALTURA, MÉDIA ANUAL. ................................................... 39 FIGURA 23: POTENCIAL EÓLICO A 50 METROS DE ALTURA, MÉDIA SAZONAL. ............................................... 39 FIGURA 24: POTENCIAL EÓLICO A 75 METROS DE ALTURA, MÉDIA ANUAL. ................................................... 40 FIGURA 25: POTENCIAL EÓLICO A 75 METROS DE ALTURA, MÉDIA SAZONAL. ............................................... 40 FIGURA 26: POTENCIAL EÓLICO A 100 METROS DE ALTURA, MÉDIA ANUAL. ................................................. 41 FIGURA 27: POTENCIAL EÓLICO A 100 METROS DE ALTURA, MÉDIA SAZONAL. ............................................. 41 FIGURA 28: VISÃO GERAL DA ÁREA ESCOLHIDA PARA PARQUE EÓLICO EM GRUÇAÍ – SÃO JOÃO DA BARRA. .. 43 FIGURA 29: VISÃO GERAL DA ÁREA ESCOLHIDA PARA PARQUE EÓLICO EM ATERRADO DO IMBURO – MACAÉ. 44 FIGURA 30: VISÃO GERAL DA ÁREA ESCOLHIDA PARA PARQUE EÓLICO EM SALINAS – SÃO FRANCISCO DE

ITABAPOANA. ................................................................................................................................... 44 FIGURA 31: PARQUE EÓLICO GARGAÚ. ..................................................................................................... 46 FIGURA 32: PARQUE EÓLICO GARGAÚ. ..................................................................................................... 46 FIGURA 33: DISTRIBUIÇÃO DE WEIBULL - VARIAÇÃO COM O FATOR DE FORMA K. ......................................... 49 FIGURA 34: EXEMPLO DE DISTRIBUIÇÃO DE WEIBULL. ................................................................................ 50

V

Lista de Tabelas

TABELA 1: GERAÇÃO (GWH) EÓLICA NO BRASIL. ........................................................................................ 5 TABELA 2: GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA POR FONTE DE ENERGIA (GWH) - MAIO/2014. ........................... 6 TABELA 3: CAPACIDADE INSTALADA NO BRASIL, EM 2012. ........................................................................... 6 TABELA 4: PROJETOS INSTALADOS NO BRASIL PELA WOBBEN. ................................................................... 17 TABELA 5: DISTRIBUIÇÃO POPULACIONAL ENTRE AS CIDADES NA REGIÃO NORTE FLUMINENSE. ................... 28 TABELA 6: ESTIMATIVA DO CONSUMO DE ENERGIA NA REGIÃO NORTE FLUMINENSE 2010. ........................... 29 TABELA 7: PROJEÇÃO ESTIMADA DA POPULAÇÃO NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO. ...................................... 30 TABELA 8: PROJEÇÃO ESTIMADA DE POPULAÇÃO NA REGIÃO NORTE FLUMINENSE. ..................................... 31 TABELA 9: CONSUMO DE ELETRICIDADE NO BRASIL 2014-2023. ................................................................ 32 TABELA 10: PROJEÇÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO ESTADO DO RJ. ...................................... 33 TABELA 11: ESTIMATIVA DE CONSUMO DE ENERGIA NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO CONSIDERANDO

ESTIMATIVA DE REDUÇÃO POR EFICIÊNCIA ENERGÉTICA. ..................................................................... 34 TABELA 12: VALORES DE VELOCIDADE MÉDIA E FATOR DE FORMA - SÃO JOÃO DA BARRA. ......................... 52 TABELA 13: VALORES DE VELOCIDADE MÉDIA E FATOR DE FORMA - MACAÉ. .............................................. 52 TABELA 14: VALORES DE VELOCIDADE MÉDIA E FATOR DE FORMA - SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA. ....... 52 TABELA 15: RELAÇÃO DE POSSIBILIDADE DE INSTALAÇÃO DOS AEROGERADORES WOBBEN POR ALTURA. ... 53 TABELA 16: RESULTADOS DE GERAÇÃO DE ENERGIA PARA CADA CASO. ..................................................... 54 TABELA 17: ESTIMATIVA DE RECEITA ANUAL POR AEROGERADOR POR LOCALIDADE. .................................... 56 TABELA 18: QUANTIDADE DE AEROGERADORES POSSÍVEIS LIMITADOS PELA ÁREA E DEMANDADOS PARA

ALCANÇAR A POTÊNCIA DE 30 MW. ................................................................................................... 56 TABELA 19: ESTIMATIVA DE RECEITA POR TODO O PERÍODO DE CONCESSÃO. .............................................. 57 TABELA 20: DADOS DE INVESTIMENTO TOTAL E DE ALTURA E QUANTIDADE DOS AEROGERADORES DO LEN

2014. .............................................................................................................................................. 59 TABELA 21: INVESTIMENTO POR AEROGERADOR POR ALTURA. ................................................................... 59 TABELA 22: ESTIMATIVA DE INVESTIMENTO ENCONTRADA POR AEROGERADOR PARA CADA ALTURA DE

INSTALAÇÃO DE INTERESSE. ............................................................................................................. 60 TABELA 23: DESPESAS TOTAIS NO PERÍODO DE CONCESSÃO PARA CADA POSSÍVEL PARQUE. ....................... 61 TABELA 24: SALDO GERAL DE VALORES DURANTE TODO O PERÍODO DE CONCESSÃO PARA CADA PROJETO

PROPOSTO. ..................................................................................................................................... 62 TABELA 25: ESTIMATIVA DO NÚMERO DE ANOS NECESSÁRIOS PARA A RECUPERAÇÃO DOS INVESTIMENTOS DOS

PROPOSTOS PARQUES. .................................................................................................................... 63 TABELA 26: CONCLUSÃO - PARQUES VIÁVEIS - BASE DA DECISÃO FINAL. .................................................... 64 TABELA 27: APRESENTAÇÃO ÚNICA DOS DADOS DA ESCOLHA FINAL. ........................................................... 65 TABELA 28: GERAÇÃO (EM GWH) DAS EÓLICAS NO BRASIL. ...................................................................... 69 TABELA 29: PROJEÇÃO DA POPULAÇÃO DO SUBSISTEMA SUDESTE/CO E A PROPORÇÃO FLUMINENSE. ....... 71 TABELA 30: CÁLCULO DA PROJEÇÃO DA PROPORÇÃO E DO CONSUMO DE ENERGIA NO ESTADO DO RJ. ...... 73 TABELA 31: AEROGERADOR E33 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – VERÃO..................................... 76 TABELA 32: AEROGERADOR E33 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – OUTONO. ................................. 76 TABELA 33: AEROGERADOR E33 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – INVERNO. ................................. 77 TABELA 34: AEROGERADOR E33 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – PRIMAVERA. ............................. 78 TABELA 35: AEROGERADOR E33 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – VERÃO. .................................. 78 TABELA 36: AEROGERADOR E33 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – OUTONO. ............................... 79 TABELA 37: AEROGERADOR E33 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – INVERNO. ............................... 80 TABELA 38: AEROGERADOR E33 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – PRIMAVERA. ........................... 80 TABELA 39: AEROGERADOR E33 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – VERÃO. ................. 81 TABELA 40: AEROGERADOR E33 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – OUTONO. .............. 82 TABELA 41: AEROGERADOR E33 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – INVERNO. .............. 82 TABELA 42: AEROGERADOR E33 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – PRIMAVERA. .......... 83 TABELA 43: AEROGERADOR E48 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – VERÃO..................................... 84

VI

TABELA 44: AEROGERADOR E48 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – OUTONO. ................................. 84 TABELA 45: AEROGERADOR E48 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – INVERNO. ................................. 85 TABELA 46: AEROGERADOR E48 – 50M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – PRIMAVERA. ............................. 86 TABELA 47: AEROGERADOR E48 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – VERÃO. .................................. 86 TABELA 48: AEROGERADOR E48 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – OUTONO. ............................... 87 TABELA 49: AEROGERADOR E48 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – INVERNO. ............................... 88 TABELA 50: AEROGERADOR E48 – 50M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – PRIMAVERA. ........................... 88 TABELA 51: AEROGERADOR E48 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – VERÃO. ................. 89 TABELA 52: AEROGERADOR E48 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – OUTONO. .............. 90 TABELA 53: AEROGERADOR E48 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – INVERNO. .............. 90 TABELA 54: AEROGERADOR E48 – 50M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – PRIMAVERA. .......... 91 TABELA 55: AEROGERADOR E48 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – VERÃO..................................... 92 TABELA 56: AEROGERADOR E48 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – OUTONO. ................................. 92 TABELA 57: AEROGERADOR E48 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – INVERNO. ................................. 93 TABELA 58: AEROGERADOR E48 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – PRIMAVERA. ............................. 94 TABELA 59: AEROGERADOR E48 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – VERÃO. .................................. 94 TABELA 60: AEROGERADOR E48 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – OUTONO. ............................... 95 TABELA 61: AEROGERADOR E48 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – INVERNO. ............................... 96 TABELA 62: AEROGERADOR E48 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – PRIMAVERA. ........................... 96 TABELA 63: AEROGERADOR E48 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – VERÃO. ................. 97 TABELA 64: AEROGERADOR E48 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – OUTONO. .............. 98 TABELA 65: AEROGERADOR E48 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – INVERNO. .............. 98 TABELA 66: AEROGERADOR E48 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – PRIMAVERA. .......... 99 TABELA 67: AEROGERADOR E82 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – VERÃO................................... 100 TABELA 68: AEROGERADOR E82 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – OUTONO. ............................... 100 TABELA 69: AEROGERADOR E82 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – INVERNO. ............................... 101 TABELA 70: AEROGERADOR E82 – 75M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – PRIMAVERA. ........................... 102 TABELA 71: AEROGERADOR E82 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – VERÃO. ................................ 102 TABELA 72: AEROGERADOR E82 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – OUTONO. ............................. 103 TABELA 73: AEROGERADOR E82 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – INVERNO.. ............................ 104 TABELA 74: AEROGERADOR E82 – 75M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – PRIMAVERA. ......................... 104 TABELA 75: AEROGERADOR E82 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – VERÃO. ............... 105 TABELA 76: AEROGERADOR E82 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – OUTONO. ............ 106 TABELA 77: AEROGERADOR E82 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – INVERNO. ............ 106 TABELA 78: AEROGERADOR E82 – 75M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – PRIMAVERA. ........ 107 TABELA 79: AEROGERADOR E82 – 100M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – VERÃO................................. 108 TABELA 80: AEROGERADOR E82 – 100M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – OUTONO. ............................. 108 TABELA 81: AEROGERADOR E82 – 100M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – INVERNO. ............................. 109 TABELA 82: AEROGERADOR E82 – 100M – GRUÇAÍ, SÃO JOÃO DA BARRA – PRIMAVERA. ......................... 110 TABELA 83: AEROGERADOR E82 – 100M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – VERÃO. .............................. 110 TABELA 84: AEROGERADOR E82 – 100M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – OUTONO. ........................... 111 TABELA 85: AEROGERADOR E82 – 100M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – INVERNO. ........................... 112 TABELA 86: AEROGERADOR E82 – 100M – ATERRADO DO IMBURO, MACAÉ – PRIMAVERA. ....................... 112 TABELA 87: AEROGERADOR E82 – 100M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – VERÃO. ............. 113 TABELA 88: AEROGERADOR E82 – 100M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – OUTONO. .......... 114 TABELA 89: AEROGERADOR E82 – 100M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – INVERNO. .......... 114 TABELA 90: AEROGERADOR E82 – 100M – SALINAS, SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA – PRIMAVERA. ...... 115

VII

Lista de Siglas e Abreviaturas

ABEEÓLICA – ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE ENERGIA EÓLICA

ABRADEE – ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DOS DISTRIBUIDORES DE ENERGIA ELÉTRICA

AG - AEROGERADOR

ANEEL – AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA

BCB – BANCO CENTRAL DO BRASIL

CBEE – CENTRO BRASILEIRO DE ENERGIA EÓLICA

CCEE – CÂMARA DE COMERCIALIZAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA

CELPE – COMPANHIA ENERGÉTICA DE PERNAMBUCO

EPE – EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA

IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA

IDH – ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO

MMQ – MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS

ONS – OPERADOR NACIONAL DO SISTEMA ELÉTRICO

PIB – PRODUTO INTERNO BRUTO

PROEÓLICA – PROGRAMA EMERGENCIAL DE ENERGIA EÓLICA

PROINFA – PROGRAMA DE INCENTIVO ÀS FONTES ALTERNATIVAS

SEINPE – SECRETARIA ESTADUAL DE ENERGIA, DA INDÚSTRIA NAVAL E DO PETRÓLEO (RJ)

SFDI – SÃO FRANCISCO DE ITABAPOANA

SFE – SOCIEDADE FLUMINENSE DE ENERGIA LTDA

SIN – SISTEMA INTERLIGADO NACIONAL

SJDB – SÃO JOÃO DA BARRA

UENF – UNIVERSIDADE ESTADUAL DO NORTE FLUMINENSE

VIII

Sumário

Capítulo 1: Introdução ............................................................................................ 1

Capítulo 2: Eólicas .................................................................................................. 4

2.1 Panorama Brasileiro ....................................................................................... 4

2.2 Análise da Fonte Eólica – Vantagens e Desvantagens .................................. 7

2.3 Aerogeradores ............................................................................................... 8

2.3.1 Tipos de Aerogeradores .......................................................................... 9

2.3.2 Componentes dos Aerogeradores ......................................................... 11

2.3.3 Escolha dos Aerogeradores .................................................................. 16

Capítulo 3: Região Estudada ................................................................................ 26

3.1 Caracterização da Região ............................................................................ 26

3.1.1 População .............................................................................................. 27

3.1.2 Consumo de Energia Elétrica ................................................................ 28

3.1.3 Estimativas Futuras de População e Consumo de Energia Elétrica ..... 29

3.2 Atlas Eólico .................................................................................................. 35

3.2.1 Densidade do ar .................................................................................... 35

3.2.2 Fator de Forma ...................................................................................... 36

3.2.3 Potencial Eólico ..................................................................................... 38

3.3 Locais de Instalação para o Estudo de Caso ............................................... 42

3.3.1 Gruçaí (São João da Barra ) .................................................................. 42

3.3.2 Aterrado do Imburo (Macaé) .................................................................. 43

3.3.3 Salinas (São Francisco de Itabapoana - SFdI) ...................................... 43

3.4 Parque Eólico Gargaú – Precedência Eólica na Região Estudada .............. 45

Capítulo 4: Estudos do Potencial de Geração Eólica na Região Norte Fluminense

do Estado do Rio de Janeiro ..................................................................................... 48

4.1 Técnica de Estimativa de Geração – Distribuição de Weibull ...................... 48

4.2 Estimativa de Geração de Energia Elétrica .................................................. 51

4.2.1 Metodologia de Cálculo ......................................................................... 51

4.2.2 Dados do Vento e Fator de Forma ........................................................ 52

4.2.3 Seleção dos Aerogeradores .................................................................. 53

4.2.4 Resultados dos Cálculos ....................................................................... 53

Capítulo 5: Viabilidade e Recuperação dos Investimentos ................................... 55

5.1 Receitas ....................................................................................................... 55

IX

5.2 Despesas ..................................................................................................... 57

5.2.1 Investimentos de Construção ................................................................ 57

5.2.2 Custos de Operação e Manutenção ...................................................... 61

5.3 Apresentação de Balanço de Caixa e Tempo de Recuperação ................... 62

Capítulo 6: Conclusão .......................................................................................... 64

Referências ............................................................................................................... 66

Anexo I ...................................................................................................................... 69

Anexo II ..................................................................................................................... 70

Anexo III .................................................................................................................... 75

1

Capítulo 1: Introdução

A sociedade em que vivemos busca, como um todo, sempre a evolução de

suas ciências, sejam elas humanas, sociais, de saúde, exatas, etc., e se baseia na

reflexão sobre o desenvolvimento, descoberta e aplicação de soluções, sendo elas

preventivas ou corretivas, ou mesmo somente pela criação, inovação.

Historicamente, as evoluções intelectual e tecnológica implicaram em evoluções

econômicas e sociais. Países que escolheram a educação como pilar da sociedade

hoje possuem fatores sociais destacados1 e dentro desse contexto o papel dos

engenheiros é de grande valia.

O papel dos engenheiros na concepção de sociedade moderna é

basicamente desenvolver soluções, preventivas ou corretivas, a fim de aplicar a

tecnologia na evolução do ambiente social compreendendo o desenvolvimento

socialmente justo, economicamente viável e igualitário e ambientalmente

responsável (DAGNINO et all., 2013). Ou seja, o potencial transformador da

sociedade, econômico-social, da atividade de engenharia é também humano, apesar

de sua ciência exata.

Adentrando na engenharia abordada neste projeto, o papel da Engenharia

Elétrica e de seus estudiosos não é diferente, apenas se especializa no âmbito de

soluções no controle, captação, adaptação, transformação, geração, transmissão,

uso, dentre outras possibilidades de aplicação da energia que tanto nos encanta

estudar.

É com base no papel de soluções preventivas do Engenheiro Eletricista que

se baseia este trabalho. A antecipação da solução frente ao problema pode precaver

e ressalvar um problema indesejado, livrando, assim, de surpresas indesejáveis

agentes ou usuários do setor elétrico.

Este trabalho foi desenvolvido tendo em vista a tendência mundial de

diversificação de fontes energéticas, conservação de energia, substituição do

petróleo, eficiência energética, planejamento ambiental e abastecimento estável,

1 A maior média de anos de escolaridade é dos Estados Unidos com 13,3 anos, estes possuem a terceira posição no ranking do Índice de Desenvolvimento Humano. O Brasil ocupa a 79ª posição e possui 7,4 anos de média de anos de escolaridade (UOL Notícias).

2

sem deixar de abrir mão de aspectos econômico-sociais, como a melhoria dos

números do Produto Interno Bruto (PIB) e Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)

(ROSA, 2014).

O foco é a análise da região litorânea da mesorregião Norte Fluminense, isto

é, a partir da cidade de Macaé até a cidade de São Francisco de Itabapoana quanto

à possibilidade e viabilidade de instalações de usinas eólicas, conforme mapa da

Figura 1.

Figura 1: Mesorregiões do estado do Rio de Janeiro. Fonte: www.arraialdocabo.com.br.

No Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Rio de

Janeiro estudo semelhante foi realizado, porém na região das Baixadas Litorâneas

entre as cidades de Araruama e Rio das Ostras. No estudo, o autor Leonardo

Henrique de Mattos Martins, abordou de forma semelhante ao que será apresentado

neste trabalho quanto ao estudo de eólicas no estado do Rio de Janeiro.

3

Entretanto há outros tipos de fontes energéticas que podem ser destacadas

como possibilidades de aplicação na região, são elas a energia termossolar, a

fotovoltaica, a térmica de biomassa.

Para a biomassa, segundo Atlas de Biomassa do Brasil publicado pela

Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), se todo o recurso excedente do Rio

de Janeiro fosse utilizado para a geração de energia elétrica, se alcançaria cerca de

100 MW. Isto é, apesar de na região norte fluminense ter muita produção de cana-

de-açúcar este recurso já está sendo utilizado de outras formas. Ou seja, além de

haver um fator limitante de potencial, o que torna a escolha menos favorecida, a

logística de atribuição de todo o recurso excedente do estado para a geração de

energia elétrica é complicada, o que não favorece a utilização deste recurso em

larga escala (ANEEL, 2014).

Para as solares há ainda o desafio de regulamentação específica no Brasil e

maior competitividade de preços em leilões. As termossolares possuem elevado

preço para sua implementação e para as fotovoltaicas a aplicação mais utilizada é

como geração distribuída, o que não é o escopo abordado neste trabalho.

.

4

Capítulo 2: Eólicas

2.1 Panorama Brasileiro

As usinas eólicas surgiram no Brasil em 1992. Essa participação iniciou-se

com a operação comercial do primeiro aerogerador (gerador de usina eólica)

instalado, resultado de uma parceria entre o Centro Brasileiro de Energia Eólica

(CBEE) e a Companhia Energética de Pernambuco (CELPE). Essa primeira turbina,

construída no arquipélago de Fernando de Noronha em Pernambuco, também foi a

primeira da América do Sul.

Apesar disso, até 2001/2002 o uso da fonte eólica evoluiu muito pouco no

país, principalmente devido ao alto custo da tecnologia da época. Houveram outros

fatores, como a falta de políticas públicas, o que retardou um pouco mais a

consolidação desse tipo de fonte como alternativa à geração convencional.

O fato que culminou no incentivo da construção e aplicação da tecnologia no

país foi a crise energética de 2001 e 2002, quando a falta de chuvas e de

investimentos no setor hidroelétrico resultou em reservatórios com baixo nível

d’água, provocando o racionamento de energia elétrica em todo o país. Foi resultado

de um mau planejamento energético que provocou diversos blackouts, interrupções

de fornecimento de energia elétrica.

Criou-se, assim, o Programa Emergencial de Energia Eólica (PROEÓLICA),

que tinha por objetivo a contratação de 1.050 MW de projetos de eólicas até o fim de

2003. Porém, esse programa foi substituído pelo Programa de Incentivo às Fontes

Alternativas de Energia Elétrica (PROINFA), que abrangia um maior número de

fontes e procurava solucionar o mesmo problema.

Porém, naquela mesma época, baseado em estudos e simulação de modelos

eólicos para o Brasil, a sazonalidade dos regimes hidrológicos e do regime de

ventos, em complementaridade, chamou atenção para a fonte, o que ajudou a abrir

mais o caminho da fonte.

5

O PROINFA, além de incentivar o desenvolvimento das fontes renováveis na

matriz energética, abriu caminho para a fixação da indústria de componentes e

turbinas eólicas no país.

Em 2014, como mostram os dados técnicos da Associação Brasileira de

Energia Eólica (ABEEólica), no Brasil existem instaladas 181 (cento e oitenta e uma)

usinas totalizando 4,5 GW de capacidade instalada. Mostrando não só a alta

capacidade do país no aproveitamento desse tipo de energia como também o

incentivo e a atenção que as eólicas têm ganhado nos últimos anos.

A geração total de energia elétrica no Brasil em 2012 foi de aproximadamente

552.500 GWh, sendo que 5.0502 GWh se referem à fonte eólica (EPE, 2013), o que

representa 0,91% de toda a energia elétrica gerada neste ano devido à força dos

ventos brasileiros.

Na Tabela 1 é apresentado um resumo dos dados históricos anuais de

geração de energia eólica no Brasil. Pode-se observar que apenas em meados da

década de 90 a geração dessa energia passou a fazer parte do cenário do Sistema

Interligado Nacional. Também nota-se que em 10 anos (1998-2008) tivemos um

aumento de 1.178 GWh a mais de produção de energia eólica, e em 4 anos (2008-

2012) o ganho foi de 3.867 GWh. Ou seja, de 2008-2012 a taxa de crescimento de

por ano foi de 966,75 GWh, enquanto que de 1998-2008 foi de 117,8 GWh,

atestando a enorme importância que vem sendo dada à fonte nos últimos anos.

Tabela 1: Geração de Eletricidade (GWh) de Fonte Eólica no Brasil.

1970 1980 1990 1998 2000 2001

0 0 0 5 1 35

2004 2008 2009 2010 2011 2012

61 1.183 1.238 2.177 2.705 5.050 Fonte: EPE (2014).

A Tabela 1 apresentada possui dados retirados da tabela EPE Capítulo 2,

conforme explicitado, no Anexo I é apresentada a planilha desde 1995 até hoje.

2 Os dados da EPE e da ABEEólica divergem em partes. Os dados da Associação Brasileira de Energia Eólica consideram os parques eólicos consagrados vencedores nos leilões de energia e/ou integrantes do mercado livre, enquanto a Empresa de Pesquisa Energética considera, além desses, também os dados de geração própria de energia.

6

A expectativa é que, segundo a ABEEólica, ao final do ano de 2017, 8,7 GW

de potência instalada da fonte proveniente dos ventos estejam instalados no país.

E, para uma maior atualização dos dados, utilizando dados de operação do

Sistema Interligado Nacional (SIN), do Operador Nacional do Sistema (ONS) do mês

de maio do ano corrente (2014), pode-se notar a representatividade da geração

eólica atual3. Os dados de geração de energia elétrica por fonte são mostrados na

Tabela 2.

Tabela 2: Geração de energia elétrica por fonte de energia (GWh) - Maio/2014.

Fonte GWh

Hidráulica 31.996

Térmica Convencional 10.625

Termo-Nuclear 1.397,7

Térmica Emergencial 0

Eólica 296,13

Total 44.316 Fonte: ONS (2014).

Observa-se que nesse último mês de maio, 0,66% de toda energia consumida

no país se deveu aos ventos. Apenas para situar percentualmente a fonte por outra

unidade de medida, que não a geração efetiva de energia no país, mas por

capacidade instalada, as eólicas em 2012 foram responsáveis por 1,6% da nação,

conforme pode ser visto na Tabela 3 (EPE, 2013).

Tabela 3: Capacidade instalada no Brasil, em 2012.

Fonte MW %

Usinas Hidroelétricas 79.811 66,0

Usinas Termoelétricas 32.778 27,1

PCH 4.248 3,5

CGH 235 0,2

Usinas Nucleares 2.007 1,7

Usinas Eólicas 1.886 1,6

Usinas Solares 8 0,0

Total 120.973 100 Fonte: EPE (2013).

3 Não se pode esquecer da sazonalidade dos ventos no país, isto é, o número da representatividade está menor em maio de 2014 que em 2012, regredimos? Não, apenas haverá meses em que sua utilização é menor e outras que esta será maior. No nosso exemplo, foi menor.

7

2.2 Análise da Fonte Eólica – Vantagens e Desvantagens

Apesar de haver pouco tempo de utilização da energia dos ventos para

produzir eletricidade no Brasil, muito se conhece de suas vantagens como fonte

alternativa. Sabe-se de sua característica inesgotável (fonte renovável), sua

propriedade de ser uma das fontes mais limpas utilizadas e, também, do seu baixo

grau de complexidade de construção. Essas vantagens tornam as fontes eólicas

extremamente competitivas para seu aproveitamento pelos sistemas elétricos.

Porém, nem tudo é qualidade para a fonte que transforma movimentação das

massas de ar em potência para nossos aparelhos elétricos. Nesse item, serão

brevemente apresentados alguns problemas da utilização e alguns impactos que

ocorreram devido à construção e operação dos aerogeradores.

Uma planta hidroelétrica inclui a construção de uma barragem para o

armazenamento de água e a instalação tanto de turbinas quanto de geradores

elétricos4. A usina gera conforme a vazão do rio, caso a vazão seja superior a

necessidade de geração daquela usina, há a possibilidade de armazenar a água

(ELETROBRÁS, 2014).

Porém, como armazenar o vento? Não há essa possibilidade de guardar o

vento para que sopre mais tarde caso não se necessite gerar toda aquela energia,

ou, pelo menos, ainda não foi descoberto um modo semelhante ao da barragem.

Portanto, ou a energia é consumida instantaneamente ou é armazenada em uma

fonte de energia elétrica (bateria) ou mecânica (motor-bomba, motor-compressor,

etc.).

Baterias são equipamentos que oneram o projeto, como o investimento

realizado já é significante para a construção de um parque, aumentá-lo ainda mais

pode torna-lo não competitivo no mercado de energia elétrica. Ou seja, não é

atrativo construir um parque eólico com uma bateria de uma enorme capacidade ao

lado para armazenamento e utilização posterior, sendo essa possibilidade

comumente descartada. Quanto ao armazenamento mecânico, também é item

4 Em usinas à fio d’água não há barragem e o raciocínio apresentado ao armazenamento dos ventos também vale.

8

adicional, o que eleva o custo do parque, apesar de aumentar sua confiabilidade,

não sendo comumente atrativo.

Um segundo problema é de ordem operativa. Como a velocidade dos ventos

varia constantemente há a necessidade estabilizar o sistema sempre que preciso.

Esse é um problema de fácil solução para a maioria das fontes, nada que um

controlador não seja capaz de resolver. Porém, construir fontes eólicas onde a

velocidade dos ventos varia demais e de forma abrupta não é o mais recomendado,

apesar de ser possível controlar tais casos.

Os demais problemas básicos são de ordem ambiental, como: I - alto nível de

ruído para grandes parques, devido ao nível de ruído audível, diante de

regulamentação que controla o nível permitido em áreas próximas a residências; II -

impactos visuais, que dependendo da região onde são instalados podem atrapalhar

paisagens turísticas, como podem também, em alguns lugares, incrementar a

paisagem; III - em parques eólicos há casos onde aves são mortas. Recomenda-se,

portanto, sua não instalação concentrada em áreas de proteção ambiental e/ou de

migração destes animais; IV - interferências eletromagnéticas, apesar de não serem

antenas perfeitas, sua movimentação e formato podem atrapalhar o deslocamento

de ondas desse tipo, causando interferências (ROSSI et all., 2014).

2.3 Aerogeradores

Os aerogeradores são a alma de um Parque Eólico, visto que estes são a

ligação entre o vento e a real entrega de energia à rede elétrica. É deles que,

através da transformação de energia, extrai-se o principal objetivo da engenharia

eólio-elétrica, a geração de energia elétrica a partir dos ventos.

9

2.3.1 Tipos de Aerogeradores

Existem dois tipos principais de aerogeradores, os de eixo vertical e os de

eixo horizontal. Sendo mais comum a utilização, conforme a tendência mundial, dos

aerogeradores de eixo horizontal.

Os aerogeradores de eixo vertical são basicamente mais simples, visto que

independente da direção do vento ele se utiliza da aerodinâmica para sempre girar

em um mesmo sentido. Na Figura 2 pode-se observar um modelo de aerogerador de

eixo vertical. Basicamente são movidos por forças de arrasto, apesar das forças de

sustentação também influenciarem na sua movimentação.

As forças de sustentação se baseiam no princípio de que a obstrução da

movimentação do vento por um corpo o faz sofrer a ação de forças que atuam

perpendicularmente ao escoamento, dependendo da geometria do corpo de

obstrução e do ângulo de ataque (ângulo formado entre a superfície do corpo e a

direção que o vento o encontra). As forças de arrasto são as que atuam na direção

do escoamento. Rotores que giram predominantemente sob força de sustentação

permitem aproveitar mais potência que os predominantemente sob força de arrasto,

para uma mesma velocidade de ventos. Um dos prováveis motivos pela preferência

mundial pelos aerogeradores de eixo horizontal.

Os aerogeradores de eixo horizontal são os mais comumente encontrados em

todo o mundo. A maior parte das instalações e experiências eólicas no mundo foram

feitas com esse tipo de esquema. Portanto, este trabalho focará neste tipo, visto o

domínio da tecnologia e da praticidade da experiência mundial.

10

Figura 2: Aerogeradores de Eixo Vertical. Fonte: www.sasenergia.pt

Estes funcionam basicamente como um cata-vento. Basicamente funcionam

sob a influência de forças de sustentação e de preferência devem possuir

mecanismos de controles que aproveitem ao máximo esse tipo de força, isto é,

tornando o encontro das pás do aerogerador o mais perpendicular possível à direção

do vento.

Existem diversos tipos de aerogeradores de eixo horizontal, com uma pá e

contrapeso, duas pás, três pás ou múltiplas pás (multivanefans), porém os mais

costumeiramente utilizados são os compostos por 3 pás do tipo hélice, conforme

exemplificado na Figura 3. Somente em casos especiais, quando as velocidades

médias dos ventos são muito elevadas, possivelmente gerando alto nível de ruídos,

utiliza-se 1 ou 2 pás.

Restringindo para os tipos mais comuns de aerogeradores de eixo horizontal,

este trabalho, com base na tendência mundial e brasileira, se utilizará de dados de

aerogeradores de eixo horizontal com três pás para a realização dos estudos de

potencial e viabilidade para a instalação na região Norte Fluminense.

11

Figura 3: Aerogeradores de Eixo Horizontal com 3 pás. Fonte: www.meuportugal.com.br

2.3.2 Componentes dos Aerogeradores

Os aerogeradores podem possuir diversos tipos de configurações, o que

comumente os difere é o tamanho, o formato e/ou alguns componentes internos ao

nacele (um dos componentes a ser apresentado). De uma forma geral os

aerogeradores são compostos por três grandes elementos, sendo estes a torre, o

nacele e o rotor.

2.3.2.1 Torre

As torres são fundamentais para elevar o rotor a uma altura onde o

aproveitamento da força dos ventos será utilizado. Elas devem suportar não apenas

o peso da própria estrutura do aerogerador como também sustentar o momento

12

provocado por essa mesma força sobre a estrutura sem deformá-la com o passar

dos anos. São também componentes de elevada contribuição no custo do projeto.

Figura 4: Montagem de Torre de Aerogerador, segundo estágio. Fonte: www.impsa.com

Ao longo dos anos, a estrutura evoluiu com o aumento da altura de

aproveitamento dos ventos e na melhoria da segurança e mobilidade do nacele.

Antigamente era composta de metais treliçados, mas com o aumento da potência

dos geradores e das pás utilizadas para isso, além da elevação da altura que a

estrutura seria instalada, essas passaram a ser compostas de metal tubular ou

concreto, possivelmente com cabos tensores.

2.3.2.2 Nacele

Nacele é o nome dado à carcaça do conjunto que forma o gerador elétrico.

Nesta carcaça fica o gerador, o sistema de controle, sistema de trava do rotor, e o

sistema de medição dos ventos. E dependendo do modelo do aerogerador, também

podem estar presentes a caixa multiplicadora de engrenagens, sensores de direção

e velocidade do vento, motores de posicionamento da nacele, transformador de alta

tensão, dentre outros.

https://www.google.com.br/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&docid=xtE3bJNvLfxOLM&tbnid=abnZlpwbpuOL1M:&ved=0CAQQjB0&url=http%3A%2F%2Fwww.impsa.com%2Fpt%2Fprodutos%2Fimpsawind%2FSitePages%2Fmontagem.aspx&ei=dnDQU_j4G6OKjAKlhoC4BA&psig=AFQjCNHDjlvc7m8Mmpc24zK91DOQYfcx_Q&ust=1406255584826041

13

As naceles ficam situadas imediatamente acima da torre e esta é a peça que

está diretamente ligada à turbina. Ou seja, deve ter estrutura para sustentar o peso

das pás e seus torques devido ao movimento. A seguir duas figuras, a Figura 5

ilustra o possível interior de uma nacele com diversos componentes e a Figura 6

diversas naceles montadas, sendo que em uma a turbina está sendo montada.

Figura 5: Possível estrutura interna de uma nacele. Fonte: CEPEL (2014).

Figura 6: Naceles montadas aguardando montagem da turbina. Fonte: www.pipocadebits.com

14

2.3.2.3 Cubo, Eixo e Pás

As pás são responsáveis por interagir com o vento de modo a converter parte

da energia cinética desse fenômeno natural em trabalho mecânico, e, para tanto, se

utilizam de formas aerodinâmicas. Assim, são as responsáveis por se utilizar das

forças de sustentação para movimentarem-se conforme sua aerodinâmica. No início

da utilização de aerogeradores estas eram compostas de alumínio, porém, com o

passar dos anos e a evolução dos estudos sobre a fonte, atualmente são

comumente compostas por fibra de vidro reforçada com epóxi.

Figura 7: Pás de aerogeradores em um pátio, aguardando montagem. Fonte: CEPEL (2014).

Estas pás são fixadas por parafusos e flanges a uma estrutura chamada

cubo. Normalmente composta por aço ou liga de alta resistência, em muitos

geradores, nos que possuem controle por passo, também possuem um mecanismo

e motores para ajuste do ângulo de ataque de todas as pás, aproveitando melhor o

vento e sua direção.

Para a transferência da energia, após acoplamento das pás ao cubo, há o

acoplamento entre o cubo e o eixo do gerador elétrico, que da forma similar aos

cubos são produzidos com aço ou liga de alta resistência.

15

Figura 8: Fabrica de cubos de aerogeradores da Wobben. Fonte: www.patrialatina.com.br

Juntos formam o conjunto responsável pela transferência da energia do

movimento do vento na energia mecânica do eixo do gerador elétrico,

Isto é, a energia eólica interage com as pás que, por sua vez, são encaixadas

no cubo que, por sua vez, fornecem a energia mecânica ao eixo do gerador elétrico,

completando a função de transferência mecânica de energia. Todo este conjunto é

inserido à nacele, onde está o gerador.

2.3.2.4 Gerador

Podendo estar conectado a uma caixa multiplicadora de engrenagens ou

mancais, este é o responsável por transformar a energia mecânica em energia

elétrica.

Entretanto a conversão de energia eólica enfrenta alguns problemas devido à

característica dos ventos, como por exemplo: variações na velocidade do vento;

variações no torque de entrada; exigência de frequência e tensão constante na

16

energia final produzida; e dificuldade de instalação, operação e manutenção devido

ao isolamento geográfico das usinas

Para a solução destes problemas a engenharia elétrica possui diversos tipos

de artifícios como a alteração do tipo de gerador utilizado (podendo ser de corrente

contínua, síncronos ou assíncronos), a utilização de controladores com reguladores

de tensão e frequência (utilizando eletrônica) e a utilização de filtros harmônicos na

saída, entre outros.

2.3.3 Escolha dos Aerogeradores

Para facilitar os estudos e analisar com maior objetividade a viabilidade eólica

na região litorânea fluminense entre as cidades de Macaé e São Francisco de

Itabapoana visando o atendimento às demandas futuras, que é o objetivo deste

trabalho, escolheu-se utilizar aerogeradores fabricados no Brasil de uma mesma

empresa e que tenha uma vasta atuação no cenário mundial, sendo esta a Wobben.

2.3.3.1 Situação da Empresa Escolhida no Brasil

Para situar a empresa no cenário brasileiro serão apresentados alguns fatos

sobre a Wobben (do grupo Enercon, um dos líderes do mercado eólico mundial).

Primeira empresa fabricante de aerogeradores de grande porte no Brasil, de

800 a 3000 kW;

Primeiro produtor independente de energia oriunda de fonte eólica no Brasil;

Todos aerogeradores e usinas entregues nos prazos, conforme

especificações contratuais;

Usinas com mais de 14 anos em operação no Brasil;

Primeiro fabricante a entregar as usinas do PROINFA e dos Leilões;

Projeto, construção, instalação, operação e manutenção de usinas eólicas;

Equipes técnicas brasileiras especialistas em operação, manutenção e

assistência técnica em todas as usinas;

17

1.200 colaboradores diretos e 4.000 indiretos;

3 fábricas no Brasil (Sorocaba – SP, Pecém – CE e Parazinho – RN);

1.700 fornecedores nacionais, atingindo mais de 60% de índice de

nacionalização;

No Brasil desde 1995;

Certificados de Qualidade do Germanischer Lloyd: ISO 9001/2008, ISO

14001/2004 e OHSAS 18001/2007.

Apresentando essas características e alto grau de facilidade de acesso às

características dos seus aerogeradores, utilizá-los para os estudos deste trabalho

trará objetividade e clareza no estudo dos dados. Na Tabela 4 são listadas as

eólicas instaladas pela empresa no Brasil e suas respectivas potências nominais.

Tabela 4: Projetos instalados no Brasil pela Wobben.

Número Cliente Projeto Pot. Nominal (MW) e

Aerogeradores

1 Tractebel/Suez Pedra do Sal 18 (20 x E44/900kW)

2 WWP Taíba 5 (10 x E40/500kW)

3 WWP Mucuripe 2,4 (4 x E40/600kW)

4 WWP Prainha 10 (20 x E40/500kW)

5 Tractebel/Suez Beberibe 25,6 (32 x E48/800kW)

6 Petrobrás Macau 1,8 (3 x E40/600kW)

7 Petrobrás Mangue Seco 26 (13 x E82/2000kW)

8 Petrobrás Cabugi 26 (13 x E82/2000kW)

9 Petrobrás Usinas Potiguar 26 (13 x E82/2000kW)

10 Petrobrás Juruti 26 (13 x E82/2000kW)

11 CPFL Eurus VI 8 (4 x E82/2000kW)

12 CPFL Santa Clara I 30 (15 x E82/2000kW)

13 CPFL Santa Clara II 30 (15 x E82/2000kW)

14 CPFL Santa Clara III 30 (15 x E82/2000kW)

15 CPFL Santa Clara IV 30 (15 x E82/2000kW)

16 CPFL Santa Clara V 30 (15 x E82/2000kW)

17 CPFL Santa Clara VI 30 (15 x E82/2000kW)

18 Iberdrola Rio do Fogo 49,6 (62 x E48/800kW)

19 Pacific Hydro Millenium 10,4 (13 x E48/800kW)

20 Pacific Hydro Vale dos Ventos 48 (60 x E48/800kW)

Fonte: WOBBEN (2014).

18

Para a continuação do estudo do escopo deste trabalho, já que agora se tem

o conhecimento do cenário da empresa no país e seus méritos como fornecedora,

passa-se a descrever os aerogeradores que serão mais tarde utilizados no estudo.

2.3.3.2 Aerogeradores da Wobben

A Wobben possui diversos aerogeradores para comercialização, alguns deles

fabricados no Brasil. Como o que é de interesse do trabalho são suas características

elétricas de geração destas máquinas, o foco sobre a apresentação dos dados será

neste sentido.

Cada máquina que será apresentada possui suas próprias características de

comportamento com o vento e de instalação. Essas características propiciarão

analisar e decidir a melhor combinação de máquina, de acordo com o local de

instalação, com as melhores sugestões de empreendimentos de possível instalação.

Destacando-se, é claro, que foram arbitrados os aerogeradores de um único

fabricante.

2.3.3.2.1 Aerogerador E33

O E33 possui as seguintes características, especificações e curva de

potência, conforme demonstram a Figura 9, a Figura 10 e a Figura 11.







19

Figura 9: Curva de Potência - E33. Fonte: ENERCON (2010).

Especificações Técnicas – Aerogerador E-33

Potência nominal 330 kW

Diâmetro do rotor 33,4 m

Altura do hub 37 / 44 / 49 / 50 m

Número de pás 3

Material da pá Resina Epóxi

Velocidade de rotação Variável, 18 - 45 rpm

Tipo Rotor contra o vento com

controle de passo ativo

Área varrida 876 m²

Alimentador Inversor Figura 10: Especificações Técnicas - E33.

Fonte: ENERCON (2010).

20

Figura 11: Foto do Aerogerador - E33.


21

Figura 12: Curva de Potência - E48. Fonte: ENERCON (2010).


Potência nominal 800 kW

Diâmetro do rotor 48 m

Altura do hub 50 / 60 / 75 / 76 m

Número de pás 3





Área varrida 1.810 m²



22



23

Figura 15: Curva de Potência - E82.



Potência nominal 2.000 kW

Diâmetro do rotor 82 m

Altura do hub 78 / 85 / 98 / 108 / 138 m

Número de pás 3





Área varrida 5.281 m²



24



25

De posse das características de instalação dos aerogeradores escolhidos,

vistos que juntos estes atendem às alturas de 50, 75 e 100 metros, e de suas

características de potência por velocidade de vento, tomando conhecimento da

região, será possível escolher o melhor local para a possível construção. Além das

especificações técnicas das máquinas apresentadas também é necessário conhecer

as características da região, cuja abordagem segue no próximo capítulo.

26

Capítulo 3: Região Estudada – Norte Fluminense

O estado Rio de Janeiro é um grande importador de eletricidade por não

produzir toda a sua demanda de energia elétrica.

Porém, quão mais próximo for gerada energia dos centros de consumo,

menos taxas de uso pelo sistema de transmissão/distribuição (TUSD/TUST) o

consumidor terá de pagar.

Quando os níveis das hidroelétricas (uma das fontes de energia mais baratas)

abaixam, o ONS, devido ao sistema utilizado de redução dos custos finais, pode se

utilizar muito das usinas térmicas (uma das fontes de energia mais caras), e muitas

vezes estas usinas ainda encontram-se longe de onde sua energia será consumida.

Isso faz com que o valor da tarifa se torne bem mais alto do que o consumidor está

acostumado a pagar por aquela energia.

Sendo assim, este trabalho, trazendo como alternativa a construção de

eólicas na região litorânea da mesorregião Norte Fluminense, isto é, dentro do

estado do Rio de Janeiro trás também uma alternativa de redução de custos para a

energia paga pelo cidadão fluminense.

3.1 Caracterização da Região

A Mesorregião Norte Fluminense é composta por nove municípios, sendo

esses Campos dos Goytacazes, Cardozo Moreira, São Fidélis, São Francisco de

Itabapoana, São João da Barra, Carapebus, Conceição de Macabu, Macaé e

Quissamã e possui uma área de 9.730.443km².

A economia da região tem seu alicerce na atividade petrolífera. Na Bacia de

Campos localizam-se diversos poços de petróleo e gás devido aos sedimentos

submersos da plataforma continental. Também possui grandes plantações de cana-

de-açúcar, sendo Campos dos Goytacazes o maior produtor do estado. Muitas

indústrias, devido à extração do petróleo na região, também têm migrado

principalmente para Campos e Macaé. Os demais municípios tem sua economia

27

baseada nas atividades agrícolas e na criação de gado para atender a indústria

alimentícia.

O rio Paraíba do Sul, mais importante do estado, corta parte da região, o que

também favorece as atividades do setor econômico primário desta região que

também é um grande polo universitário, onde se localizam a Universidade Estadual

do Norte Fluminense (UENF), além de mais quatro universidades públicas e mais

dez particulares.

3.1.1 População

Para o estudo de crescimento populacional no Brasil uma das melhores

fontes de dados é o censo periódico oficial populacional do Instituto Brasileiro de

Geografia e Estatística (IBGE). Os censos demográficos do instituto são realizados a

cada dez anos, e tem diversas utilidades além da informação do tamanho da

população. Informações como pirâmide etária, percentual anual de crescimento,

cadastro nacional, trabalho infantil, etc., que podem ser estratégicas para o governo.

Como exemplo de estratégia, a alocação de recursos públicos é diretamente

influenciada pela dimensão populacional da região na divisão percentual dos

recursos (RIBEIRO et all., 2004).

No último censo demográfico, realizado em 2010, a população no estado do

Rio de Janeiro contava com 15.989.929 de habitantes. Isto é, de acordo com este

censo, 8,38% da população do país reside no estado fluminense.

Na região Norte deste estado, que é a de interesse do trabalho, a população

cresceu cerca de 2% ao ano de 2000 (censo anterior) a 2010 (último censo), o que,

em termos absolutos, é equivalente a um aumento de 150.732 habitantes em dez

anos. A população nos censos de 2000 e 2010 está distribuída na região conforme a

Tabela 5.

28

Tabela 5: Distribuição Populacional entre as cidades na Região Norte Fluminense.

Cidade 2000 2010

Carapebus 8.666 13.359

Campos dos Goytacazes 406.989 463.731

Cardoso Moreira 12.595 12.600

Conceição de Macabu 18.782 21.211

Macaé 132.461 206.728

Quissamã 13.674 20.242

São Francisco de Itabapoana 41.145 41.354

São Fidélis 36.789 37.543

São João da Barra 27.682 32.747

Total 698.783 849.515 Fonte: RIBEIRO et all. (2004).

Esse crescimento populacional implica em maior consumo de energia elétrica.

Sendo a proposta desse trabalho trazer alternativas de fonte de energia para

suprimento de demandas futuras, saber que a população cresceu este número em

dez anos é importante.

3.1.2 Consumo de Energia Elétrica

Quanto ao consumo de energia elétrica na região Norte Fluminense os dados

oficiais da Empresa de Pesquisa Energética (EPE) não são direcionados, isto é, por

ser um órgão nacional e não estadual, esses dados são subdivididos apenas por

estado, e não por região estadual.

Como o objetivo do trabalho é analisar e avaliar o potencial de suprimento às

demandas futuras de energia elétrica a partir da geração eólica na região Norte

Fluminense, é preciso entender o comportamento do consumo da população desta

região, bem como suas projeções ao longo do tempo.

Apenas para ter-se uma ideia da representatividade regional do consumo de

energia elétrica, pode-se supor que este possui um comportamento semelhante ao

comportamento médio do estado. Isto é, supor que a região possui um

comportamento normal quando comparado ao da população estadual. Essa

suposição não nos fará errar por muito visto o tamanho do estado e as atividades da

29

região não serem muito diferente das demais regiões. Assim, pode-se supor que os

habitantes fluminenses consomem em média a mesma energia elétrica por ano,

reiterando-se que seja apenas para estimativa de consumo na região estudada.

Sendo assim, baseado no censo de 2010 do IBGE e no Anuário Estatístico de

Energia Elétrica de 2013 da EPE, pode-se estimar o valor médio de consumo por

habitante e o valor total de consumo de eletricidade na região no ano de 2010

(último ano em que os valores são exatos), conforme mostrado na Tabela 6.

Tabela 6: Estimativa do consumo de energia na região Norte Fluminense 2010.

Fontes: Elaboração própria baseada em IBGE (2014) e EPE (2013).

Portanto, o valor estimado de energia consumida na região Norte Fluminense

no ano de 2010 foi de 1.902 GWh.

3.1.3 Estimativas Futuras de População e Consumo de Energia Elétrica

Como não se pode antever o futuro, estimar de forma relativa e proporcional o

crescimento populacional e o consumo de energia elétrica é a ferramenta que se

tem em mãos para planejar qualquer das atividades públicas relacionadas a esses

números. As mesmas instituições responsáveis pelos censos demográficos e pelos

dados de energia elétrica se utilizam de técnicas de estatística para estimar os

valores futuros das grandezas de sua responsabilidade.

O horizonte futuro qual se quer olhar é um horizonte de construção de uma

usina eólica, cerca de 3 ou 5 anos a frente. Portanto, 2019 seria um ano ótimo para

o horizonte desejado. Decidiu-se, assim, olhar de hoje até 2020, para que se tenha

uma noção do quanto o consumo de eletricidade e a população norte-fluminense irá

crescer.

Local População (hab.) Consumo (GWh)

Estado do RJ 15.989.929 35.801

Região Norte Fluminense 849.515 1.902 (Estimado)

Proporção da População Norte Fluminense no Estado

5,31281% 5,31281%

30

As projeções de população5 para o estado do Rio de Janeiro conforme

mostradas na Tabela 7 são importantes para a continuação do estudo.

Tabela 7: Projeção estimada da população no estado do Rio de Janeiro.

Ano População

2014 16.506.059

2015 16.593.202

2016 16.676.577

2017 16.756.213

2018 16.832.135

2019 16.904.373

2020 16.972.953

2021 17.037.903

2022 17.099.251

2023 17.157.024

2024 17.211.249

2025 17.261.954

2026 17.309.167

2027 17.352.914

2028 17.393.225

2029 17.430.125

2030 17.463.643

Fonte: IBGE (2014a).

Supondo que a população Norte Fluminense cresça no mesmo ritmo e

mantenha sua proporcionalidade ao longo de todos os anos, para uma ideia

estimativa, se utilizando do valor percentual da população desta região no censo de

2010, encontrado na Tabela 6, calcula-se, para a população do local estudado, a

seguinte projeção anual, conforme Tabela 8.

5 O IBGE se utiliza de um método para estimar a população que é baseado no tamanho da população dos censos demográficos, no índice de mortalidade, no índice de fecundidade e no índice de migração internacional. Este método prevê a população do país de 2000 até 2030 e é chamado de Método das Componentes Demográficas. Esse método não será detalhado neste trabalho.

31

Tabela 8: Projeção estimada de população na região Norte Fluminense.

Ano População

2014 876.936

2015 881.565

2016 885.995

2017 890.226

2018 894.259

2019 898.097

2020 901.741

2021 905.191

2022 908.451

2023 911.520

2024 914.401

2025 917.095

2026 919.603

2027 921.927

2028 924.069

2029 926.029

2030 927.810

Fonte: Elaboração própria baseada em IBGE (2014a).

Apenas para comparação do número apurado com o estimado, o censo de

2010 contabilizou uma população de 15.989.929 pessoas no estado do Rio de

Janeiro e de 849.515 para a região estudada, sendo que nas projeções estes

valores foram de 16.012.869 e 850.733, respectivamente6. O que corresponde a um

erro para mais de 0,143%, ou seja, um erro irrelevante quando comparado ao nível

de complexidade dos cálculos e em valores absolutos.

Quanto às projeções de consumo da Empresa de Pesquisa Energética pode-

se tomar como base a Nota Técnica DEA 28/20137, de dezembro de 2013, que

projetou o consumo de energia elétrica no Brasil de 2013 a 2022. As projeções para

o consumo de energia elétrica no país são mostrados na Tabela 9.

Os dados de previsão estão baseados em premissas macroeconômicas,

projeção da população total residente (baseado nos dados do IBGE), projeção do

6 O tamanho da população mostrado nas tabelas Tabela 7 e Tabela 8 se refere ao final do ano, isto é, o censo apura a população no início do ano e a publica no meio deste mesmo ano. Portanto, a população do censo de 2010 é aproximadamente a população do final do ano de 2009. 7A Nota Técnica DEA sobre Projeção da Demanda de Energia Elétrica para os próximos 10 anos é

um relatório publicado anualmente em dezembro, portanto, a do ano de 2013 é a versão mais atual publicada.

32

número de domicílios, projeção de grandes consumidores industriais de energia,

expansão da produção industrial, dentre outros.

Tabela 9: Consumo de eletricidade no Brasil 2014-2023.

Ano Consumo (GWh)

2013 463.601

2014 481.385

2015 501.261

2016 522.657

2017 544.884

2018 568.657

2019 591.009

2020 614.426

2021 638.556

2022 662.969

2023 688.990

Fonte: EPE (2013a).

Não há nesta Nota Técnica a subdivisão de projeção de consumo por unidade

da Federação. Porém, numa aproximação, baseado na Tabela 19 da mesma NT

DEA 28/2013, que mostra dados do consumo de eletricidade da rede para o

subsistema Sudeste/CO, do Sistema Interligado Nacional (SIN), e com base na

proporção populacional do estado do Rio de Janeiro, como também da projeção

populacional do IBGE, foi elaborada metodologia de calculo, conforme o Anexo II,

cujos resultados seguem mostrados na Tabela 10.

33

Tabela 10: Projeção do Consumo de Energia Elétrica no Estado do RJ.

Ano Consumo (GWh)

2012 38.050

2013 38.908

2014 40.193

2015 41.709

2016 43.371

2017 44.988

2018 46.803

2019 48.431

2020 50.131

2021 51.941

2022 53.786

2023 55.797

Fonte: EPE (2013; 2013a) e IBGE (2014a).

De posse da estimativa do consumo de eletricidade do estado do Rio de

Janeiro, observa-se a importância do atendimento a essa demanda, visto o

crescimento de 43% em dez anos.

Figura 18: Subsistemas do Sistema Interligado Nacional. Fonte: ANEEL (2014a).

34

Existe um esforço da agência reguladora do setor elétrico brasileiro, ANEEL,

baseando-se nas Leis n° 9.991/2000, n° 11.465/2007 e n° 12.212/2011 de através

da eficiência energética reduzir o consumo de energia elétrica no país. Estas

estabelecem, dentre outras providências, que o investimento feito nessa área deve

ser de 0,5% da receita operacional líquida das empresas concessionárias,

permissionárias e autorizadas do setor elétrico (ANEEL, 2014a).

Em paralelo com essas leis há o Plano Nacional de Eficiência Energética, que

objetiva reduzir em até 20 anos a partir de 2010 em 106,6 GWh o crescimento

consumo de energia elétrica em todo o país (ABRADEE, 2014). Portanto, para os

anos de interesse da Tabela 10, a redução seria de 53,3 GWh no país. Para o Rio

de Janeiro o valor seria de aproximadamente 4,25 GWh. Considerando que esta

redução seja alcançada gradualmente ao longo dos anos, como resultado se estima

uma faixa de consumo de energia elétrica, apresentada na Tabela 11.

Tabela 11: Estimativa do Consumo de Energia Elétrica do Estado do Rio de Janeiro.

Ano Mín (GWh) Máx (GWh)

2012 - 38.050

2013 38.197 38.908

2014 39.127 40.193

2015 40.288 41.709

2016 41.594 43.371

2017 42.856 44.988

2018 44.316 46.803

2019 45.588 48.431

2020 46.933 50.131

2021 48.388 51.941

2022 49.877 53.786

2023 51.533 55.797

Fonte: Elaboração própria baseada em ABRADEE (2014) e EPE (2013a).

Este resultado de faixa de consumo de eletricidade não altera o fato do

crescimento do consumo demandar produção adicional de energia. Caso o consumo

seja o mínimo em 2023, ainda seriam 35% de crescimento ao longo de dez anos.

Portanto, o objetivo de analisar a viabilidade de eólicas para abastecimento de

demandas futuras é resguardado pelas expectativas mínima e máxima do consumo

de energia no estado do Rio de Janeiro.

35

3.2 Atlas Eólico

Logo após a iniciativa política de incentivo à inserção de usinas de energia

renovável na matriz energética brasileira, em 2002, o governo estadual do Rio de

Janeiro, através da Secretaria Estadual de Energia, da Indústria Naval e do Petróleo

(SEINPE), junto com a Sociedade Fluminense de Energia LTDA (SFE), criou o Atlas

Eólico do Estado do Rio de Janeiro.

O Atlas criado contém informações detalhadas sobre os regimes dos ventos

no estado, sendo baseadas em rigorosas metodologias e medições de qualidade,

segundo um dos de seus autores.

Dentre diversas informações fornecidas pelo documento as mais importantes

para o estudo deste trabalho são os mapas de densidade do ar, fator de forma,

potencial eólico a variadas alturas e épocas do ano.

3.2.1 Densidade do ar

Para o cálculo do potencial energético de eletricidade eólica, o valor de

densidade do ar é utilizado, a Figura 19 apresenta esse dado distribuído por todo o

estado em questão.

36

Figura 19: Densidade média anual do ar (kg/m³). Fonte: CEPEL (2014a).

3.2.2 Fator de Forma

Os fatores de forma médio anual e médio sazonal são de suma importância

no cálculo das distribuições de Weibull8. Na Figura 20 e na Figura 21 são mostrados

graficamente esses dados.

8 Uma técnica utilizada na estimativa de potencial eólico de uma região. Mais a frente, neste trabalho, esta técnica será brevemente apresentada e aplicada.

37

Figura 20: Fator de forma k, Weibull. Fonte: CEPEL (2014a).

A técnica e a metodologia do cálculo de geração de energia elétrica serão

apresentadas mais a frente neste trabalho. Os mapas de fator de forma e suas

relações impactam diretamente nos valores de estimativa de geração que serão

utilizadas na análise de viabilidade de construção de parques eólicos na

mesorregião norte fluminense.

38

Figura 21: Fator de forma Weibull Sazonal.

Fonte: CEPEL (2014a).

3.2.3 Potencial Eólico

Conforme dados do Atlas Eólico do estado do Rio de Janeiro são

apresentadas a seguir figuras que apresentam graficamente, em escala de cores, o

potencial de acordo com a velocidade dos ventos e altura de medição distribuídos ao

longo do território do estado.

Segundo Governo do Estado, esses dados foram calculados a partir de

medições anemométricas em torres nas respectivas alturas e do modelo de

mesoescala interpolando resoluções de escala por meio de simulações de camada-

limite atmosférica.

São mapas que representam velocidades de ventos em metros por segundo

(m/s) para diferentes alturas de torres para possíveis turbinas eólicas. Além dos

mapas de médias anuais dessas velocidades, há também mapas sazonais, o que

permite estimar não só a geração anual apenas, como também a geração por

estação do ano para cada possível local escolhido de instalação. As figuras a seguir

apresentam estes dados.

39

Figura 22: Potencial Eólico a 50 metros de altura, média anual.


Figura 23: Potencial Eólico a 50 metros de altura, média sazonal.


40





41





42

De posse dos dados gráficos de densidade, fator de forma e potencial em

variadas alturas, pode-se calcular, junto aos dados dos aerogeradores, o quanto de

energia elétrica pode-se produzir na região litorânea estudada. Porém, antes disso,

é necessário definir alguns locais de instalação dessas usinas, para tanto, utilizando

dados de satélite, seguimos com o item 3.3.

3.3 Locais de Instalação para o Estudo de Caso

A mesorregião norte fluminense, conforme visto no item 3.1, possui nove

municípios, sendo estes Campos dos Goytacazes, Cardozo Moreira, São Fidélis,

São Francisco de Itabapoana, São João da Barra, Carapebus, Conceição de

Macabu, Macaé e Quissamã. A área total da região é de 9.730.443km², porém, no

estudo em questão, o objetivo principal é indicar a ideia de instalação de eólicas na

zona litorânea desta mesorregião, e estimar, com base em fotos de satélites sobre a

situação atual da área, e por meio de estudos que posteriormente serão

apresentados, as melhores propostas de custo benefício de geração.

No item presente haverá a apresentação de algumas regiões onde, de acordo

com a geografia, haveria a possibilidade ou não da instalação desse tipo de fonte

energética. Foram selecionados três terrenos, ou áreas, onde haveria supostamente

espaço, boas condições de vento e de logística para a instalação dos

aerogeradores. Estes terrenos são apresentados nos subitens a seguir.

3.3.1 Gruçaí (São João da Barra)

Na busca por áreas da mesorregião norte fluminense, com fazendas e áreas

descampadas onde seriam aparentemente vantajosas instalações eólicas, escolheu-

se em São João da Barra, uma área em Gruçaí. Esta possui os seguintes dados de

coordenadas: 21°40’57,14”S e 41°01’22,92”O. Possui, também, área de cerca de 5

km², o que nos permite trabalhar com a quantidade de aerogeradores utilizados nos

estudos mais a frente.

43

Figura 28: Visão geral da área escolhida para parque eólico em Gruçaí – São João da Barra.

3.3.2 Aterrado do Imburo (Macaé)

Da mesma forma que o item anterior, determinou-se uma área propícia para a

instalação deste tipo de usina também na cidade de Macaé. Está localizada na

coordenada terrestre 22°20’00,56”S e 41°01’22,92”. A Figura 29 ilustra a área

escolhida. A área total é maior que à do item 3.3.1, sendo esta cerca de 6 km².

3.3.3 Salinas (São Francisco de Itabapoana)

Utilizando-se dos mesmos dados e premissas de escolhas anteriores, as

coordenadas escolhidas para o caso abordado neste item foram 21°27’47,21”S e

41°02’36,48”. Para ilustração da terceira localização escolhida segue a Figura 30.

A área de abrangência é de cerca de 5 km² de área para instalação do parque

eólico e é encontrada na região chamada de Salinas, em São Francisco de

Itabapoana.

44

Figura 29: Visão geral da área escolhida para parque eólico em Aterrado do Imburo – Macaé.

Figura 30: Visão geral da área escolhida para parque eólico em Salinas – São Francisco de Itabapoana.

45

3.4 Parque Eólico Gargaú – Precedência Eólica na Região

Estudada

Com 500 hectares de área (5 km²) este parque está localizado na cidade de

São Francisco de Itabapoana em frente à praia de Gargaú, protegida pela Marinha

Brasileira.

Foi incluída no Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia

Elétrica (PROINFA) do Governo Federal, teve sua outorga publicada no dia

06/05/2004, por meio da Resolução ANEEL n°534. Neste documento previa-se sua

entrada em operação comercial em dezembro de 2006.

Porém, a construção o parque atrasou muito, sendo sua geração somente

iniciada em abril de 2010, conforme previu o Despacho ANEEL n°4.560, de 9 de

dezembro de 2009.

Hoje o parque de 28 MW, gera energia para cerca de 80 mil pessoas. Este

parque possui 17 torres de 80 metros para os aerogeradores, cada um com 3

hélices de 30 metros de comprimento. Estima-se que as obras custaram cerca de

280 milhões de reais, que em virtude de todos os atrasos envolvidos resultou no

dobro do valor previsto inicialmente.

Esta precedência de parque eólico na região norte fluminense torna a

concepção deste trabalho mais factível e demonstra como é provável a possibilidade

e viabilidade de instalação de eólicas na zona litorânea da mesorregião Norte

Fluminense. As figuras a seguir não apenas ilustram como também inspiram a

continuação deste estudo.

46

Figura 31: Parque Eólico Gargaú. Fonte: www.panoramio.com.

Figura 32: Parque Eólico Gargaú. Fonte: www.panoramio.com.

http://www.panoramio.com/photo/35980726

http://www.panoramio.com/photo/35980726

47

Agora que se tem informação sobre a região, suas previsões de população e

consumo de energia; sobre aerogeradores, seus tipos, componentes, e seus

exemplares escolhidos; sobre o atlas eólico, os potenciais de vento e curvas

características; sobre os possíveis locais de instalação; e sobre a precedência de

atividade eólica na mesorregião estudada, pode-se partir para o passo mais

importante do trabalho.

O passo é o cálculo estimado da quantidade de energia elétrica gerada pelos

aerogeradores escolhidos, de acordo com suas alturas características em cada uma

das regiões escolhidas, baseando-se no método das distribuições de Weibull. O

método e seus resultados serão descritos no capítulo a seguir.

48

Capítulo 4: Estudos do Potencial de Geração Eólica na

Região Norte Fluminense do Estado do Rio de Janeiro

Para avaliar o potencial de geração uma usina eólica numa região, de posse

dos dados de curva de potência por velocidade do vento e dos mapas eólicos de

fator de forma e potencial, uma das técnicas comumente utilizadas é a distribuição

de Weibull (UFABC, 2014).

Somente após o entendimento da técnica pode-se prosseguir com os

cálculos, cuja teoria será descrita resumidamente a seguir.

4.1 Técnica de Estimativa de Geração – Distribuição de Weibull

A distribuição de Weibull nada mais é que um modelo matemático que por

meio de um fator de forma do vento e de uma média característica de velocidade

descreve o provável comportamento deste ao longo do ano.

Para os ventos, caracteriza-se como uma distribuição de probabilidade de

diferentes velocidades ocorrerem. Isto é, após a medição dos dados eólicos de uma

região, calcula-se a média da velocidade do vento e também um fator sobre o

comportamento deste ao longo do tempo. A técnica em questão associa uma

fórmula matemática que aproxima toda a curva, bastando estar de posse desses

dois valores. Ela leva em consideração o desvio padrão das medidas coletadas em

campo, sendo dessa forma, um parâmetro estatístico (UFABC, 2014).

A fórmula utilizada para a criação das curvas de probabilidades de velocidade

do vento num certo local resulta em diferentes formatos de curva. A Figura 33

mostra a influência do fator de forma nesses formatos.

A equação que a distribuição de Weibull obedece possui dois valores

coletados em campo, sendo estes o fator k (fator de forma do vento) e a velocidade

C (velocidade média do vento) e dois valores que são interdependentes, sendo

estes, a velocidade do vento e a frequência com que este ocorre.

49

Figura 33: Distribuição de Weibull - Variação com o fator de forma K. Fonte: Elaboração própria.

𝐹𝑟𝑒𝑞(𝑉) = 𝐾

𝐶(

𝑉

𝐶)

𝑘−1

𝑒𝑥𝑝 [− (𝑉

𝐶)

𝑘

]

Onde:

𝑉 – velocidade do vento;

𝐹𝑟𝑒𝑞(𝑉) – frequência que uma determinada velocidade aparece;

𝐶 – velocidade média do vento;

𝑘 – fator de forma do vento.

Com a obtenção da frequência em que a velocidade do vento ocorre em um

dado período, por meio dos dados das curvas de potência, conforme apresentado na

Figura 9, na Figura 12 e na Figura 15 dos aerogeradores, pode-se estimar a geração

de energia elétrica de uma determinada máquina gera ao longo do ano, ou de uma

estação do ano, por exemplo.

50

Para exemplificar a explicação, supondo que em uma dada região a

velocidade média do vento seja igual a 10 m/s e que o fator de forma deste é igual a

2, utilizando a equação acima obtém-se o gráfico da Figura 34. Observa-se nesse

gráfico as frequências em que ocorrem as velocidades dos ventos ao longo de um

determinado período9, sendo este arbitrário para o exemplo.

Figura 34: Exemplo de distribuição de Weibull. Fonte: Elaboração própria.

Por meio dos dados de velocidade e frequência de velocidade de vento pode-

se estimar a geração de uma determinada usina antes de sua construção. Os

próximos itens se basearão em apresentações de dados estimados desse tipo.

9 Podendo ser qualquer uma das quatro estações do ano ou a própria média anual.

51

4.2 Estimativa de Geração de Energia Elétrica

Neste item serão feitas estimativas de geração de energia elétrica para as

áreas escolhidas no item 3.3. Os resultados encontrados neste item de estimativa de

geração, somados aos dados obtidos dos documentos referentes ao Leilão de

Energia Nova de 2014, irão embasar a conclusão do trabalho.

4.2.1 Metodologia de Cálculo

Baseado na teoria da distribuição de Weibull pode-se estimar a geração de

energia elétrica de uma usina eólica. Porém, mais alguns parâmetros são

necessários, estes parâmetros e a distribuição de Weibull são descritos abaixo.

Dados Eólicos: Dados de velocidade do vento e do fator de forma de Weibull

colhidos visualmente por meio do Atlas Eólico do Estado do Rio de Janeiro;

Dados de Geração por Velocidade de Vento: Dados de potência de

geração por velocidade do vento fornecidos pelo fabricante. Esses dados são

os que formam as curvas de potência apresentadas no item 2.3.3.2;

A distribuição de Weibull: Utilizada para estimar a probabilidade e por

quanto tempo uma determinada velocidade de vento duraria em uma estação

do ano arbitrária. Baseada nos valores colhidos através do Atlas Eólico do

Estado do Rio de Janeiro de fator de forma (K) e de velocidade média do

vento para cada altura medida, obedecendo à teoria apresentada no item 4.1;

Número de horas em três meses: Cada estação possui 3 meses, portanto, o

número de horas em três meses é aproximadamente igual a 2160. Ou seja,

verifica-se aproximadamente10 o potencial de geração de energia elétrica em

cada estação, e se soma para se estimar o quanto num ano seria esse valor.

10 Aproximadamente, pois os mapas de fator de forma variam continuamente ao longo do ano. Não é difícil entender que os ventos se alteram conforme a Terra se move no que tange às estações. E como esta, por sua vez, se move continuamente, os ventos se alteram continuamente. Portanto, os valores encontrados são valores aproximados de geração de energia ao longo da estação e também ao longo do ano.

52

A partir da técnica de Weibull, dos dados eólicos do Atlas do Rio de Janeiro

para os locais escolhidos em cada estação do ano e dos dados de geração dos

aerogeradores da Wobben apresentados, calculou-se, neste trabalho, o quanto de

geração de energia cada uma das máquinas forneceria à rede ao longo do ano em

cada caso. Esses resultados de geração anual de energia por aerogerador serão

apresentados mais à frente. Antes disso, apresentam-se as entradas destes cálculos

nos itens a seguir.

4.2.2 Dados do Vento e Fator de Forma

Os valores de velocidade média dos ventos e fatores de forma em cada

localidade foram extraídos dos mapas do Altas Eólico e são apresentados nas três

tabelas a seguir.

Tabela 12: Valores de Velocidade Média e Fator de Forma - São João da Barra.

Velocidade Média (m/s) Fator de Forma SJdB

50 metros 75 metros 100 metros K

7 7 7,5 2,25 Verão

6 6 6,5 2,75 Outono

5,5 6 6,25 2,25 Inverno

7,5 8 8,5 2,35 Primavera Fonte: Elaboração própria.

Tabela 13: Valores de Velocidade Média e Fator de Forma - Macaé.

Velocidade Média (m/s) Fator de Forma Macaé


6 6,25 6,5 2,25 Verão

5,5 6 6,25 2,35 Outono

6 6,25 6,5 2,25 Inverno

7,25 7,5 7,75 2,25 Primavera Fonte: Elaboração própria.

Tabela 14: Valores de Velocidade Média e Fator de Forma - São Francisco de Itabapoana.

Velocidade Média (m/s) Fator de Forma SFdI


7 7,25 7,25 2,15 Verão

5,5 6 6,5 2,55 Outono

5,5 6 6,25 2,15 Inverno

8 8,25 8,5 2,25 Primavera Fonte: Elaboração própria.

53

Esses valores são entradas dos cálculos de geração de energia elétrica e,

portanto, serão utilizados mais à frente neste trabalho.

4.2.3 Seleção dos Aerogeradores

Cada aerogerador escolhido possui características técnicas diferentes. A

altura é uma delas. Como os dados do vento são fornecidos por altura pelo Atlas

Eólico, é necessário estabelecer quais aerogeradores podem ser instalados a 50, 75

e 100 metros. Na Tabela 15 é mostrada a relação das possibilidades de instalação.

Tabela 15: Relação de Possibilidade de Instalação dos Aerogeradores Wobben por Altura.

Aerogeradores Wobben Altura

E33 E48 E8211

Sim Sim Não 50 metros

Não Sim Sim 75 metros

Não Não Sim 100 metros Fonte: ENERCON (2010).

Como descrito na Tabela 15, há cinco possibilidades de combinação para os

aerogeradores. Essas possibilidades também serão utilizadas como entradas dos

cálculos a serem realizados de geração de energia elétrica.

4.2.4 Resultados dos Cálculos

Além das cinco possibilidades de instalação por altura apresentadas no item

anterior, há três possibilidades de localidades de instalação escolhidas e ainda

quatro estações no ano para calcular a geração por aerogerador. O total de tabelas

de cálculo a serem apresentadas é igual a:

11 Apesar de este aerogerador não possuir a altura exata de 75 ou de 100 metros, numa aproximação, podemos considerar que os mesmos dados de vento valem para as alturas de 78 e 98 metros, de especificação destas máquinas.

54

𝑁° 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑁° 𝐴𝑒𝑟𝑜𝑔𝑒𝑟𝑎𝑑𝑜𝑟𝑒𝑠𝑃𝑜𝑠𝑠í𝑣𝑒𝑖𝑠 ∗ 𝑁° 𝐿𝑜𝑐𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒𝑠 ∗ 𝑁° 𝐸𝑠𝑡𝑎çõ𝑒𝑠

𝑁° 𝑇𝑎𝑏𝑒𝑙𝑎𝑠 = 5 ∗ 3 ∗ 4 = 60

Para o objetivo da avaliação de viabilidade importa o resultado final de

geração anual. Portanto, os cálculos de geração das 60 tabelas estão apresentados

no Anexo III e apenas seus resultados são apresentados neste item.

Cada combinação de altura, aerogerador e localidade foi considerada um

projeto proposto. Os cálculos de geração foram feitos para esses projetos propostos,

constantes no Anexo III, e são apresentados na Tabela 16.

Tabela 16: Resultados de Geração de energia para cada caso.

Aerogerador Altura [m] Localidade Geração Anual de Eletricidade [kWh]

E33 50 SJdB 656.834,57

E33 50 Macaé 588.230,73

E33 50 SFdI 669.985,69

E48 50 SJdB 1.372.376,05

E48 50 Macaé 1.220.861,20

E48 50 SfdI 1.413.706,07

E48 75 SJdB 1.511.887,97

E48 75 Macaé 1.388.948,05

E48 75 SfdI 1.612.214,36

E82 75 SJdB 4.371.372,99

E82 75 Macaé 4.032.804,02

E82 75 SfdI 4.634.312,53

E82 100 SJdB 5.067.497,01

E82 100 Macaé 4.426.958,15

E82 100 SfdI 5.022.649,93

Fonte: Elaboração própria.

A partir dos resultados de geração de energia elétrica anual se calcula a

receita de um projeto. Quanto à viabilidade são os resultados financeiros que serão

determinantes. Sendo assim, a tabela mostrada neste item é um dado de entrada

para os cálculos financeiros, que serão apresentados a seguir.

55

Capítulo 5: Viabilidade e Recuperação dos Investimentos

Após a apresentação dos dados de cálculo da geração estimada, pode-se

calcular a receita de cada projeto proposto. Calculando também as despesas de

cada projeto proposto será possível comparar esses dados visando o raciocínio de

maximização dos lucros e otimização da produtividade, conforme ideias de Frederick

W. Taylor.

5.1 Receitas

Arbitrando que o preço de venda da energia comercializada seria igual à

média arredondada dos preços de compra de energia12 do Leilão de Energia Nova

(LEN) 2014, essa correspondência entre preço e energia gerada estimada é direta.

De posse do valor pago pelas distribuidoras aos geradores pela compra de energia,

igual a 129,97 R$/MWh, que arredondando para R$ 130,00, obtém-se a receita

anual estimada conforme a Tabela 17.

Baseado na legislação que enquadra empreendimentos de fontes renováveis,

incluindo eólicas, que injetem até 30 MW na rede como fontes de energia

incentivada13, limitar-se-á todas as injeções de potência a este valor. Limitar-se-á,

também, o número de aerogeradores por área, pois cada aerogerador necessita de

espaço suficiente para receber o vento e funcionar corretamente. Dessa forma, o

número de aerogeradores por localidade escolhido segue na Tabela 18.

12 Foi este o valor pago para o agente gerador no LEN 2014. Espera-se que não seja muito diferente em um próximo leilão. 13 A Lei 11.488/2007 estabelece que empreendimentos hidroelétricos com potência igual ou inferior a 1.000 (mil) kW e para aqueles com base em fontes solar, eólica, biomassa e co-geração qualificada, conforme regulamentação da ANEEL, cuja potência injetada nos sistemas de transmissão ou distribuição seja menor ou igual a 30.000 (trinta mil) kW, a ANEEL estipulará percentual de redução não inferior a 50% (cinqüenta por cento) a ser aplicado às tarifas de uso dos sistemas elétricos de transmissão e de distribuição, incidindo na produção e no consumo da energia comercializada pelos aproveitamentos.

56

Tabela 17: Estimativa de receita anual por aerogerador por localidade.

Aerogerador Altura [m] Localidade Geração Anual de

Energia [kWh] Receita Anual por Aerogerador [R$]

E33 50 SJdB 656.834,57 85.388,49

E33 50 Macaé 588.230,73 76.469,99

E33 50 SFdI 669.985,69 87.098,14

E48 50 SJdB 1.372.376,05 178.408,89

E48 50 Macaé 1.220.861,20 158.711,96

E48 50 SFdI 1.413.706,07 183.781,79

E48 75 SJdB 1.511.887,97 196.545,44

E48 75 Macaé 1.388.948,05 180.563,25

E48 75 SFdI 1.612.214,36 209.587,87

E82 75 SJdB 4.371.372,99 568.278,49

E82 75 Macaé 4.032.804,02 524.264,52

E82 75 SFdI 4.634.312,53 602.460,63

E82 100 SJdB 5.067.497,01 658.774,61

E82 100 Macaé 4.426.958,15 575.504,56

E82 100 SFdI 5.022.649,93 652.944,49


Tabela 18: Quantidade de aerogeradores possíveis limitados pela área e demandados para alcançar a potência de 30 MW.

Aerogerador Altura [m] Localidade Equivalência

em MW N° máx.

(Limitado pela área) Alcançar 30MW

E33 50 SJdB 0,075 20 400

E33 50 Macaé 0,067 24 447

E33 50 SFdI 0,076 18 392

E48 50 SJdB 0,157 20 191

E48 50 Macaé 0,139 24 215

E48 50 SFdI 0,161 18 186

E48 75 SJdB 0,173 16 174

E48 75 Macaé 0,159 20 189

E48 75 SFdI 0,184 14 163

E82 75 SJdB 0,499 16 60

E82 75 Macaé 0,460 20 65

E82 75 SFdI 0,529 14 57

E82 100 SJdB 0,578 16 52

E82 100 Macaé 0,505 20 59

E82 100 SFdI 0,573 14 52


Nota-se que a área é o parâmetro limitante da quantidade de aerogeradores

em todos os projetos propostos. Assim, aplicando-se a quantidade máxima de

aerogeradores possíveis durante todo o período de 30 anos de concessão, período

semelhante ao da usina eólica de Gargaú, em cada caso leva o resultado da receita

aos valores da Tabela 19.

57

Tabela 19: Estimativa de receita por todo o período de concessão.

Aerogerador Altura [m] Localidade N° Receita Anual por Aerogerador [R$]

Receita Período de Concessão

[R$]

E33 50 SJdB 20 85.388,49 51.233.094,00

E33 50 Macaé 24 76.469,99 55.058.392,80

E33 50 SFdI 18 87.098,14 47.032.995,60

E48 50 SJdB 20 178.408,89 107.045.334,00

E48 50 Macaé 24 158.711,96 114.272.611,20

E48 50 SFdI 18 183.781,79 99.242.166,60

E48 75 SJdB 16 196.545,44 94.341.811,20

E48 75 Macaé 20 180.563,25 108.337.950,00

E48 75 SFdI 14 209.587,87 88.026.905,40

E82 75 SJdB 16 568.278,49 272.773.675,20

E82 75 Macaé 20 524.264,52 314.558.712,00

E82 75 SFdI 14 602.460,63 253.033.464,60

E82 100 SJdB 16 658.774,61 316.211.812,80

E82 100 Macaé 20 575.504,56 345.302.736,00

E82 100 SFdI 14 652.944,49 274.236.685,80


5.2 Despesas

Nas receitas abordadas apenas a advinda da venda de energia foi

considerada, visto a enorme complexidade que receitas como marketing e

consultoria trazem por exemplo. Para as despesas serão abordadas as duas

principais e menos complexas, as com os investimentos na construção e as que

tangem a operação e manutenção (O&M) do parque.

5.2.1 Investimentos de Construção

Baseado nos resultados e no edital14 do Leilão de Energia Nova (LEN 2014),

realizado no dia 06 de junho de 2014, podem-se obter os seguintes dados.

A potência total vendida foi de 968.600 MW;

O preço médio de venda foi 126,18 R$/MWh, e o de compra 129,97

R$/MWh15;

14 Portaria MME n°34, de 28 de janeiro de 2014. 15 Os preços são diferentes pois a distribuidora deve pagar mais caro do que o custo de geração desta, para que o gerador tenha lucro sobre esta energia. A visão do leilão é: os compradores são as distribuidoras e os vendedores são os geradores.

58

O total de energia vendida foi de 80.645.644,80 MWh;

O investimento feito pelas distribuidoras foi de R$ 10.175.609.731,68;

O número total de aerogeradores foi de 256;

A média de altura dos aerogeradores foi de 110 metros;

Na construção de um parque eólico existem diversos tipos de serviços a

serem realizados e os custos destes possuem as mais variadas diferenças de

complexidade, variedade, importância e valor. Estes serviços podem ser obras civis,

como escavações, terraplanagem, concretagem; Segurança, como vigilância das

obras; Construção de Linhas, como lançamento de fios, instalação de equipamentos;

Mobilização de Pessoal para a realização dos serviços na obra; Aerogeradores,

suas torres, máquinas, pás e demais equipamentos envolvidos na instalação;

Licenciamento Ambiental; dentre diversos outros.

Porém, esses tipos de investimentos são de difícil estimativa, caso não se

estude muito a fundo um projeto. Como o estudo deste trabalho é estimado, se ter

uma base de valores para o balanço de despesas e receitas e, assim, conhecer os

melhores investimentos a serem realizados corresponde ao estudo de viabilidade.

Para que se tenha uma ideia dos investimentos em todos os seguimentos da

construção de um parque eólico baseado em dados de resultados do leilão pode-se

utilizar o valor dos investimentos por aerogerador. Isso nos leva a considerar, de um

modo geral, todos os investimentos como interdependentes da quantidade de

máquinas envolvidas. Utilizando como base o resultado do LEN 2014, o estudo de

investimentos foi realizado.

Como se tem três alturas diferentes de aerogeradores (50, 75 e 100 metros),

e como os resultados do leilão não trazem a informação do quanto é investido por

altura de aerogerador, utilizou-se o Método dos Mínimos Quadrados para a

realização da estimativa desse investimento.

Como base de cálculo do método, os dados de investimentos, de altura e de

quantidade dos aerogeradores dos vencedores do Leilão de Energia Nova 2014 são

apresentados na Tabela 20.

59

Tabela 20: Dados de investimento total e de altura e quantidade dos aerogeradores do LEN 2014.

Empreendimento Investimento (R$) Número de

Aerogeradores Altura dos

Aerogeradores

AURA MANGUEIRA VII R$ 81.290.000,00 11 93

AURA MIRIM II R$ 96.070.000,00 13 93

OURO BRANCO 1 R$ 103.951.200,00 15 105

OURO BRANCO 2 R$ 103.951.200,00 15 105

QUATRO VENTOS R$ 78.422.880,00 11 105

SANTANA I R$ 197.439.950,00 15 114

SANTANA II R$ 164.194.500,00 12 93

CALANGO 6 R$ 191.309.720,00 15 93

ITAREMA IV R$ 66.351.000,00 7 100

ITAREMA IX R$ 95.446.000,00 10 120

ITAREMA VI R$ 79.136.000,00 8 120

ITAREMA VII R$ 69.242.000,00 7 100

ITAREMA VIII R$ 69.242.000,00 7 100

VENTOS DE SÃO CLEMENTE 1 R$ 102.940.000,00 15 120








Fonte: CCEE (2014) e ANEEL (2014b).

A partir dos dados apresentados calcula-se a Tabela 21, que descreve o valor

médio de investimento por altura de instalação da máquina do aerogerador. Nesta

tabela a primeira coluna se refere ao valor total de investimento.

Tabela 21: Investimento por aerogerador por altura.

Investimento (R$) Número de

Aerogeradores Altura dos

Aerogeradores Investimento/Aerogerador

R$ 1.016.629.450,00 107 93 R$ 9.501.209,81

R$ 379.417.000,00 39 100 R$ 9.728.641,03

R$ 286.325.280,00 41 105 R$ 6.983.543,41

R$ 197.439.950,00 15 114 R$ 13.162.663,33

R$ 1.067.977.000,00 142 120 R$ 7.520.964,79

Fonte: Elaboração própria baseada em CCEE (2014) e ANEEL (2014b).

As equações do Método dos Mínimos Quadrados Linear são apresentadas a

seguir (LAY, 1999):

𝑦 = 𝑏 + 𝑎𝑥

60

�̅� = ∑ 𝑦𝑖

𝑛

𝑖=1

; �̅� = ∑ 𝑥𝑖

𝑛

𝑖=1

𝑎 =∑ 𝑥𝑖(𝑦𝑖 − �̅�)𝑛

𝑖=1

∑ 𝑥𝑖(𝑥𝑖 − �̅�)𝑛𝑖=1

𝑒 𝑏 = �̅� − 𝑎�̅�

A utilização dos dados das duas últimas colunas da Tabela 21 junto com as

equações apresentadas resulta nos valores dos parâmetros do MMQ Linear, sendo

estes:

�̅� = 106,4 𝑚

�̅� = 9.379.404,48 𝑅$

𝑎 = 6.373,36 𝑅$/𝑚

𝑏 = 8.701.278,85 𝑅$

Portanto, com os parâmetros da reta que descreve os investimentos, os

valores em reais por aerogerador para cada altura de instalação de interesse16 ficam

de acordo com a tabela seguinte.

Tabela 22: Estimativa de investimento encontrada por aerogerador por altura instalação.

Altura dos Aerogeradores Investimento/Aerogerador [R$]

50 9.019.946,90

75 9.179.280,93

100 9.338.614,96


16 Não foi levada em consideração outra diferença técnica entre os aerogeradores. O estudo prioriza o aspecto técnico direto de relação entre velocidade do vento e capacidade de geração por velocidade eólica. O que se compara é a eficiência do gerador para um determinado aproveitamento de vento. Aspectos de preços para cada diferença técnica do gerador foram descartadas, visto o acesso de informação ser em parte confidencial.

61

5.2.2 Custos de Operação e Manutenção

Os custos de operação e manutenção incluem os seguintes valores:

operação; manutenção (materiais, mão-de-Obra e serviços); pessoal de apoio à

equipe de engenharia; administração; despesas gerais dos serviços centrais; taxas e

obrigações; seguros; renovações principais; pagamentos de leasing e aluguel do

terreno (ABREU, 2014).

De acordo com a referência anterior um valor aproximado que engloba esse

custo anual, 14,66 €/kW17 em 2003, o que se traduz como cerca de 57 R$/kW hoje

em dia18. Utilizando os dados de potência equivalente em MW da Tabela 18 os

custos de O&M podem ser calculados para cada caso durante todo o período de

concessão. Sendo assim, englobando os dados de investimentos, as despesas

totais dos parques eólicos seguem na Tabela 23.

Tabela 23: Despesas totais no período de concessão para cada possível parque.

AG Altura

[m] Local N°

Equivalência em MW (Parque)

Custos de O&M Investimentos para

Construção Despesas totais

E33 50 SJdB 20 1,5 R$ 2.564.354,13 R$ 180.398.938,00 R$ 182.963.292,13

E33 50 Macaé 24 1,6 R$ 2.755.820,68 R$ 216.478.725,60 R$ 219.234.546,28

E33 50 SFdI 18 1,4 R$ 2.354.127,79 R$ 162.359.044,20 R$ 164.713.171,99

E48 50 SJdB 20 3,1 R$ 5.357.906,48 R$ 180.398.938,00 R$ 185.756.844,48

E48 50 Macaé 24 3,3 R$ 5.719.651,09 R$ 216.478.725,60 R$ 222.198.376,69

E48 50 SFdI 18 2,9 R$ 4.967.337,09 R$ 162.359.044,20 R$ 167.326.381,29

E48 75 SJdB 16 2,8 R$ 4.722.061,06 R$ 146.868.494,88 R$ 151.590.555,94

E48 75 Macaé 20 3,2 R$ 5.422.605,39 R$ 183.585.618,60 R$ 189.008.223,99

E48 75 SFdI 14 2,6 R$ 4.405.983,09 R$ 128.509.933,02 R$ 132.915.916,11

E82 75 SJdB 16 8,0 R$ 13.653.055,36 R$ 146.868.494,88 R$ 160.521.550,24

E82 75 Macaé 20 9,2 R$ 15.744.508,84 R$ 183.585.618,60 R$ 199.330.127,44

E82 75 SFdI 14 7,4 R$ 12.665.004,78 R$ 128.509.933,02 R$ 141.174.937,80

E82 100 SJdB 16 9,3 R$ 15.827.250,94 R$ 149.417.839,36 R$ 165.245.090,30

E82 100 Macaé 20 10,1 R$ 17.283.329,78 R$ 186.772.299,20 R$ 204.055.628,98

E82 100 SFdI 14 8,0 R$ 13.726.283,02 R$ 130.740.609,44 R$ 144.466.892,46


17 Apesar de Brasil e Portugal possuírem características sociais e trabalhistas diferentes o melhor dado valorado de operação e manutenção de eólicas foi o obtido desta dissertação. 18 Considerando média de taxa de inflação europeia e taxa de câmbio atual, conforme dados do BCB e do site do jornal Expresso, de Portugal.

62

5.3 Apresentação de Balanço de Caixa e Tempo de Recuperação

O cálculo a ser realizado neste item além de simples é direto. A comparação

entre os valores de despesas e receitas e a expectativa do tempo de recuperação

são elementos cruciais para a análise de viabilidade de um projeto. A tabela a seguir

apresenta o saldo de cada projeto proposto.

Tabela 24: Saldo geral de valores durante o período de concessão por projeto proposto.

AG Altura

[m] Local N°

Receita Período de Concessão

Despesas Período de Concessão

Saldo do Período de Concessão

E33 50 SJdB 20 R$ 51.233.094,00 R$ 182.963.292,13 -R$ 131.730.198,13

E33 50 Macaé 24 R$ 55.058.392,80 R$ 219.234.546,28 -R$ 164.176.153,48

E33 50 SFdI 18 R$ 47.032.995,60 R$ 164.713.171,99 -R$ 117.680.176,39

E48 50 SJdB 20 R$ 107.045.334,00 R$ 185.756.844,48 -R$ 78.711.510,48

E48 50 Macaé 24 R$ 114.272.611,20 R$ 222.198.376,69 -R$ 107.925.765,49

E48 50 SFdI 18 R$ 99.242.166,60 R$ 167.326.381,29 -R$ 68.084.214,69

E48 75 SJdB 16 R$ 94.341.811,20 R$ 151.590.555,94 -R$ 57.248.744,74

E48 75 Macaé 20 R$ 108.337.950,00 R$ 189.008.223,99 -R$ 80.670.273,99

E48 75 SFdI 14 R$ 88.026.905,40 R$ 132.915.916,11 -R$ 44.889.010,71

E82 75 SJdB 16 R$ 272.773.675,20 R$ 160.521.550,24 R$ 112.252.124,96

E82 75 Macaé 20 R$ 314.558.712,00 R$ 199.330.127,44 R$ 115.228.584,56

E82 75 SFdI 14 R$ 253.033.464,60 R$ 141.174.937,80 R$ 111.858.526,80

E82 100 SJdB 16 R$ 316.211.812,80 R$ 165.245.090,30 R$ 150.966.722,50

E82 100 Macaé 20 R$ 345.302.736,00 R$ 204.055.628,98 R$ 141.247.107,02

E82 100 SFdI 14 R$ 274.236.685,80 R$ 144.466.892,46 R$ 129.769.793,34


A Tabela 25 apresenta o número de anos necessários para a recuperação

dos valores totais de despesas.

63

Tabela 25: Estimativa do número de anos necessários para a recuperação dos investimentos dos propostos parques.

AG Altura

[m] Local N°

Média de Receita por Ano

Número de Anos Equivalentes de

Recuperação de Saldo

Quantos anos para começar a lucrar

E33 50 SJdB 20 R$ 1.707.769,80 -77,14 107,14

E33 50 Macaé 24 R$ 1.835.279,76 -89,46 119,46

E33 50 SFdI 18 R$ 1.567.766,52 -75,06 105,06

E48 50 SJdB 20 R$ 3.568.177,80 -22,06 52,06

E48 50 Macaé 24 R$ 3.809.087,04 -28,33 58,33

E48 50 SFdI 18 R$ 3.308.072,22 -20,58 50,58

E48 75 SJdB 16 R$ 3.144.727,04 -18,20 48,20

E48 75 Macaé 20 R$ 3.611.265,00 -22,34 52,34

E48 75 SFdI 14 R$ 2.934.230,18 -15,30 45,30

E82 75 SJdB 16 R$ 9.092.455,84 12,35 17,65

E82 75 Macaé 20 R$ 10.485.290,40 10,99 19,01

E82 75 SFdI 14 R$ 8.434.448,82 13,26 16,74

E82 100 SJdB 16 R$ 10.540.393,76 14,32 15,68

E82 100 Macaé 20 R$ 11.510.091,20 12,27 17,73

E82 100 SFdI 14 R$ 9.141.222,86 14,20 15,80


64

Capítulo 6: Conclusão

Após toda apresentação da região e de seus dados eólicos; dos

aerogeradores, seus componentes e exemplares a utilizar; da escolha de

localidades onde a construção é viável; da apresentação e utilização da técnica de

estimativa de geração de energia elétrica anual para eólicas; e da comparação de

dados contábeis, se chega, enfim, ao objetivo do trabalho.

O objetivo do trabalho é a análise e avaliação da possibilidade e viabilidade

de instalação de propostas de parques eólicos na região litorânea da mesorregião

norte fluminense. De posse de todos os argumentos supracitados e dos dados da

tabela de saldo geral e da tabela de tempo de recuperação, podem-se escolher os

melhores projetos propostos. A Tabela 26 apresenta os projetos viáveis.

Tabela 26: Conclusão - Parques viáveis - Base da decisão final.

AG Altura [m]

Local N° Quantos anos para começar a lucrar

Saldo do Período de Concessão

E82 75 SJdB 16 17,65 R$ 112.252.124,96

E82 75 Macaé 20 19,01 R$ 115.228.584,56

E82 75 SFdI 14 16,74 R$ 111.858.526,80

E82 100 SJdB 16 15,68 R$ 150.966.722,50

E82 100 Macaé 20 17,73 R$ 141.247.107,02

E82 100 SFdI 14 15,80 R$ 129.769.793,34


Os dois critérios a serem utilizados são:

1. Qual proposta lucra mais rápido?

2. Qual proposta lucra mais?

Ambos os critérios são importantes. Porém, já que não se podem instalar dois

parques no mesmo lugar, para os casos estudados se farão três comparações e a

decisão será tomada por localidade.

Para as três localidades (Gruçaí - São João da Barra, Aterrado do Imburo -

Macaé e Salinas - São Francisco de Itabapoana) o aerogerador E82, instalado a 100

metros de altura, é mais rentável e recupera os custos mais rapidamente, ao se

utilizar do critério citado, tornando-o um projeto melhor.

65

Estes projetos não só gerariam energia para o desenvolvimento do país, do

estado e da região, como também levariam emprego à localidade, aumentariam à

economia local e nacional além de impulsar o desenvolvimento social. Um

empreendimento gerador é muito mais do que uma simples fonte de transformação

de energia, pode ser uma das alavancas que junto consigo eleva o bem estar social.

Desta forma, os projetos são rentáveis, respeitam a natureza local e são socialmente

atrativos, o que os enquadram nos objetivos da engenharia.

Sendo assim, apresenta-se na Tabela 27 a escolha final das propostas como

atingimento do objetivo, com todos os dados escolhidos e estimados por cálculo.

Tabela 27: Dados Condensados dos Projetos Escolhidos.

Item São João da Barra Macaé São Francisco de

Itabapoana

Aerogerador E82 E82 E82

Altura [m] 100 100 100

Localidade Gruçaí Aterrado do Imburo Salinas

N° de aerogeradores 16 20 14

Geração Anual de Energia [kWh] 81.079.952,16 88.539.163,07 70.317.098,96

Equivalência em MW 9,3 10,1 8,0

Custos de O&M R$ 15.827.250,94 R$ 17.283.329,78 R$ 13.726.283,02

Investimentos para Construção R$ 149.417.839,36 R$ 186.772.299,20 R$ 130.740.609,44

Despesas Período de Concessão R$ 165.245.090,30 R$ 204.055.628,98 R$ 144.466.892,46

Receita Período de Concessão R$ 316.211.812,80 R$ 345.302.736,00 R$ 274.236.685,80

Saldo do Período de Concessão R$ 150.966.722,50 R$ 141.247.107,02 R$ 129.769.793,34

Nº anos para começar a lucrar 15,68 17,73 15,80


66

Referências

ABEEÓLICA - Associação Brasileira de Energia Eólica. Disponível em:

http://www.portalabeeolica.org.br/index.php/ nosso-setor.html. Acesso em:

08mai2014.

ABREU, C. M.. Custos Financeiros e Sociais da Geração de Electricidade em

Parques Eólicos. Dissertação de Mestrado. Departamento de Engenharia

Biológica. Universidade de Minho. 2006.

ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica. Disponível em:

http://www.aneel.gov.br/aplicacoes/atlas/pdf/05-Biomassa(2).pdf. Acesso em:

18ago.2014.


http://www.aneel.gov.br/area.cfm?idArea=758. Acesso em: 11jul.2014a.


http://biblioteca.aneel.gov.br/index.html. Acesso em: 10ago.2014b.

ABRADEE - Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica.

Disponível em: http://www.abradee.com.br/imprensa/artigos-e-releases/455-

distribuidoras-realizam-primeiro-encontro-sobre-eficiencia-energetica-

abradee. Acesso em: 18ago.2014.

BCB - Banco Central do Brasil. Disponível em: http://www.bcb.gov.br/pt-

br/paginas/default.aspx. Acesso em: 09ago.2014.

BRASIL - Presidência da República. Lei n°11.488. Brasília, Distrito Federal,

2007.

CCEE - Câmara de Comercialização de Energia Elétrica. Disponível em:

http://www.ccee.org.br/portal/faces/oquefazemos_menu_lateral/leiloes?_afrLo

op=524778384593494#%40%3F_afrLoop%3D524778384593494%26_adf.ctrl

-state%3Dnx9q10vv4_45. Acesso em: 09ago.2014.

CEPEL - Centro de Pesquisas da Eletrobrás. Disponível em:

http://www.cresesb.cepel.br/content.php?cid=231. Acesso em: 15jul.2014.

CEPEL - Centro de Pesquisas da Eletrobrás. Disponível em:

<http://http://www.cresesb.cepel.br/publicacoes/download/atlas_eolico/At

lasEolicoRJ.pdf>.Acesso em: 15jul.2014a

DAGNINO, R., TAHAN NOVAES, H. e FRAGA, L.. Engenheiro e a

Sociedade. Editora Insular, São Paulo, 2013.

67

ELETROBRÁS - Centrais Elétricas Brasileiras . Disponível em:

http://www.furnas.com.br/hotsites/sistemafurnas/usina_hidr_funciona.asp.

Acesso em: 25jun.2014.

EPE - Empresa de Pesquisa Energética. Anuário Estatístico de Energia

Elétrica. Rio de Janeiro, 2013.

EPE - Empresa de Pesquisa Energética. Nota Técnica DEA 28/2013. Rio de

Janeiro, 2013a.

ENERCON. Enercon - Wind Energy Converters - Product Overview. Aurich,

Alemanha, 2010.

FRANCISCO, W. D.. Disponível em: http://www.brasilescola.com/geografia/

vento.htm. Acesso em: 08mai.2014.

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Disponível em:

http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/censo2010/default.shtm.

Acesso em: 05jul.2014

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Disponível em:

http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/projecao_da_populacao/20

13/default_tab.shtm. Acesso em: 05jul.2014a.

EXPRESSO - Jornal Expresso de Portugal. Disponível em: http://expresso.

sapo.pt/inflacao-na-zona-euro-mantem-se-muito-baixa=f858503. Acesso em:

13ago.2014.

LAY, D. C. Álgebra Linear e suas aplicações (2ª Edição). Rio de Janeiro:

LTC Editora, 1999.

MMA - Ministério do Meio Ambiente. http://www.mma.gov.br/clima/energia/

energias-renovaveis/energia-maremotriz. Acesso em: 08mai.2014.

MARTINS, L.H. de M., Avaliação do Potencial Eólico da Região dos Lagos,

Utilizando a Distribuição de Weibull. Trabalho de Conclusão de Curso.

Departamento de Engenharia Elétrica. Universidade Federal do Rio de

Janeiro, 2014.

NETO, P., Disponível em: http://www.infoescola.com/energia/armazenamento-

da-energia-eletrica-energia-eolica/. Acesso em: 25jun.2014.

ONS - Operador Nacional do Sistema Elétrico. Disponível em:

www.ons.org.br. Acesso em: 24jun.2014

RIBEIRO, L. C., TAVARES DA SILVA, É., RODRIGUES, J., & MOLINA, A..

Disponível em: http://www.observatoriodasmetropoles.net/download/

documento01_censo2010RJ.pdf. Acesso em: 04jul.2004.

68

ROSA, L. P.. Tendência mundial do consumo, produção e conservação de

energia - o meio-ambiente e os avanços tecnológicos. Revista Brasileira de

Energia, vol. 1 - Nº 3, 2014.

ROSSI, P. H., PEDERIVA de OLIVEIRA, C., & VILLAR ALÉ, J. Disponível em:

http://www.pucrs.br/ce-eolica/faq.php?q=23#23. Acesso em: 24jun.2014.

UFABC - Universidade Federal do ABC, Blog - Energia Eólica. Disponível em:

http://energiaeolicaufabc.blogspot.com.br/2011/11/distribuicao-de-

weibull.html. Acesso em: 28jun.2014.

VENTOS BRASIL, Ventos Brasil. Disponível em:: http://www.ventosbrasil.com

/historico.html. Acesso em: 08mai.2014.

VONDERACH, E., Disponível em: http://education-portal.com/academy/

lesson/frederick-taylor-theories-principles-contributions-to-management.html#

lesson. Acesso em: 02ago.2014.

WOBBEN. Disponível em: http://www.wobben.com.br/upload/downloads/

dossie-2012-1352222648.pdf. Acesso em: 24jul.2014

69

Anexo I

Tabela 28: Geração de Energia Elétrica (em GWh) das Eólicas no Brasil.

Ano GWh

1995 0

1996 2

1997 4

1998 5

1999 2

2000 1

2001 35

2002 61

2003 61

2004 61

2005 93

2006 237

2007 663

2008 1183

2009 1238

2010 2177

2011 2705

2012 5050 Fonte: EPE (2013).

70

Anexo II

Utilizando a informação constante à Figura 18 é possível identificar todos os

estados de cada Subsistema do Sistema Interligado Nacional (SIN). O Subsistema

de interesse do trabalho é o Sudeste/Centro-Oeste, que compreende as unidades

federativas destas regiões geográficas, além dos estados do Acre e de Rondônia.

Utilizando o percentual do consumo de energia elétrica do estado do Rio de

Janeiro e a projeção da sua população, pode-se estimar o consumo de energia

elétrica no estado Fluminense até 2023.

Utilizando os dados do estudo de projeção da população do IBGE, as

populações de cada estado e região, pode-se estimar a proporção da população

fluminense ao longo dos anos conforme a Tabela 29.

Por meio dos dados do Anuário Estatístico da EPE, obtém-se o total da

energia elétrica consumida no estado e no subsistema SE/CO, o que permite

calcular a proporção do consumo de energia elétrica do Rio de Janeiro frente ao

Subsistema Sudeste/CO. A utilização de ambas as informações permite projetar o

consumo de energia elétrica do RJ até 2023.

71

Tabela 29: Projeção da População do Subsistema Sudeste/CO e a proporção Fluminense.

DATA Sudeste Centro-Oeste Rondônia Acre Total Rio de

Janeiro Proporção

2001 75.322.599 12.216.853 1.443.229 608.153 89.590.834 15.017.840 16,76%

2002 76.228.142 12.462.881 1.471.668 623.198 90.785.889 15.156.464 16,69%

2003 77.112.152 12.708.328 1.499.344 638.181 91.958.005 15.290.963 16,63%

2004 77.974.589 12.952.977 1.526.269 653.090 93.106.925 15.421.364 16,56%

2005 78.815.419 13.196.608 1.552.456 667.912 94.232.395 15.547.696 16,50%

2006 79.634.600 13.439.006 1.577.917 682.637 95.334.160 15.669.984 16,44%

2007 80.432.099 13.679.949 1.602.664 697.251 96.411.963 15.788.258 16,38%

2008 81.207.875 13.919.224 1.626.710 711.743 97.465.552 15.902.543 16,32%

2009 81.961.894 14.156.609 1.650.066 726.101 98.494.670 16.012.869 16,26%

2010 82.694.117 14.391.887 1.672.745 740.314 99.499.063 16.119.262 16,20%

2011 83.404.504 14.624.839 1.694.759 754.368 100.478.470 16.221.750 16,14%

2012 84.093.022 14.855.250 1.716.121 768.253 101.432.646 16.320.361 16,09%

2013 84.759.630 15.082.899 1.736.842 781.956 102.361.327 16.415.121 16,04%

2014 85.404.294 15.307.570 1.756.935 795.465 103.264.264 16.506.059 15,98%

2015 86.026.974 15.529.043 1.776.412 808.769 104.141.198 16.593.202 15,93%

2016 86.627.632 15.747.099 1.795.286 821.855 104.991.872 16.676.577 15,88%

2017 87.206.234 15.961.525 1.813.569 834.712 105.816.040 16.756.213 15,84%

2018 87.762.737 16.172.099 1.831.272 847.327 106.613.435 16.832.135 15,79%

2019 88.297.110 16.378.605 1.848.409 859.689 107.383.813 16.904.373 15,74%

2020 88.809.311 16.580.822 1.864.991 871.786 108.126.910 16.972.953 15,70%

2021 89.299.304 16.778.535 1.881.030 883.605 108.842.474 17.037.903 15,65%

2022 89.767.052 16.971.522 1.896.540 895.135 109.530.249 17.099.251 15,61%

2023 90.212.519 17.159.571 1.911.532 906.364 110.189.986 17.157.024 15,57%

2024 90.635.663 17.342.459 1.926.018 917.280 110.821.420 17.211.249 15,53%

2025 91.036.450 17.519.971 1.940.011 927.871 111.424.303 17.261.954 15,49%

2026 91.414.844 17.691.886 1.953.523 938.125 111.998.378 17.309.167 15,45%

2027 91.770.802 17.857.988 1.966.567 948.031 112.543.388 17.352.914 15,42%

2028 92.104.293 18.018.059 1.979.153 957.575 113.059.080 17.393.225 15,38%

2029 92.415.275 18.171.881 1.991.296 966.747 113.545.199 17.430.125 15,35%

2030 92.703.712 18.319.234 2.003.006 975.534 114.001.486 17.463.643 15,32%

Fonte: IBGE (2014a).

72

A Tabela 30 é baseada em três estudos. Do Anuário Estatístico de Energia

Elétrica da EPE foi retirada a informação de consumo do subsistema Sudeste/CO e

do consumo do estado no ano de 2012. Da Projeção das Populações do IBGE foi

retirada a informação da estimativa da proporção da população fluminense frente

aos estados componentes do subsistema Sudeste/CO do SIN. Da Nota Técnica

DEA 28 de 2013 da EPE foi retirada a informação de projeção do consumo de

energia do subsistema Sudeste/CO até 2023.

Com os valores do consumo do Rio de Janeiro e do subsistema Sudeste/CO

em 2012, pode-se calcular o valor da proporção de consumo de energia elétrica do

estado no subsistema. O valor encontrado para o ano de 2012 foi de 14,14%,

conforme primeira linha da coluna “Proporção de Consumo” da Tabela 30. Utilizando

a informação da proporção populacional do estado no subsistema a que pertence da

Tabela 29(também presente na coluna “Proporção da Projeção de População” da

Tabela 30), pode-se calcular o percentual de consumo da população do estado de

referência, isto é, o percentual que descreve o que realmente é o consumo da

população, sendo este o número presente na coluna “Valor Auxiliar”. Calculado da

seguinte forma:

𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐴𝑢𝑥𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟 =𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟çã𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜

𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟çã𝑜 𝑑𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑗𝑒çã𝑜 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎çã𝑜

Como os próprios dados da EPE e do IBGE são estimados e possuem suas

suposições, e como em dez anos as características de uma população

proporcionalmente não se alteram muito, utilizou-se da premissa que o “Valor

Auxiliar”, o percentual que descreve o real consumo de energia elétrica por parte da

população do estado do Rio de Janeiro, se mantém ao longo destes anos. Essa

suposição é estimada e é apenas para se ter uma ideia do valor da coluna

“Consumo do Rio de Janeiro (GWh)”. Ou seja, se espera que, proporcionalmente, os

consumidores fluminenses não mudem muito sua característica, que apesar de

73

aumentarem o valor consumido, que estes não aumentem desproporcionalmente

frente ao aumento do número de habitantes.

Desta forma, estendendo o raciocínio para os anos subsequentes, calculou-se

o valor do consumo de energia apenas do estado do Rio de Janeiro, dado presente

na coluna “Consumo do Rio de Janeiro (GWh)” a partir do ano de 2013.

Tabela 30: Cálculo da Projeção da Proporção e do Consumo de Energia Elétrica no Estado do RJ.

Ano Consumo do Subsistema

SE/CO (GWh)

Consumo do Rio de Janeiro

(GWh)

Proporção da Projeção de População

Proporção de Consumo

Valor Auxiliar

2012 269124 38050 16,09% 14,14% 87,87%

2013 276108 38908 16,04% 14,09% 87,87%

2014 286157 40193 15,98% 14,05% 87,87%

2015 297898 41709 15,93% 14,00% 87,87%

2016 310740 43371 15,88% 13,96% 87,87%

2017 323313 44988 15,84% 13,91% 87,87%

2018 337365 46803 15,79% 13,87% 87,87%

2019 350119 48431 15,74% 13,83% 87,87%

2020 363439 50131 15,70% 13,79% 87,87%

2021 377606 51941 15,65% 13,76% 87,87%

2022 392084 53786 15,61% 13,72% 87,87%

2023 407815 55797 15,57% 13,68% 87,87%

Fonte: EPE (2013; 2013a) e IBGE (2014a).

Fórmulas e dados utilizados na Tabela 30:

Ano: ano da estimativa;

Consumo do Subsistema SE/CO: consumo estimado de energia elétrica

obtido no ano de 2012 da Tabela 3.12 do Anuário Estatístico da EPE de 2013

e para os demais anos da Tabela 19 da Nota Técnica DEA 28 de 2013;

Consumo do Rio de Janeiro: Para o ano de 2012, dado retirado da Tabela

3.12 do Anuário Estatístico da EPE de 2013 e, para os demais anos, valores

estimados conforme a equação abaixo:

𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑜 𝑅𝐽 = 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟çã𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 ∗ 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑜 𝑆𝑢𝑏𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎 𝑆𝐸/𝐶𝑂

74

Proporção da Projeção de População: Valor de proporção retirado dos

dados da Tabela 29.

Proporção de Consumo: Para o ano de 2012, valor retirado da seguinte

equação:

𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟çã𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 =𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑜 𝑅𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝐽𝑎𝑛𝑒𝑖𝑟𝑜

𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑜 𝑆𝑢𝑏𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎 𝑆𝐸/𝐶𝑂

E para os demais anos o valor foi retirado da premissa de que a proporção de

consumo não se alteraria ao longo dos dez anos de estimativa, ou seja, a

diferença de estimativa da população de um ano para o outro seria

incorporada ao cálculo da estimativa de consumo em apenas 87,87% (Valor

Auxiliar) e não integralmente. Essa ideia incorpora a informação de que a

proporção do consumo varia linearmente com a proporção de população,

porém sua relação não é de um para um. Sendo assim, a equação que

descreve os demais anos dessa coluna é a seguinte:

𝑃𝐶𝑁 = 𝑃𝐶𝑁−1 + (𝑃𝑃𝑃𝑁 − 𝑃𝑃𝑃𝑁−1) ∗ 𝑉𝐴

Sendo:

𝑃𝐶 = 𝑃𝑟𝑜𝑗𝑒çã𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜

𝑃𝑃𝑃 = 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟çã𝑜 𝑑𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑗𝑒çã𝑜 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎çã𝑜

𝑉𝐴 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐴𝑢𝑥𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟

Valor Auxiliar: Constante assumida a partir da ideia de que a proporção do

consumo não mudaria ao longo dos dez anos de crescimento da população.

Sendo calculada a partir da equação a seguir:

𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐴𝑢𝑥𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟 =𝑃𝑟𝑜𝑗𝑒çã𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜

𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟çã𝑜 𝑑𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑗𝑒çã𝑜 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎çã𝑜

75

Anexo III

As tabelas a seguir se referem aos cálculos de geração de energia utilizados

como referência no item 4.2. Estas foram calculadas baseadas nos seguintes dados

e premissas:

Dados Eólicos: Dados de velocidade de vento e de fator de forma de Weibull

colhidos visualmente através do Atlas Eólico do Estado do Rio de Janeiro;

Dados de Geração por Velocidade de Vento: Dados de potência de

geração por velocidade de vento advindos do fabricante. Esses dados são os

que formam as curvas de potência apresentadas no item 2.3.3.2;

A distribuição de Weibull: Utilizada para estimar a probabilidade e por

quanto tempo uma determinada velocidade de vento duraria em uma estação

do ano arbitrária. Baseada nos valores colhidos através do Atlas Eólico do

Estado do Rio de Janeiro de Fator de Forma (K) e de velocidade média do

vento para cada altura medida, obedecendo a teoria apresentada no item 4.1;

Número de horas em três meses: Cada estação possui 3 meses, portanto, o

número de horas em três meses é aproximadamente igual a:

ℎ𝑒𝑠𝑡𝑎çã𝑜 = 24 ∗ 3 ∗ 30 = 2160

Ou seja, verifica-se, aproximadamente19, o quanto de geração de energia é

realizado em cada estação, e se soma para se estimar o quanto num ano

seria esse valor.

Colunas calculadas:

o 𝐹𝑟𝑒𝑞(𝑉) = 𝐾

𝐶(

𝑉

𝐶)

𝑘−1

𝑒𝑥𝑝 [− (𝑉

𝐶)

𝑘

]

o 𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑖𝑠𝐸𝑠𝑡𝑎çã𝑜 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠𝑇𝑟ê𝑠 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠 ∗ 𝐹𝑟𝑒𝑞(𝑉)

o 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑎 = 𝑃𝐴𝑒𝑟𝑜𝑔𝑒𝑟𝑎𝑑𝑜𝑟 ∗ 𝐻𝑜𝑟𝑎𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑖𝑠𝐸𝑠𝑡𝑎çã𝑜

Todas as tabelas apresentadas neste anexo foram elaboradas pelo próprio

autor.

19 Aproximadamente, pois, os mapas de fator de forma variam continuamente ao longo do ano. Não é difícil entender que os ventos se alteram conforme a Terra se move no que tange às estações. E como esta, por sua vez, se move continuamente os ventos se alteram continuamente. Portanto os valores encontrados são valores aproximados de geração de energia ao longo da estação e, também, ao longo do ano.

76

Tabela 31: Aerogerador E33 – 50m – Gruçaí, São João da Barra – Verão.

Velocidade do Vento (m/s)

Potência do Gerador (V) [kW]

Freq. (V) Horas totais na estação [h] Energia [kWh]

1 0,0 2,7878% 60,2166676058 0

2 0,0 6,3253% 136,6260144935 0

3 5,0 9,6067% 207,5038317025 1037,519159

4 13,7 12,0224% 259,6837353185 3557,667174

5 30,0 13,2045% 285,2172214313 8556,516643

6 55,0 13,0734% 282,3863322533 15531,24827

7 92,0 11,8247% 255,4134405847 23498,03653

8 138,0 9,8419% 212,5840256035 29336,59553

9 196,0 7,5691% 163,4935848155 32044,74262

10 250,0 5,3918% 116,4630382040 29115,75955

11 292,8 3,5622% 76,9433832969 22529,02263

12 320,0 2,1842% 47,1784038429 15097,08923

13 335,0 1,2432% 26,8541753639 8996,148747

14 335,0 0,6569% 14,1893131122 4753,419893

15 335,0 0,3221% 6,9581272149 2330,972617

16 335,0 0,1466% 3,1655376691 1060,455119

17 335,0 0,0618% 1,3354552532 447,3775098

18 335,0 0,0242% 0,5221709387 174,9272645

19 335,0 0,0088% 0,1891268185 63,35748419

20 335,0 0,0029% 0,0634151642 21,24408001

21 335,0 0,0009% 0,0196728220 6,590395382

22 335,0 0,0003% 0,0056429004 1,890371647

23 335,0 0,0001% 0,0014956364 0,501038208

24 335,0 0,0000% 0,0003660684 0,122632913

25 335,0 0,0000% 0,0000826867 0,027700054

Total de Energia 198.161,23

Total de horas em 3 meses 2160

Fator de Forma (K) 2,25

Velocidade média no período [m/s] 7

Verão

Tabela 32: Aerogerador E33 – 50m – Gruçaí, São João da Barra – Outono.




1 0,0 1,9782% 42,7290967135 0

2 0,0 6,3834% 137,8808568372 0

3 5,0 11,7441% 253,6731145950 1268,365573

4 13,7 16,2410% 350,8066615644 4806,051263

5 30,0 18,1788% 392,6625482444 11779,87645

6 55,0 16,8611% 364,2006467597 20031,03557

7 92,0 13,0247% 281,3326795583 25882,60652

8 138,0 8,3526% 180,4169182998 24897,53473

9 196,0 4,4146% 95,3555102534 18689,68001

10 250,0 1,9048% 41,1431895618 10285,79739

11 292,8 0,6638% 14,3372001910 4197,932216

12 320,0 0,1847% 3,9890024499 1276,480784

13 335,0 0,0405% 0,8756673849 293,348574

14 335,0 0,0069% 0,1498417218 50,19697682

15 335,0 0,0009% 0,0197442807 6,614334043

16 335,0 0,0001% 0,0019789986 0,662964526

77




17 335,0 0,0000% 0,0001490496 0,049931619

18 335,0 0,0000% 0,0000083330 0,002791555

19 335,0 0,0000% 0,0000003417 0,000114455

20 335,0 0,0000% 0,0000000101 3,40017E-06

21 335,0 0,0000% 0,0000000002 7,23182E-08

22 335,0 0,0000% 0,0000000000 1,08822E-09

23 335,0 0,0000% 0,0000000000 1,14493E-11

24 335,0 0,0000% 0,0000000000 8,32454E-14

25 335,0 0,0000% 0,0000000000 4,13443E-16





Outono

Tabela 33: Aerogerador E33 – 50m – Gruçaí, São João da Barra – Inverno.




1 0,0 4,7533% 102,6704068547 0

2 0,0 10,4246% 225,1711549481 0

3 5,0 14,8500% 320,7589718446 1603,794859

4 13,7 16,8582% 364,1368626696 4988,675019

5 30,0 16,2035% 349,9957630814 10499,87289

6 55,0 13,5158% 291,9422184674 16056,82202

7 92,0 9,8977% 213,7909660555 19668,76888

8 138,0 6,3997% 138,2337252692 19076,25409

9 196,0 3,6636% 79,1327772685 15510,02434

10 250,0 1,8588% 40,1508598475 10037,71496

11 292,8 0,8361% 18,0591257791 5287,712028

12 320,0 0,3332% 7,1974906225 2303,196999

13 335,0 0,1176% 2,5398801881 850,859863

14 335,0 0,0367% 0,7927965972 265,5868601

15 335,0 0,0101% 0,2186426648 73,2452927

16 335,0 0,0025% 0,0532112591 17,82577179

17 335,0 0,0005% 0,0114134421 3,8235031

18 335,0 0,0001% 0,0021548230 0,72186571

19 335,0 0,0000% 0,0003576195 0,119802533

20 335,0 0,0000% 0,0000521049 0,017455131

21 335,0 0,0000% 0,0000066561 0,002229791

22 335,0 0,0000% 0,0000007445 0,00024942

23 335,0 0,0000% 0,0000000728 2,43991E-05

24 335,0 0,0000% 0,0000000062 2,08472E-06

25 335,0 0,0000% 0,0000000005 1,55389E-07




Velocidade média no período [m/s] 5,5

Inverno

78

Tabela 34: Aerogerador E33 – 50m – Gruçaí, São João da Barra – Primavera.




1 0,0 2,0458% 44,1889375376 0

2 0,0 5,0306% 108,6608278471 0

3 5,0 8,0978% 174,9116481040 874,5582405

4 13,7 10,6738% 230,5539932352 3158,589707

5 30,0 12,3254% 266,2284656910 7986,853971

6 55,0 12,8266% 277,0544672713 15237,9957

7 92,0 12,1973% 263,4615769388 24238,46508

8 138,0 10,6764% 230,6109042535 31824,30479

9 196,0 8,6359% 186,5360661983 36561,06897

10 250,0 6,4685% 139,7205937131 34930,14843

11 292,8 4,4908% 97,0022368710 28402,25496

12 320,0 2,8905% 62,4358566711 19979,47413

13 335,0 1,7246% 37,2503703390 12478,87406

14 335,0 0,9532% 20,5900163919 6897,655491

15 335,0 0,4878% 10,5368853597 3529,856595

16 335,0 0,2309% 4,9881501867 1671,030313

17 335,0 0,1010% 2,1824377582 731,116649

18 335,0 0,0408% 0,8816510768 295,3531107

19 335,0 0,0152% 0,3285222053 110,0549388

20 335,0 0,0052% 0,1127965898 37,7868576

21 335,0 0,0017% 0,0356479676 11,94206916

22 335,0 0,0005% 0,0103591222 3,47030595

23 335,0 0,0001% 0,0027650453 0,926290183

24 335,0 0,0000% 0,0006771987 0,226861548

25 335,0 0,0000% 0,0001520235 0,050927885





Primavera

Tabela 35: Aerogerador E33 – 50m – Aterrado do Imburo, Macaé – Verão.




1 0,0 3,9231% 84,7398937675 0

2 0,0 8,7290% 188,5461302079 0

3 5,0 12,7775% 275,9931835565 1379,965918

4 13,7 15,1183% 326,5561704457 4473,819535

5 30,0 15,3780% 332,1645114629 9964,935344

6 55,0 13,7955% 297,9823473489 16389,0291

7 92,0 11,0501% 238,6823521303 21958,7764

8 138,0 7,9534% 171,7930049991 23707,43469

9 196,0 5,1610% 111,4784516497 21849,77652

10 250,0 3,0244% 65,3267349971 16331,68375

11 292,8 1,6015% 34,5931353444 10128,87003

12 320,0 0,7664% 16,5541986309 5297,343562

13 335,0 0,3313% 7,1564690835 2397,417143

14 335,0 0,1293% 2,7932320277 935,7327293

15 335,0 0,0455% 0,9835751109 329,4976622

16 335,0 0,0145% 0,3121972742 104,5860868

79




17 335,0 0,0041% 0,0892423240 29,89617853

18 335,0 0,0011% 0,0229516257 7,688794612

19 335,0 0,0002% 0,0053055042 1,777343923

20 335,0 0,0001% 0,0011012220 0,368909372

21 335,0 0,0000% 0,0002050316 0,068685586

22 335,0 0,0000% 0,0000342080 0,011459692

23 335,0 0,0000% 0,0000051093 0,001711624

24 335,0 0,0000% 0,0000006825 0,000228635

25 335,0 0,0000% 0,0000000815 2,72867E-05





Verão

Tabela 36: Aerogerador E33 – 50m – Aterrado do Imburo, Macaé – Outono.




1 0,0 4,2006% 90,7326812428 0

2 0,0 9,9381% 214,6621057773 0

3 5,0 14,8189% 320,0890364033 1600,445182

4 13,7 17,3187% 374,0835977442 5124,945289

5 30,0 16,8919% 364,8659448658 10945,97835

6 55,0 14,0894% 304,3301653575 16738,15909

7 92,0 10,1544% 219,3357766625 20178,89145

8 138,0 6,3503% 137,1657462686 18928,87299

9 196,0 3,4497% 74,5134106795 14604,62849

10 250,0 1,6270% 35,1428926609 8785,723165

11 292,8 0,6652% 14,3684800359 4207,090955

12 320,0 0,2353% 5,0824740828 1626,391707

13 335,0 0,0718% 1,5517224594 519,8270239

14 335,0 0,0189% 0,4078799245 136,6397747

15 335,0 0,0043% 0,0920645588 30,84162721

16 335,0 0,0008% 0,0177966137 5,961865588

17 335,0 0,0001% 0,0029383601 0,984350639

18 335,0 0,0000% 0,0004132739 0,138446769

19 335,0 0,0000% 0,0000493844 0,016543771

20 335,0 0,0000% 0,0000050007 0,001675224

21 335,0 0,0000% 0,0000004280 0,000143378

22 335,0 0,0000% 0,0000000309 1,03459E-05

23 335,0 0,0000% 0,0000000019 6,27847E-07

24 335,0 0,0000% 0,0000000001 3,19654E-08

25 335,0 0,0000% 0,0000000000 1,36211E-09





Outono

80

Tabela 37: Aerogerador E33 – 50m – Aterrado do Imburo, Macaé – Inverno.




1 0,0 3,9231% 84,7398937675 0

2 0,0 8,7290% 188,5461302079 0

3 5,0 12,7775% 275,9931835565 1379,965918

4 13,7 15,1183% 326,5561704457 4473,819535

5 30,0 15,3780% 332,1645114629 9964,935344

6 55,0 13,7955% 297,9823473489 16389,0291

7 92,0 11,0501% 238,6823521303 21958,7764

8 138,0 7,9534% 171,7930049991 23707,43469

9 196,0 5,1610% 111,4784516497 21849,77652

10 250,0 3,0244% 65,3267349971 16331,68375

11 292,8 1,6015% 34,5931353444 10128,87003

12 320,0 0,7664% 16,5541986309 5297,343562

13 335,0 0,3313% 7,1564690835 2397,417143

14 335,0 0,1293% 2,7932320277 935,7327293

15 335,0 0,0455% 0,9835751109 329,4976622

16 335,0 0,0145% 0,3121972742 104,5860868

17 335,0 0,0041% 0,0892423240 29,89617853

18 335,0 0,0011% 0,0229516257 7,688794612

19 335,0 0,0002% 0,0053055042 1,777343923

20 335,0 0,0001% 0,0011012220 0,368909372

21 335,0 0,0000% 0,0002050316 0,068685586

22 335,0 0,0000% 0,0000342080 0,011459692

23 335,0 0,0000% 0,0000051093 0,001711624

24 335,0 0,0000% 0,0000006825 0,000228635

25 335,0 0,0000% 0,0000000815 2,72867E-05





Inverno

Tabela 38: Aerogerador E33 – 50m – Aterrado do Imburo, Macaé – Primavera.




1 0,0 2,5786% 55,6981117899 0

2 0,0 5,8716% 126,8268705636 0

3 5,0 8,9781% 193,9260220592 969,6301103

4 13,7 11,3517% 245,1970938851 3359,200186

5 30,0 12,6444% 273,1182308285 8193,546925

6 55,0 12,7470% 275,3351758082 15143,43467

7 92,0 11,7888% 254,6390430745 23426,79196

8 138,0 10,0766% 217,6541566729 30036,27362

9 196,0 7,9946% 172,6825245823 33845,77482

10 250,0 5,9021% 127,4858334114 31871,45835

11 292,8 4,0606% 87,7081369631 25680,9425

12 320,0 2,6054% 56,2762620195 18008,40385

13 335,0 1,5596% 33,6877840377 11285,40765

14 335,0 0,8711% 18,8152352138 6303,103797

15 335,0 0,4539% 9,8034439218 3284,153714

16 335,0 0,2206% 4,7638859808 1595,901804

81




17 335,0 0,0999% 2,1582293072 723,0068179

18 335,0 0,0422% 0,9111663428 305,2407248

19 335,0 0,0166% 0,3583036092 120,0317091

20 335,0 0,0061% 0,1311696238 43,94182397

21 335,0 0,0021% 0,0446795973 14,96766509

22 335,0 0,0007% 0,0141526564 4,741139888

23 335,0 0,0002% 0,0041665279 1,395786852

24 335,0 0,0001% 0,0011393864 0,381694449

25 335,0 0,0000% 0,0002892546 0,09690029





Primavera

Tabela 39: Aerogerador E33 – 50m – Salinas, São Francisco de Itabapoana – Verão.




1 0,0 3,2274% 69,7127075283 0

2 0,0 6,7965% 146,8036494278 0

3 5,0 9,8610% 212,9966760792 1064,98338

4 13,7 11,9524% 258,1712911485 3536,946689

5 30,0 12,8416% 277,3791767652 8321,375303

6 55,0 12,5479% 271,0347847941 14906,91316

7 92,0 11,2992% 244,0617321143 22453,67935

8 138,0 9,4474% 204,0642376402 28160,86479

9 196,0 7,3682% 159,1530597246 31193,99971

10 250,0 5,3759% 116,1196649287 29029,91623

11 292,8 3,6763% 79,4074008173 23250,48696

12 320,0 2,3592% 50,9591422743 16306,92553

13 335,0 1,4220% 30,7146157245 10289,39627

14 335,0 0,8054% 17,3963873854 5827,789774

15 335,0 0,4288% 9,2619925618 3102,767508

16 335,0 0,2146% 4,6361562263 1553,112336

17 335,0 0,1010% 2,1819800213 730,9633072

18 335,0 0,0447% 0,9655603376 323,4627131

19 335,0 0,0186% 0,4017127855 134,5737831

20 335,0 0,0073% 0,1571130458 52,63287035

21 335,0 0,0027% 0,0577574181 19,34873507

22 335,0 0,0009% 0,0199540063 6,684592106

23 335,0 0,0003% 0,0064773757 2,169920868

24 335,0 0,0001% 0,0019752795 0,661718626

25 335,0 0,0000% 0,0005657543 0,189527693





Verão

82

Tabela 40: Aerogerador E33 – 50m – Salinas, São Francisco de Itabapoana – Outono.




1 0,0 3,2583% 70,3797110848 0

2 0,0 8,9596% 193,5279013216 0

3 5,0 14,6411% 316,2472105424 1581,236053

4 13,7 18,1554% 392,1567204894 5372,547071

5 30,0 18,2569% 394,3499042619 11830,49713

6 55,0 15,2254% 328,8678761775 18087,73319

7 92,0 10,5987% 228,9311582156 21061,66656

8 138,0 6,1558% 132,9663114940 18349,35099

9 196,0 2,9718% 64,1900851393 12581,25669

10 250,0 1,1858% 25,6125231034 6403,130776

11 292,8 0,3885% 8,3917083210 2457,092196

12 320,0 0,1038% 2,2417956545 717,3746094

13 335,0 0,0224% 0,4847417427 162,3884838

14 335,0 0,0039% 0,0842103990 28,21048367

15 335,0 0,0005% 0,0116660461 3,908125429

16 335,0 0,0001% 0,0012792613 0,428552525

17 335,0 0,0000% 0,0001102237 0,036924946

18 335,0 0,0000% 0,0000074082 0,002481733

19 335,0 0,0000% 0,0000003856 0,000129179

20 335,0 0,0000% 0,0000000154 5,17072E-06

21 335,0 0,0000% 0,0000000005 1,58055E-07

22 335,0 0,0000% 0,0000000000 3,6642E-09

23 335,0 0,0000% 0,0000000000 6,39922E-11

24 335,0 0,0000% 0,0000000000 8,36293E-13

25 335,0 0,0000% 0,0000000000 8,12504E-15





Outono

Tabela 41: Aerogerador E33 – 50m – Salinas, São Francisco de Itabapoana – Inverno.




1 0,0 5,3646% 115,8764003168 0

2 0,0 10,9019% 235,4803462317 0

3 5,0 14,8377% 320,4940822077 1602,470411

4 13,7 16,3694% 353,5792466502 4844,035679

5 30,0 15,5113% 335,0438827246 10051,31648

6 55,0 12,9389% 279,4795920705 15371,37756

7 92,0 9,6188% 207,7666897722 19114,53546

8 138,0 6,4158% 138,5819888336 19124,31446

9 196,0 3,8546% 83,2585910476 16318,68385

10 250,0 2,0906% 45,1578491272 11289,46228

11 292,8 1,0250% 22,1408566723 6482,842834

12 320,0 0,4546% 9,8203643516 3142,516593

13 335,0 0,1825% 3,9416600096 1320,456103

14 335,0 0,0663% 1,4318024066 479,6538062

15 335,0 0,0218% 0,4706488136 157,6673525

16 335,0 0,0065% 0,1399670214 46,88895216

83




17 335,0 0,0017% 0,0376476312 12,61195646

18 335,0 0,0004% 0,0091553632 3,067046675

19 335,0 0,0001% 0,0020121697 0,674076845

20 335,0 0,0000% 0,0003995009 0,133832792

21 335,0 0,0000% 0,0000716209 0,023993008

22 335,0 0,0000% 0,0000115886 0,00388218

23 335,0 0,0000% 0,0000016916 0,000566673

24 335,0 0,0000% 0,0000002226 7,45848E-05

25 335,0 0,0000% 0,0000000264 8,84759E-06





Inverno

Tabela 42: Aerogerador E33 – 50m – Salinas, São Francisco de Itabapoana – Primavera.




1 0,0 2,0711% 44,7351509598 0

2 0,0 4,7569% 102,7490954561 0

3 5,0 7,3933% 159,6957750635 798,4788753

4 13,7 9,5831% 206,9948876674 2835,829961

5 30,0 11,0434% 238,5377172389 7156,131517

6 55,0 11,6300% 251,2087712561 13816,48242

7 92,0 11,3504% 245,1694915367 22555,59322

8 138,0 10,3466% 223,4867605117 30841,17295

9 196,0 8,8502% 191,1645497236 37468,25175

10 250,0 7,1238% 153,8747585283 38468,68963

11 292,8 5,4056% 116,7600878158 34187,35371

12 320,0 3,8708% 83,6088387373 26754,8284

13 335,0 2,6173% 56,5337693645 18938,81274

14 335,0 1,6716% 36,1073610640 12095,96596

15 335,0 1,0086% 21,7849905819 7297,971845

16 335,0 0,5748% 12,4156489731 4159,242406

17 335,0 0,3094% 6,6828523427 2238,755535

18 335,0 0,1572% 3,3964950561 1137,825844

19 335,0 0,0754% 1,6294784338 545,8752753

20 335,0 0,0342% 0,7376813332 247,1232466

21 335,0 0,0146% 0,3150160360 105,530372

22 335,0 0,0059% 0,1268446369 42,49295336

23 335,0 0,0022% 0,0481407105 16,12713802

24 335,0 0,0008% 0,0172137193 5,766595959

25 335,0 0,0003% 0,0057966460 1,941876394





Primavera

84





1 0,0 2,7878% 60,2166676058 0

2 0,0 6,3253% 136,6260144935 0

3 5,0 9,6067% 207,5038317025 1037,519159

4 25,0 12,0224% 259,6837353185 6492,093383

5 60,0 13,2045% 285,2172214313 17113,03329

6 110,0 13,0734% 282,3863322533 31062,49655

7 180,0 11,8247% 255,4134405847 45974,41931

8 275,0 9,8419% 212,5840256035 58460,60704

9 400,0 7,5691% 163,4935848155 65397,43393

10 555,0 5,3918% 116,4630382040 64636,9862

11 671,0 3,5622% 76,9433832969 51629,01019

12 750,0 2,1842% 47,1784038429 35383,80288

13 790,0 1,2432% 26,8541753639 21214,79854

14 810,0 0,6569% 14,1893131122 11493,34362

15 810,0 0,3221% 6,9581272149 5636,083044

16 810,0 0,1466% 3,1655376691 2564,085512

17 810,0 0,0618% 1,3354552532 1081,718755

18 810,0 0,0242% 0,5221709387 422,9584604

19 810,0 0,0088% 0,1891268185 153,192723

20 810,0 0,0029% 0,0634151642 51,36628302

21 810,0 0,0009% 0,0196728220 15,93498585

22 810,0 0,0003% 0,0056429004 4,570749354

23 810,0 0,0001% 0,0014956364 1,211465518

24 810,0 0,0000% 0,0003660684 0,296515402

25 810,0 0,0000% 0,0000826867 0,06697625





Verão





1 0,0 1,9782% 42,7290967135 0

2 0,0 6,3834% 137,8808568372 0

3 5,0 11,7441% 253,6731145950 1268,365573

4 25,0 16,2410% 350,8066615644 8770,166539

5 60,0 18,1788% 392,6625482444 23559,75289

6 110,0 16,8611% 364,2006467597 40062,07114

7 180,0 13,0247% 281,3326795583 50639,88232

8 275,0 8,3526% 180,4169182998 49614,65253

9 400,0 4,4146% 95,3555102534 38142,2041

10 555,0 1,9048% 41,1431895618 22834,47021

11 671,0 0,6638% 14,3372001910 9620,261328

12 750,0 0,1847% 3,9890024499 2991,751837

13 790,0 0,0405% 0,8756673849 691,7772341

14 810,0 0,0069% 0,1498417218 121,3717947

15 810,0 0,0009% 0,0197442807 15,99286739

16 810,0 0,0001% 0,0019789986 1,602988854

85




17 810,0 0,0000% 0,0001490496 0,120730183

18 810,0 0,0000% 0,0000083330 0,00674973

19 810,0 0,0000% 0,0000003417 0,000276741

20 810,0 0,0000% 0,0000000101 8,2213E-06

21 810,0 0,0000% 0,0000000002 1,74859E-07

22 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,63121E-09

23 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,76834E-11

24 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,0128E-13

25 810,0 0,0000% 0,0000000000 9,99668E-16





Outono





1 0,0 4,7533% 102,6704068547 0

2 0,0 10,4246% 225,1711549481 0

3 5,0 14,8500% 320,7589718446 1603,794859

4 25,0 16,8582% 364,1368626696 9103,421567

5 60,0 16,2035% 349,9957630814 20999,74578

6 110,0 13,5158% 291,9422184674 32113,64403

7 180,0 9,8977% 213,7909660555 38482,37389

8 275,0 6,3997% 138,2337252692 38014,27445

9 400,0 3,6636% 79,1327772685 31653,11091

10 555,0 1,8588% 40,1508598475 22283,72722

11 671,0 0,8361% 18,0591257791 12117,6734

12 750,0 0,3332% 7,1974906225 5398,117967

13 790,0 0,1176% 2,5398801881 2006,505349

14 810,0 0,0367% 0,7927965972 642,1652437

15 810,0 0,0101% 0,2186426648 177,1005585

16 810,0 0,0025% 0,0532112591 43,10111985

17 810,0 0,0005% 0,0114134421 9,244888091

18 810,0 0,0001% 0,0021548230 1,745406642

19 810,0 0,0000% 0,0003576195 0,289671795

20 810,0 0,0000% 0,0000521049 0,042204945

21 810,0 0,0000% 0,0000066561 0,005391435

22 810,0 0,0000% 0,0000007445 0,000603075

23 810,0 0,0000% 0,0000000728 5,89947E-05

24 810,0 0,0000% 0,0000000062 5,04066E-06

25 810,0 0,0000% 0,0000000005 3,75717E-07





Inverno

86





1 0,0 2,0458% 44,1889375376 0

2 0,0 5,0306% 108,6608278471 0

3 5,0 8,0978% 174,9116481040 874,5582405

4 25,0 10,6738% 230,5539932352 5763,849831

5 60,0 12,3254% 266,2284656910 15973,70794

6 110,0 12,8266% 277,0544672713 30475,9914

7 180,0 12,1973% 263,4615769388 47423,08385

8 275,0 10,6764% 230,6109042535 63417,99867

9 400,0 8,6359% 186,5360661983 74614,42648

10 555,0 6,4685% 139,7205937131 77544,92951

11 671,0 4,4908% 97,0022368710 65088,50094

12 750,0 2,8905% 62,4358566711 46826,8925

13 790,0 1,7246% 37,2503703390 29427,79257

14 810,0 0,9532% 20,5900163919 16677,91328

15 810,0 0,4878% 10,5368853597 8534,877141

16 810,0 0,2309% 4,9881501867 4040,401651

17 810,0 0,1010% 2,1824377582 1767,774584

18 810,0 0,0408% 0,8816510768 714,1373722

19 810,0 0,0152% 0,3285222053 266,1029863

20 810,0 0,0052% 0,1127965898 91,36523777

21 810,0 0,0017% 0,0356479676 28,87485379

22 810,0 0,0005% 0,0103591222 8,390889014

23 810,0 0,0001% 0,0027650453 2,239686712

24 810,0 0,0000% 0,0006771987 0,548530907

25 810,0 0,0000% 0,0001520235 0,123139064





Primavera





1 0,0 3,9231% 84,7398937675 0

2 0,0 8,7290% 188,5461302079 0

3 5,0 12,7775% 275,9931835565 1379,965918

4 25,0 15,1183% 326,5561704457 8163,904261

5 60,0 15,3780% 332,1645114629 19929,87069

6 110,0 13,7955% 297,9823473489 32778,05821

7 180,0 11,0501% 238,6823521303 42962,82338

8 275,0 7,9534% 171,7930049991 47243,07637

9 400,0 5,1610% 111,4784516497 44591,38066

10 555,0 3,0244% 65,3267349971 36256,33792

11 671,0 1,6015% 34,5931353444 23211,99382

12 750,0 0,7664% 16,5541986309 12415,64897

13 790,0 0,3313% 7,1564690835 5653,610576

14 810,0 0,1293% 2,7932320277 2262,517942

15 810,0 0,0455% 0,9835751109 796,6958399

16 810,0 0,0145% 0,3121972742 252,8797921

87




17 810,0 0,0041% 0,0892423240 72,28628242

18 810,0 0,0011% 0,0229516257 18,59081682

19 810,0 0,0002% 0,0053055042 4,29745844

20 810,0 0,0001% 0,0011012220 0,891989826

21 810,0 0,0000% 0,0002050316 0,166075597

22 810,0 0,0000% 0,0000342080 0,027708509

23 810,0 0,0000% 0,0000051093 0,004138553

24 810,0 0,0000% 0,0000006825 0,000552819

25 810,0 0,0000% 0,0000000815 6,59769E-05





Verão





1 0,0 4,2006% 90,7326812428 0

2 0,0 9,9381% 214,6621057773 0

3 5,0 14,8189% 320,0890364033 1600,445182

4 25,0 17,3187% 374,0835977442 9352,089944

5 60,0 16,8919% 364,8659448658 21891,95669

6 110,0 14,0894% 304,3301653575 33476,31819

7 180,0 10,1544% 219,3357766625 39480,4398

8 275,0 6,3503% 137,1657462686 37720,58022

9 400,0 3,4497% 74,5134106795 29805,36427

10 555,0 1,6270% 35,1428926609 19504,30543

11 671,0 0,6652% 14,3684800359 9641,250104

12 750,0 0,2353% 5,0824740828 3811,855562

13 790,0 0,0718% 1,5517224594 1225,860743

14 810,0 0,0189% 0,4078799245 330,3827388

15 810,0 0,0043% 0,0920645588 74,57229265

16 810,0 0,0008% 0,0177966137 14,41525709

17 810,0 0,0001% 0,0029383601 2,380071694

18 810,0 0,0000% 0,0004132739 0,33475189

19 810,0 0,0000% 0,0000493844 0,040001358

20 810,0 0,0000% 0,0000050007 0,004050542

21 810,0 0,0000% 0,0000004280 0,000346676

22 810,0 0,0000% 0,0000000309 2,50155E-05

23 810,0 0,0000% 0,0000000019 1,51808E-06

24 810,0 0,0000% 0,0000000001 7,72896E-08

25 810,0 0,0000% 0,0000000000 3,29345E-09





Outono

88





1 0,0 3,9231% 84,7398937675 0

2 0,0 8,7290% 188,5461302079 0

3 5,0 12,7775% 275,9931835565 1379,965918

4 25,0 15,1183% 326,5561704457 8163,904261

5 60,0 15,3780% 332,1645114629 19929,87069

6 110,0 13,7955% 297,9823473489 32778,05821

7 180,0 11,0501% 238,6823521303 42962,82338

8 275,0 7,9534% 171,7930049991 47243,07637

9 400,0 5,1610% 111,4784516497 44591,38066

10 555,0 3,0244% 65,3267349971 36256,33792

11 671,0 1,6015% 34,5931353444 23211,99382

12 750,0 0,7664% 16,5541986309 12415,64897

13 790,0 0,3313% 7,1564690835 5653,610576

14 810,0 0,1293% 2,7932320277 2262,517942

15 810,0 0,0455% 0,9835751109 796,6958399

16 810,0 0,0145% 0,3121972742 252,8797921

17 810,0 0,0041% 0,0892423240 72,28628242

18 810,0 0,0011% 0,0229516257 18,59081682

19 810,0 0,0002% 0,0053055042 4,29745844

20 810,0 0,0001% 0,0011012220 0,891989826

21 810,0 0,0000% 0,0002050316 0,166075597

22 810,0 0,0000% 0,0000342080 0,027708509

23 810,0 0,0000% 0,0000051093 0,004138553

24 810,0 0,0000% 0,0000006825 0,000552819

25 810,0 0,0000% 0,0000000815 6,59769E-05





Inverno





1 0,0 2,5786% 55,6981117899 0

2 0,0 5,8716% 126,8268705636 0

3 5,0 8,9781% 193,9260220592 969,6301103

4 25,0 11,3517% 245,1970938851 6129,927347

5 60,0 12,6444% 273,1182308285 16387,09385

6 110,0 12,7470% 275,3351758082 30286,86934

7 180,0 11,7888% 254,6390430745 45835,02775

8 275,0 10,0766% 217,6541566729 59854,89309

9 400,0 7,9946% 172,6825245823 69073,00983

10 555,0 5,9021% 127,4858334114 70754,63754

11 671,0 4,0606% 87,7081369631 58852,1599

12 750,0 2,6054% 56,2762620195 42207,19651

13 790,0 1,5596% 33,6877840377 26613,34939

14 810,0 0,8711% 18,8152352138 15240,34052

15 810,0 0,4539% 9,8034439218 7940,789577

16 810,0 0,2206% 4,7638859808 3858,747644

89




17 810,0 0,0999% 2,1582293072 1748,165739

18 810,0 0,0422% 0,9111663428 738,0447377

19 810,0 0,0166% 0,3583036092 290,2259235

20 810,0 0,0061% 0,1311696238 106,2473953

21 810,0 0,0021% 0,0446795973 36,1904738

22 810,0 0,0007% 0,0141526564 11,46365167

23 810,0 0,0002% 0,0041665279 3,374887612

24 810,0 0,0001% 0,0011393864 0,922902996

25 810,0 0,0000% 0,0002892546 0,234296223





Primavera





1 0,0 3,2274% 69,7127075283 0

2 0,0 6,7965% 146,8036494278 0

3 5,0 9,8610% 212,9966760792 1064,98338

4 25,0 11,9524% 258,1712911485 6454,282279

5 60,0 12,8416% 277,3791767652 16642,75061

6 110,0 12,5479% 271,0347847941 29813,82633

7 180,0 11,2992% 244,0617321143 43931,11178

8 275,0 9,4474% 204,0642376402 56117,66535

9 400,0 7,3682% 159,1530597246 63661,22389

10 555,0 5,3759% 116,1196649287 64446,41404

11 671,0 3,6763% 79,4074008173 53282,36595

12 750,0 2,3592% 50,9591422743 38219,35671

13 790,0 1,4220% 30,7146157245 24264,54642

14 810,0 0,8054% 17,3963873854 14091,07378

15 810,0 0,4288% 9,2619925618 7502,213975

16 810,0 0,2146% 4,6361562263 3755,286543

17 810,0 0,1010% 2,1819800213 1767,403817

18 810,0 0,0447% 0,9655603376 782,1038734

19 810,0 0,0186% 0,4017127855 325,3873562

20 810,0 0,0073% 0,1571130458 127,2615671

21 810,0 0,0027% 0,0577574181 46,78350868

22 810,0 0,0009% 0,0199540063 16,16274509

23 810,0 0,0003% 0,0064773757 5,246674338

24 810,0 0,0001% 0,0019752795 1,59997638

25 810,0 0,0000% 0,0005657543 0,458260988





Verão

90





1 0,0 3,2583% 70,3797110848 0

2 0,0 8,9596% 193,5279013216 0

3 5,0 14,6411% 316,2472105424 1581,236053

4 25,0 18,1554% 392,1567204894 9803,918012

5 60,0 18,2569% 394,3499042619 23660,99426

6 110,0 15,2254% 328,8678761775 36175,46638

7 180,0 10,5987% 228,9311582156 41207,60848

8 275,0 6,1558% 132,9663114940 36565,73566

9 400,0 2,9718% 64,1900851393 25676,03406

10 555,0 1,1858% 25,6125231034 14214,95032

11 671,0 0,3885% 8,3917083210 5630,836283

12 750,0 0,1038% 2,2417956545 1681,346741

13 790,0 0,0224% 0,4847417427 382,9459768

14 810,0 0,0039% 0,0842103990 68,21042321

15 810,0 0,0005% 0,0116660461 9,449497306

16 810,0 0,0001% 0,0012792613 1,036201628

17 810,0 0,0000% 0,0001102237 0,089281212

18 810,0 0,0000% 0,0000074082 0,006000608

19 810,0 0,0000% 0,0000003856 0,000312342

20 810,0 0,0000% 0,0000000154 1,25023E-05

21 810,0 0,0000% 0,0000000005 3,82163E-07

22 810,0 0,0000% 0,0000000000 8,85971E-09

23 810,0 0,0000% 0,0000000000 1,54727E-10

24 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,02208E-12

25 810,0 0,0000% 0,0000000000 1,96456E-14





Outono





1 0,0 5,3646% 115,8764003168 0

2 0,0 10,9019% 235,4803462317 0

3 5,0 14,8377% 320,4940822077 1602,470411

4 25,0 16,3694% 353,5792466502 8839,481166

5 60,0 15,5113% 335,0438827246 20102,63296

6 110,0 12,9389% 279,4795920705 30742,75513

7 180,0 9,6188% 207,7666897722 37398,00416

8 275,0 6,4158% 138,5819888336 38110,04693

9 400,0 3,8546% 83,2585910476 33303,43642

10 555,0 2,0906% 45,1578491272 25062,60627

11 671,0 1,0250% 22,1408566723 14856,51483

12 750,0 0,4546% 9,8203643516 7365,273264

13 790,0 0,1825% 3,9416600096 3113,911408

14 810,0 0,0663% 1,4318024066 1159,759949

15 810,0 0,0218% 0,4706488136 381,225539

16 810,0 0,0065% 0,1399670214 113,3732873

91




17 810,0 0,0017% 0,0376476312 30,49458128

18 810,0 0,0004% 0,0091553632 7,4158442

19 810,0 0,0001% 0,0020121697 1,629857446

20 810,0 0,0000% 0,0003995009 0,323595706

21 810,0 0,0000% 0,0000716209 0,058012945

22 810,0 0,0000% 0,0000115886 0,009386765

23 810,0 0,0000% 0,0000016916 0,001370164

24 810,0 0,0000% 0,0000002226 0,000180339

25 810,0 0,0000% 0,0000000264 2,13927E-05





Inverno





1 0,0 2,0711% 44,7351509598 0

2 0,0 4,7569% 102,7490954561 0

3 5,0 7,3933% 159,6957750635 798,4788753

4 25,0 9,5831% 206,9948876674 5174,872192

5 60,0 11,0434% 238,5377172389 14312,26303

6 110,0 11,6300% 251,2087712561 27632,96484

7 180,0 11,3504% 245,1694915367 44130,50848

8 275,0 10,3466% 223,4867605117 61458,85914

9 400,0 8,8502% 191,1645497236 76465,81989

10 555,0 7,1238% 153,8747585283 85400,49098

11 671,0 5,4056% 116,7600878158 78346,01892

12 750,0 3,8708% 83,6088387373 62706,62905

13 790,0 2,6173% 56,5337693645 44661,6778

14 810,0 1,6716% 36,1073610640 29246,96246

15 810,0 1,0086% 21,7849905819 17645,84237

16 810,0 0,5748% 12,4156489731 10056,67567

17 810,0 0,3094% 6,6828523427 5413,110398

18 810,0 0,1572% 3,3964950561 2751,160995

19 810,0 0,0754% 1,6294784338 1319,877531

20 810,0 0,0342% 0,7376813332 597,5218799

21 810,0 0,0146% 0,3150160360 255,1629891

22 810,0 0,0059% 0,1268446369 102,7441559

23 810,0 0,0022% 0,0481407105 38,99397552

24 810,0 0,0008% 0,0172137193 13,94311262

25 810,0 0,0003% 0,0057966460 4,695283221





Primavera

92





1 0,0 2,7878% 60,2166676058 0

2 0,0 6,3253% 136,6260144935 0

3 5,0 9,6067% 207,5038317025 1037,519159

4 25,0 12,0224% 259,6837353185 6492,093383

5 60,0 13,2045% 285,2172214313 17113,03329

6 110,0 13,0734% 282,3863322533 31062,49655

7 180,0 11,8247% 255,4134405847 45974,41931

8 275,0 9,8419% 212,5840256035 58460,60704

9 400,0 7,5691% 163,4935848155 65397,43393

10 555,0 5,3918% 116,4630382040 64636,9862

11 671,0 3,5622% 76,9433832969 51629,01019

12 750,0 2,1842% 47,1784038429 35383,80288

13 790,0 1,2432% 26,8541753639 21214,79854

14 810,0 0,6569% 14,1893131122 11493,34362

15 810,0 0,3221% 6,9581272149 5636,083044

16 810,0 0,1466% 3,1655376691 2564,085512

17 810,0 0,0618% 1,3354552532 1081,718755

18 810,0 0,0242% 0,5221709387 422,9584604

19 810,0 0,0088% 0,1891268185 153,192723

20 810,0 0,0029% 0,0634151642 51,36628302

21 810,0 0,0009% 0,0196728220 15,93498585

22 810,0 0,0003% 0,0056429004 4,570749354

23 810,0 0,0001% 0,0014956364 1,211465518

24 810,0 0,0000% 0,0003660684 0,296515402

25 810,0 0,0000% 0,0000826867 0,06697625





Verão





1 0,0 1,9782% 42,7290967135 0

2 0,0 6,3834% 137,8808568372 0

3 5,0 11,7441% 253,6731145950 1268,365573

4 25,0 16,2410% 350,8066615644 8770,166539

5 60,0 18,1788% 392,6625482444 23559,75289

6 110,0 16,8611% 364,2006467597 40062,07114

7 180,0 13,0247% 281,3326795583 50639,88232

8 275,0 8,3526% 180,4169182998 49614,65253

9 400,0 4,4146% 95,3555102534 38142,2041

10 555,0 1,9048% 41,1431895618 22834,47021

11 671,0 0,6638% 14,3372001910 9620,261328

12 750,0 0,1847% 3,9890024499 2991,751837

13 790,0 0,0405% 0,8756673849 691,7772341

14 810,0 0,0069% 0,1498417218 121,3717947

15 810,0 0,0009% 0,0197442807 15,99286739

16 810,0 0,0001% 0,0019789986 1,602988854

93




17 810,0 0,0000% 0,0001490496 0,120730183

18 810,0 0,0000% 0,0000083330 0,00674973

19 810,0 0,0000% 0,0000003417 0,000276741

20 810,0 0,0000% 0,0000000101 8,2213E-06

21 810,0 0,0000% 0,0000000002 1,74859E-07

22 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,63121E-09

23 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,76834E-11

24 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,0128E-13

25 810,0 0,0000% 0,0000000000 9,99668E-16





Outono





1 0,0 3,9231% 84,7398937675 0

2 0,0 8,7290% 188,5461302079 0

3 5,0 12,7775% 275,9931835565 1379,965918

4 25,0 15,1183% 326,5561704457 8163,904261

5 60,0 15,3780% 332,1645114629 19929,87069

6 110,0 13,7955% 297,9823473489 32778,05821

7 180,0 11,0501% 238,6823521303 42962,82338

8 275,0 7,9534% 171,7930049991 47243,07637

9 400,0 5,1610% 111,4784516497 44591,38066

10 555,0 3,0244% 65,3267349971 36256,33792

11 671,0 1,6015% 34,5931353444 23211,99382

12 750,0 0,7664% 16,5541986309 12415,64897

13 790,0 0,3313% 7,1564690835 5653,610576

14 810,0 0,1293% 2,7932320277 2262,517942

15 810,0 0,0455% 0,9835751109 796,6958399

16 810,0 0,0145% 0,3121972742 252,8797921

17 810,0 0,0041% 0,0892423240 72,28628242

18 810,0 0,0011% 0,0229516257 18,59081682

19 810,0 0,0002% 0,0053055042 4,29745844

20 810,0 0,0001% 0,0011012220 0,891989826

21 810,0 0,0000% 0,0002050316 0,166075597

22 810,0 0,0000% 0,0000342080 0,027708509

23 810,0 0,0000% 0,0000051093 0,004138553

24 810,0 0,0000% 0,0000006825 0,000552819

25 810,0 0,0000% 0,0000000815 6,59769E-05





Inverno

94





1 0,0 1,7601% 38,0174334042 0

2 0,0 4,3500% 93,9597629331 0

3 5,0 7,0728% 152,7731103138 763,8655516

4 25,0 9,4711% 204,5766187083 5114,415468

5 60,0 11,1816% 241,5215455858 14491,29274

6 110,0 11,9790% 258,7457352403 28462,03088

7 180,0 11,8131% 255,1633335319 45929,40004

8 275,0 10,8065% 233,4195054233 64190,36399

9 400,0 9,2097% 198,9303639630 79572,14559

10 555,0 7,3299% 158,3262191911 87871,05165

11 671,0 5,4549% 117,8256034373 79060,97991

12 750,0 3,7979% 82,0348273692 61526,12053

13 790,0 2,4741% 53,4396719822 42217,34087

14 810,0 1,5076% 32,5639522900 26376,80135

15 810,0 0,8590% 18,5535915805 15028,40918

16 810,0 0,4573% 9,8783300247 8001,44732

17 810,0 0,2274% 4,9114249111 3978,254178

18 810,0 0,1055% 2,2786298101 1845,690146

19 810,0 0,0456% 0,9856794208 798,4003309

20 810,0 0,0184% 0,3972216185 321,749511

21 810,0 0,0069% 0,1490033789 120,6927369

22 810,0 0,0024% 0,0519817533 42,10522017

23 810,0 0,0008% 0,0168507866 13,64913718

24 810,0 0,0002% 0,0050713792 4,107817161

25 810,0 0,0001% 0,0014157664 1,146770809





Primavera





1 0,0 3,5844% 77,4238259348 0

2 0,0 8,0222% 173,2788675429 0

3 5,0 11,8732% 256,4606994278 1282,303497

4 25,0 14,2863% 308,5845881288 7714,614703

5 60,0 14,8695% 321,1820782366 19270,92469

6 110,0 13,7391% 296,7655155516 32644,20671

7 180,0 11,4128% 246,5155277897 44372,795

8 275,0 8,5797% 185,3207580532 50963,20846

9 400,0 5,8580% 126,5327483177 50613,09933

10 555,0 3,6395% 78,6123808911 43629,87139

11 671,0 2,0592% 44,4795644214 29845,78773

12 750,0 1,0614% 22,9252270162 17193,92026

13 790,0 0,4982% 10,7616708111 8501,719941

14 810,0 0,2129% 4,5991279860 3725,293669

15 810,0 0,0828% 1,7883122116 1448,532891

16 810,0 0,0293% 0,6322313933 512,1074286

95




17 810,0 0,0094% 0,2030643548 164,4821274

18 810,0 0,0027% 0,0592045410 47,95567824

19 810,0 0,0007% 0,0156554465 12,68091169

20 810,0 0,0002% 0,0037513081 3,038559539

21 810,0 0,0000% 0,0008138059 0,659182752

22 810,0 0,0000% 0,0001596955 0,129353394

23 810,0 0,0000% 0,0000283213 0,022940241

24 810,0 0,0000% 0,0000045352 0,003673526

25 810,0 0,0000% 0,0000006552 0,000530706





Verão





1 0,0 3,4353% 74,2031890672 0

2 0,0 8,2405% 177,9941016892 0

3 5,0 12,6282% 272,7688249444 1363,844125

4 25,0 15,4067% 332,7855821137 8319,639553

5 60,0 15,9615% 344,7676730950 20686,06039

6 110,0 14,4086% 311,2260072310 34234,8608

7 180,0 11,4658% 247,6604994221 44578,8899

8 275,0 8,0857% 174,6507421414 48028,95409

9 400,0 5,0639% 109,3797698256 43751,90793

10 555,0 2,8175% 60,8587216273 33776,5905

11 671,0 1,3919% 30,0649274197 20173,5663

12 750,0 0,6098% 13,1711066996 9878,330025

13 790,0 0,2365% 5,1088699836 4036,007287

14 810,0 0,0811% 1,7514083076 1418,640729

15 810,0 0,0245% 0,5296288247 428,999348

16 810,0 0,0065% 0,1409957373 114,2065472

17 810,0 0,0015% 0,0329763053 26,71080726

18 810,0 0,0003% 0,0067618389 5,477089548

19 810,0 0,0001% 0,0012131109 0,982619862

20 810,0 0,0000% 0,0001900294 0,15392383

21 810,0 0,0000% 0,0000259386 0,021010264

22 810,0 0,0000% 0,0000030790 0,002493987

23 810,0 0,0000% 0,0000003172 0,000256944

24 810,0 0,0000% 0,0000000283 2,29309E-05

25 810,0 0,0000% 0,0000000022 1,76935E-06





Outono

96





1 0,0 3,5844% 77,4238259348 0

2 0,0 8,0222% 173,2788675429 0

3 5,0 11,8732% 256,4606994278 1282,303497

4 25,0 14,2863% 308,5845881288 7714,614703

5 60,0 14,8695% 321,1820782366 19270,92469

6 110,0 13,7391% 296,7655155516 32644,20671

7 180,0 11,4128% 246,5155277897 44372,795

8 275,0 8,5797% 185,3207580532 50963,20846

9 400,0 5,8580% 126,5327483177 50613,09933

10 555,0 3,6395% 78,6123808911 43629,87139

11 671,0 2,0592% 44,4795644214 29845,78773

12 750,0 1,0614% 22,9252270162 17193,92026

13 790,0 0,4982% 10,7616708111 8501,719941

14 810,0 0,2129% 4,5991279860 3725,293669

15 810,0 0,0828% 1,7883122116 1448,532891

16 810,0 0,0293% 0,6322313933 512,1074286

17 810,0 0,0094% 0,2030643548 164,4821274

18 810,0 0,0027% 0,0592045410 47,95567824

19 810,0 0,0007% 0,0156554465 12,68091169

20 810,0 0,0002% 0,0037513081 3,038559539

21 810,0 0,0000% 0,0008138059 0,659182752

22 810,0 0,0000% 0,0001596955 0,129353394

23 810,0 0,0000% 0,0000283213 0,022940241

24 810,0 0,0000% 0,0000045352 0,003673526

25 810,0 0,0000% 0,0000006552 0,000530706





Inverno





1 0,0 2,3913% 51,6515008174 0

2 0,0 5,4625% 117,9894091082 0

3 5,0 8,4030% 181,5051385559 907,5256928

4 25,0 10,7226% 231,6091011486 5790,227529

5 60,0 12,0947% 261,2449363565 15674,69618

6 110,0 12,3913% 267,6517318639 29441,69051

7 180,0 11,6901% 252,5059401264 45451,06922

8 275,0 10,2327% 221,0258249684 60782,10187

9 400,0 8,3474% 180,3028688502 72121,14754

10 555,0 6,3627% 137,4344039993 76276,09422

11 671,0 4,5389% 98,0396936064 65784,63441

12 750,0 3,0329% 65,5103174092 49132,73806

13 790,0 1,8992% 41,0218151424 32407,23396

14 810,0 1,1146% 24,0760241260 19501,57954

15 810,0 0,6131% 13,2433589047 10727,12071

16 810,0 0,3160% 6,8260881672 5529,131415

97




17 810,0 0,1526% 3,2959390835 2669,710658

18 810,0 0,0690% 1,4902601763 1207,110743

19 810,0 0,0292% 0,6307258523 510,8879404

20 810,0 0,0116% 0,2497578193 202,3038337

21 810,0 0,0043% 0,0924891576 74,91621764

22 810,0 0,0015% 0,0320141275 25,93144326

23 810,0 0,0005% 0,0103526747 8,385666539

24 810,0 0,0001% 0,0031260901 2,532132949

25 810,0 0,0000% 0,0008809776 0,713591861





Primavera





1 0,0 2,9962% 64,7182943379 0

2 0,0 6,3336% 136,8062427720 0

3 5,0 9,2525% 199,8535462549 999,2677313

4 25,0 11,3283% 244,6908364541 6117,270911

5 60,0 12,3357% 266,4511789577 15987,07074

6 110,0 12,2592% 264,7989990141 29127,88989

7 180,0 11,2678% 243,3851977589 43809,3356

8 275,0 9,6517% 208,4763067446 57330,98435

9 400,0 7,7405% 167,1955013219 66878,20053

10 555,0 5,8295% 125,9182371631 69884,62163

11 671,0 4,1309% 89,2271378715 59871,40951

12 750,0 2,7578% 59,5683110620 44676,2333

13 790,0 1,7361% 37,4991950463 29624,36409

14 810,0 1,0311% 22,2723975695 18040,64203

15 810,0 0,5780% 12,4856246890 10113,356

16 810,0 0,3059% 6,6076519396 5352,198071

17 810,0 0,1529% 3,3016101511 2674,304222

18 810,0 0,0721% 1,5576128383 1261,666399

19 810,0 0,0321% 0,6938021774 561,9797637

20 810,0 0,0135% 0,2917574323 236,3235202

21 810,0 0,0054% 0,1158167016 93,81152827

22 810,0 0,0020% 0,0433935347 35,14876313

23 810,0 0,0007% 0,0153432171 12,42800584

24 810,0 0,0002% 0,0051188438 4,146263483

25 810,0 0,0001% 0,0016110646 1,304962287





Verão

98





1 0,0 2,6167% 56,5204066170 0

2 0,0 7,2858% 157,3743055429 0

3 5,0 12,2359% 264,2945573388 1321,472787

4 25,0 15,8858% 343,1343080708 8578,357702

5 60,0 17,0939% 369,2277272217 22153,66363

6 110,0 15,6349% 337,7133269954 37148,46597

7 180,0 12,2668% 264,9623564129 47693,22415

8 275,0 8,2719% 178,6739358782 49135,33237

9 400,0 4,7868% 103,3949044082 41357,96176

10 555,0 2,3689% 51,1676864202 28398,06596

11 671,0 0,9980% 21,5571047280 14464,81727

12 750,0 0,3561% 7,6923992942 5769,299471

13 790,0 0,1071% 2,3122873318 1826,706992

14 810,0 0,0270% 0,5822149117 471,5940785

15 810,0 0,0057% 0,1220962437 98,89795741

16 810,0 0,0010% 0,0212033234 17,17469193

17 810,0 0,0001% 0,0030317926 2,455752037

18 810,0 0,0000% 0,0003549090 0,287476314

19 810,0 0,0000% 0,0000338227 0,027396389

20 810,0 0,0000% 0,0000026095 0,002113674

21 810,0 0,0000% 0,0000001621 0,000131294

22 810,0 0,0000% 0,0000000081 6,53069E-06

23 810,0 0,0000% 0,0000000003 2,58733E-07

24 810,0 0,0000% 0,0000000000 8,1214E-09

25 810,0 0,0000% 0,0000000000 2,00926E-10

Total de Energia 258.437,81 Total de horas em 3 meses 2160



Outono





1 0,0 4,4688% 96,5264699534 0

2 0,0 9,2188% 199,1259855231 0

3 5,0 12,8899% 278,4225713132 1392,112857

4 25,0 14,7963% 319,5992818098 7989,982045

5 60,0 14,7833% 319,3194851665 19159,16911

6 110,0 13,1823% 284,7386874667 31321,25562

7 180,0 10,6249% 229,4981413572 41309,66544

8 275,0 7,7955% 168,3817919890 46304,9928

9 400,0 5,2282% 112,9296643246 45171,86573

10 555,0 3,2134% 69,4101258924 38522,61987

11 671,0 1,8129% 39,1578281189 26274,90267

12 750,0 0,9396% 20,2957852830 15221,83896

13 790,0 0,4477% 9,6698417448 7639,174978

14 810,0 0,1961% 4,2361897942 3431,313733

15 810,0 0,0790% 1,7065092853 1382,272521

16 810,0 0,0293% 0,6321156616 512,0136859

99




17 810,0 0,0100% 0,2152662412 174,3656554

18 810,0 0,0031% 0,0673836545 54,58076013

19 810,0 0,0009% 0,0193829269 15,70017082

20 810,0 0,0002% 0,0051220317 4,148845713

21 810,0 0,0001% 0,0012430385 1,006861165

22 810,0 0,0000% 0,0002769492 0,224328841

23 810,0 0,0000% 0,0000566288 0,045869348

24 810,0 0,0000% 0,0000106229 0,008604534

25 810,0 0,0000% 0,0000018275 0,001480277





Inverno





1 0,0 1,9337% 41,7685984613 0

2 0,0 4,4518% 96,1596790517 0

3 5,0 6,9497% 150,1141032987 750,5705165

4 25,0 9,0687% 195,8835887257 4897,089718

5 60,0 10,5469% 227,8129206533 13668,77524

6 110,0 11,2388% 242,7579084464 26703,36993

7 180,0 11,1290% 240,3863907861 43269,55034

8 275,0 10,3224% 222,9638651679 61315,06292

9 400,0 9,0106% 194,6281456449 77851,25826

10 555,0 7,4241% 160,3599280935 88999,76009

11 671,0 5,7843% 124,9403672721 83834,98644

12 750,0 4,2665% 92,1558168461 69116,86263

13 790,0 2,9813% 64,3951897719 50872,19992

14 810,0 1,9743% 42,6439534811 34541,60232

15 810,0 1,2392% 26,7672398983 21681,46432

16 810,0 0,7373% 15,9255330599 12899,68178

17 810,0 0,4157% 8,9801357566 7273,909963

18 810,0 0,2221% 4,7983270817 3886,644936

19 810,0 0,1124% 2,4288955422 1967,405389

20 810,0 0,0539% 1,1644348445 943,1922241

21 810,0 0,0245% 0,5285310648 428,1101625

22 810,0 0,0105% 0,2270525630 183,912576

23 810,0 0,0043% 0,0922841757 74,75018232

24 810,0 0,0016% 0,0354741727 28,7340799

25 810,0 0,0006% 0,0128919115 10,44244831





Primavera

100





1 0,0 2,7878% 60,2166676058 0

2 3,0 6,3253% 136,6260144935 409,8780435

3 25,0 9,6067% 207,5038317025 5187,595793

4 82,0 12,0224% 259,6837353185 21294,0663

5 174,0 13,2045% 285,2172214313 49627,79653

6 321,0 13,0734% 282,3863322533 90646,01265

7 532,0 11,8247% 255,4134405847 135879,9504

8 815,0 9,8419% 212,5840256035 173255,9809

9 1180,0 7,5691% 163,4935848155 192922,4301

10 1580,0 5,3918% 116,4630382040 184011,6004

11 1980,0 3,5622% 76,9433832969 152347,8989

12 2050,0 2,1842% 47,1784038429 96715,72788

13 2050,0 1,2432% 26,8541753639 55051,0595

14 2050,0 0,6569% 14,1893131122 29088,09188

15 2050,0 0,3221% 6,9581272149 14264,16079

16 2050,0 0,1466% 3,1655376691 6489,352222

17 2050,0 0,0618% 1,3354552532 2737,683269

18 2050,0 0,0242% 0,5221709387 1070,450424

19 2050,0 0,0088% 0,1891268185 387,7099779

20 2050,0 0,0029% 0,0634151642 130,0010867

21 2050,0 0,0009% 0,0196728220 40,32928517

22 2050,0 0,0003% 0,0056429004 11,5679459

23 2050,0 0,0001% 0,0014956364 3,066054706

24 2050,0 0,0000% 0,0003660684 0,750440214

25 2050,0 0,0000% 0,0000826867 0,169507793

Total de Energia 1.211.573,33




Verão





1 0,0 1,9782% 42,7290967135 0

2 3,0 6,3834% 137,8808568372 413,6425705

3 25,0 11,7441% 253,6731145950 6341,827865

4 82,0 16,2410% 350,8066615644 28766,14625

5 174,0 18,1788% 392,6625482444 68323,28339

6 321,0 16,8611% 364,2006467597 116908,4076

7 532,0 13,0247% 281,3326795583 149668,9855

8 815,0 8,3526% 180,4169182998 147039,7884

9 1180,0 4,4146% 95,3555102534 112519,5021

10 1580,0 1,9048% 41,1431895618 65006,23951

11 1980,0 0,6638% 14,3372001910 28387,65638

12 2050,0 0,1847% 3,9890024499 8177,455022

13 2050,0 0,0405% 0,8756673849 1795,118139

14 2050,0 0,0069% 0,1498417218 307,1755298

15 2050,0 0,0009% 0,0197442807 40,47577549

16 2050,0 0,0001% 0,0019789986 4,056947101

101




17 2050,0 0,0000% 0,0001490496 0,305551697

18 2050,0 0,0000% 0,0000083330 0,017082649

19 2050,0 0,0000% 0,0000003417 0,000700393

20 2050,0 0,0000% 0,0000000101 2,0807E-05

21 2050,0 0,0000% 0,0000000002 4,42544E-07

22 2050,0 0,0000% 0,0000000000 6,65923E-09

23 2050,0 0,0000% 0,0000000000 7,0063E-11

24 2050,0 0,0000% 0,0000000000 5,09412E-13

25 2050,0 0,0000% 0,0000000000 2,53003E-15





Outono





1 0,0 3,9231% 84,7398937675 0

2 3,0 8,7290% 188,5461302079 565,6383906

3 25,0 12,7775% 275,9931835565 6899,829589

4 82,0 15,1183% 326,5561704457 26777,60598

5 174,0 15,3780% 332,1645114629 57796,62499

6 321,0 13,7955% 297,9823473489 95652,3335

7 532,0 11,0501% 238,6823521303 126979,0113

8 815,0 7,9534% 171,7930049991 140011,2991

9 1180,0 5,1610% 111,4784516497 131544,5729

10 1580,0 3,0244% 65,3267349971 103216,2413

11 1980,0 1,6015% 34,5931353444 68494,40798

12 2050,0 0,7664% 16,5541986309 33936,10719

13 2050,0 0,3313% 7,1564690835 14670,76162

14 2050,0 0,1293% 2,7932320277 5726,125657

15 2050,0 0,0455% 0,9835751109 2016,328977

16 2050,0 0,0145% 0,3121972742 640,004412

17 2050,0 0,0041% 0,0892423240 182,9467641

18 2050,0 0,0011% 0,0229516257 47,0508327

19 2050,0 0,0002% 0,0053055042 10,87628371

20 2050,0 0,0001% 0,0011012220 2,257505114

21 2050,0 0,0000% 0,0002050316 0,420314782

22 2050,0 0,0000% 0,0000342080 0,070126473

23 2050,0 0,0000% 0,0000051093 0,010474115

24 2050,0 0,0000% 0,0000006825 0,001399109

25 2050,0 0,0000% 0,0000000815 0,000166978





Inverno

102





1 0,0 1,7601% 38,0174334042 0

2 3,0 4,3500% 93,9597629331 281,8792888

3 25,0 7,0728% 152,7731103138 3819,327758

4 82,0 9,4711% 204,5766187083 16775,28273

5 174,0 11,1816% 241,5215455858 42024,74893

6 321,0 11,9790% 258,7457352403 83057,38101

7 532,0 11,8131% 255,1633335319 135746,8934

8 815,0 10,8065% 233,4195054233 190236,8969

9 1180,0 9,2097% 198,9303639630 234737,8295

10 1580,0 7,3299% 158,3262191911 250155,4263

11 1980,0 5,4549% 117,8256034373 233294,6948

12 2050,0 3,7979% 82,0348273692 168171,3961

13 2050,0 2,4741% 53,4396719822 109551,3276

14 2050,0 1,5076% 32,5639522900 66756,10219

15 2050,0 0,8590% 18,5535915805 38034,86274

16 2050,0 0,4573% 9,8783300247 20250,57655

17 2050,0 0,2274% 4,9114249111 10068,42107

18 2050,0 0,1055% 2,2786298101 4671,191111

19 2050,0 0,0456% 0,9856794208 2020,642813

20 2050,0 0,0184% 0,3972216185 814,304318

21 2050,0 0,0069% 0,1490033789 305,4569267

22 2050,0 0,0024% 0,0519817533 106,5625943

23 2050,0 0,0008% 0,0168507866 34,54411261

24 2050,0 0,0002% 0,0050713792 10,39632738

25 2050,0 0,0001% 0,0014157664 2,902321183





Primavera





1 0,0 3,5844% 77,4238259348 0

2 3,0 8,0222% 173,2788675429 519,8366026

3 25,0 11,8732% 256,4606994278 6411,517486

4 82,0 14,2863% 308,5845881288 25303,93623

5 174,0 14,8695% 321,1820782366 55885,68161

6 321,0 13,7391% 296,7655155516 95261,73049

7 532,0 11,4128% 246,5155277897 131146,2608

8 815,0 8,5797% 185,3207580532 151036,4178

9 1180,0 5,8580% 126,5327483177 149308,643

10 1580,0 3,6395% 78,6123808911 124207,5618

11 1980,0 2,0592% 44,4795644214 88069,53755

12 2050,0 1,0614% 22,9252270162 46996,71538

13 2050,0 0,4982% 10,7616708111 22061,42516

14 2050,0 0,2129% 4,5991279860 9428,212371

15 2050,0 0,0828% 1,7883122116 3666,040034

16 2050,0 0,0293% 0,6322313933 1296,074356

103




17 2050,0 0,0094% 0,2030643548 416,2819273

18 2050,0 0,0027% 0,0592045410 121,3693091

19 2050,0 0,0007% 0,0156554465 32,0936654

20 2050,0 0,0002% 0,0037513081 7,690181548

21 2050,0 0,0000% 0,0008138059 1,668302027

22 2050,0 0,0000% 0,0001596955 0,327375874

23 2050,0 0,0000% 0,0000283213 0,058058635

24 2050,0 0,0000% 0,0000045352 0,009297196

25 2050,0 0,0000% 0,0000006552 0,001343145





Verão





1 0,0 3,4353% 74,2031890672 0

2 3,0 8,2405% 177,9941016892 533,9823051

3 25,0 12,6282% 272,7688249444 6819,220624

4 82,0 15,4067% 332,7855821137 27288,41773

5 174,0 15,9615% 344,7676730950 59989,57512

6 321,0 14,4086% 311,2260072310 99903,54832

7 532,0 11,4658% 247,6604994221 131755,3857

8 815,0 8,0857% 174,6507421414 142340,3548

9 1180,0 5,0639% 109,3797698256 129068,1284

10 1580,0 2,8175% 60,8587216273 96156,78017

11 1980,0 1,3919% 30,0649274197 59528,55629

12 2050,0 0,6098% 13,1711066996 27000,76873

13 2050,0 0,2365% 5,1088699836 10473,18347

14 2050,0 0,0811% 1,7514083076 3590,38703

15 2050,0 0,0245% 0,5296288247 1085,739091

16 2050,0 0,0065% 0,1409957373 289,0412615

17 2050,0 0,0015% 0,0329763053 67,60142577

18 2050,0 0,0003% 0,0067618389 13,86176984

19 2050,0 0,0001% 0,0012131109 2,48687743

20 2050,0 0,0000% 0,0001900294 0,389560311

21 2050,0 0,0000% 0,0000259386 0,053174124

22 2050,0 0,0000% 0,0000030790 0,006311943

23 2050,0 0,0000% 0,0000003172 0,00065029

24 2050,0 0,0000% 0,0000000283 5,8035E-05

25 2050,0 0,0000% 0,0000000022 4,47798E-06





Outono

104

Tabela 73: Aerogerador E82 – 75m – Aterrado do Imburo, Macaé – Inverno..




1 0,0 3,5844% 77,4238259348 0

2 3,0 8,0222% 173,2788675429 519,8366026

3 25,0 11,8732% 256,4606994278 6411,517486

4 82,0 14,2863% 308,5845881288 25303,93623

5 174,0 14,8695% 321,1820782366 55885,68161

6 321,0 13,7391% 296,7655155516 95261,73049

7 532,0 11,4128% 246,5155277897 131146,2608

8 815,0 8,5797% 185,3207580532 151036,4178

9 1180,0 5,8580% 126,5327483177 149308,643

10 1580,0 3,6395% 78,6123808911 124207,5618

11 1980,0 2,0592% 44,4795644214 88069,53755

12 2050,0 1,0614% 22,9252270162 46996,71538

13 2050,0 0,4982% 10,7616708111 22061,42516

14 2050,0 0,2129% 4,5991279860 9428,212371

15 2050,0 0,0828% 1,7883122116 3666,040034

16 2050,0 0,0293% 0,6322313933 1296,074356

17 2050,0 0,0094% 0,2030643548 416,2819273

18 2050,0 0,0027% 0,0592045410 121,3693091

19 2050,0 0,0007% 0,0156554465 32,0936654

20 2050,0 0,0002% 0,0037513081 7,690181548

21 2050,0 0,0000% 0,0008138059 1,668302027

22 2050,0 0,0000% 0,0001596955 0,327375874

23 2050,0 0,0000% 0,0000283213 0,058058635

24 2050,0 0,0000% 0,0000045352 0,009297196

25 2050,0 0,0000% 0,0000006552 0,001343145





Inverno





1 0,0 2,3913% 51,6515008174 0

2 3,0 5,4625% 117,9894091082 353,9682273

3 25,0 8,4030% 181,5051385559 4537,628464

4 82,0 10,7226% 231,6091011486 18991,94629

5 174,0 12,0947% 261,2449363565 45456,61893

6 321,0 12,3913% 267,6517318639 85916,20593

7 532,0 11,6901% 252,5059401264 134333,1601

8 815,0 10,2327% 221,0258249684 180136,0473

9 1180,0 8,3474% 180,3028688502 212757,3852

10 1580,0 6,3627% 137,4344039993 217146,3583

11 1980,0 4,5389% 98,0396936064 194118,5933

12 2050,0 3,0329% 65,5103174092 134296,1507

13 2050,0 1,8992% 41,0218151424 84094,72104

14 2050,0 1,1146% 24,0760241260 49355,84946

15 2050,0 0,6131% 13,2433589047 27148,88575

16 2050,0 0,3160% 6,8260881672 13993,48074

105




17 2050,0 0,1526% 3,2959390835 6756,675121

18 2050,0 0,0690% 1,4902601763 3055,033361

19 2050,0 0,0292% 0,6307258523 1292,987997

20 2050,0 0,0116% 0,2497578193 512,0035296

21 2050,0 0,0043% 0,0924891576 189,602773

22 2050,0 0,0015% 0,0320141275 65,62896135

23 2050,0 0,0005% 0,0103526747 21,22298322

24 2050,0 0,0001% 0,0031260901 6,408484624

25 2050,0 0,0000% 0,0008809776 1,806004091





Primavera





1 0,0 2,9962% 64,7182943379 0

2 3,0 6,3336% 136,8062427720 410,4187283

3 25,0 9,2525% 199,8535462549 4996,338656

4 82,0 11,3283% 244,6908364541 20064,64859

5 174,0 12,3357% 266,4511789577 46362,50514

6 321,0 12,2592% 264,7989990141 85000,47868

7 532,0 11,2678% 243,3851977589 129480,9252

8 815,0 9,6517% 208,4763067446 169908,19

9 1180,0 7,7405% 167,1955013219 197290,6916

10 1580,0 5,8295% 125,9182371631 198950,8147

11 1980,0 4,1309% 89,2271378715 176669,733

12 2050,0 2,7578% 59,5683110620 122115,0377

13 2050,0 1,7361% 37,4991950463 76873,34984

14 2050,0 1,0311% 22,2723975695 45658,41502

15 2050,0 0,5780% 12,4856246890 25595,53061

16 2050,0 0,3059% 6,6076519396 13545,68648

17 2050,0 0,1529% 3,3016101511 6768,30081

18 2050,0 0,0721% 1,5576128383 3193,106318

19 2050,0 0,0321% 0,6938021774 1422,294464

20 2050,0 0,0135% 0,2917574323 598,1027362

21 2050,0 0,0054% 0,1158167016 237,4242382

22 2050,0 0,0020% 0,0433935347 88,9567462

23 2050,0 0,0007% 0,0153432171 31,45359502

24 2050,0 0,0002% 0,0051188438 10,4936298

25 2050,0 0,0001% 0,0016110646 3,302682332





Verão

106





1 0,0 2,6167% 56,5204066170 0

2 3,0 7,2858% 157,3743055429 472,1229166

3 25,0 12,2359% 264,2945573388 6607,363933

4 82,0 15,8858% 343,1343080708 28137,01326

5 174,0 17,0939% 369,2277272217 64245,62454

6 321,0 15,6349% 337,7133269954 108405,978

7 532,0 12,2668% 264,9623564129 140959,9736

8 815,0 8,2719% 178,6739358782 145619,2577

9 1180,0 4,7868% 103,3949044082 122005,9872

10 1580,0 2,3689% 51,1676864202 80844,94454

11 1980,0 0,9980% 21,5571047280 42683,06736

12 2050,0 0,3561% 7,6923992942 15769,41855

13 2050,0 0,1071% 2,3122873318 4740,18903

14 2050,0 0,0270% 0,5822149117 1193,540569

15 2050,0 0,0057% 0,1220962437 250,2972996

16 2050,0 0,0010% 0,0212033234 43,4668129

17 2050,0 0,0001% 0,0030317926 6,215174908

18 2050,0 0,0000% 0,0003549090 0,72756351

19 2050,0 0,0000% 0,0000338227 0,069336541

20 2050,0 0,0000% 0,0000026095 0,005349421

21 2050,0 0,0000% 0,0000001621 0,000332288

22 2050,0 0,0000% 0,0000000081 1,65283E-05

23 2050,0 0,0000% 0,0000000003 6,54818E-07

24 2050,0 0,0000% 0,0000000000 2,05542E-08

25 2050,0 0,0000% 0,0000000000 5,08516E-10





Outono





1 0,0 4,4688% 96,5264699534 0

2 3,0 9,2188% 199,1259855231 597,3779566

3 25,0 12,8899% 278,4225713132 6960,564283

4 82,0 14,7963% 319,5992818098 26207,14111

5 174,0 14,7833% 319,3194851665 55561,59042

6 321,0 13,1823% 284,7386874667 91401,11868

7 532,0 10,6249% 229,4981413572 122093,0112

8 815,0 7,7955% 168,3817919890 137231,1605

9 1180,0 5,2282% 112,9296643246 133257,0039

10 1580,0 3,2134% 69,4101258924 109667,9989

11 1980,0 1,8129% 39,1578281189 77532,49968

12 2050,0 0,9396% 20,2957852830 41606,35983

13 2050,0 0,4477% 9,6698417448 19823,17558

14 2050,0 0,1961% 4,2361897942 8684,189078

15 2050,0 0,0790% 1,7065092853 3498,344035

16 2050,0 0,0293% 0,6321156616 1295,837106

107




17 2050,0 0,0100% 0,2152662412 441,2957945

18 2050,0 0,0031% 0,0673836545 138,1364917

19 2050,0 0,0009% 0,0193829269 39,73500022

20 2050,0 0,0002% 0,0051220317 10,50016508

21 2050,0 0,0001% 0,0012430385 2,548228874

22 2050,0 0,0000% 0,0002769492 0,567745832

23 2050,0 0,0000% 0,0000566288 0,116089091

24 2050,0 0,0000% 0,0000106229 0,021776908

25 2050,0 0,0000% 0,0000018275 0,00374638





Inverno





1 0,0 1,9337% 41,7685984613 0

2 3,0 4,4518% 96,1596790517 288,4790372

3 25,0 6,9497% 150,1141032987 3752,852582

4 82,0 9,0687% 195,8835887257 16062,45428

5 174,0 10,5469% 227,8129206533 39639,44819

6 321,0 11,2388% 242,7579084464 77925,28861

7 532,0 11,1290% 240,3863907861 127885,5599

8 815,0 10,3224% 222,9638651679 181715,5501

9 1180,0 9,0106% 194,6281456449 229661,2119

10 1580,0 7,4241% 160,3599280935 253368,6864

11 1980,0 5,7843% 124,9403672721 247381,9272

12 2050,0 4,2665% 92,1558168461 188919,4245

13 2050,0 2,9813% 64,3951897719 132010,139

14 2050,0 1,9743% 42,6439534811 87420,10464

15 2050,0 1,2392% 26,7672398983 54872,84179

16 2050,0 0,7373% 15,9255330599 32647,34277

17 2050,0 0,4157% 8,9801357566 18409,2783

18 2050,0 0,2221% 4,7983270817 9836,570517

19 2050,0 0,1124% 2,4288955422 4979,235861

20 2050,0 0,0539% 1,1644348445 2387,091431

21 2050,0 0,0245% 0,5285310648 1083,488683

22 2050,0 0,0105% 0,2270525630 465,4577542

23 2050,0 0,0043% 0,0922841757 189,1825602

24 2050,0 0,0016% 0,0354741727 72,72205407

25 2050,0 0,0006% 0,0128919115 26,42841857





Primavera

108





1 0,0 2,3913% 51,6515008174 0

2 3,0 5,4625% 117,9894091082 353,9682273

3 25,0 8,4030% 181,5051385559 4537,628464

4 82,0 10,7226% 231,6091011486 18991,94629

5 174,0 12,0947% 261,2449363565 45456,61893

6 321,0 12,3913% 267,6517318639 85916,20593

7 532,0 11,6901% 252,5059401264 134333,1601

8 815,0 10,2327% 221,0258249684 180136,0473

9 1180,0 8,3474% 180,3028688502 212757,3852

10 1580,0 6,3627% 137,4344039993 217146,3583

11 1980,0 4,5389% 98,0396936064 194118,5933

12 2050,0 3,0329% 65,5103174092 134296,1507

13 2050,0 1,8992% 41,0218151424 84094,72104

14 2050,0 1,1146% 24,0760241260 49355,84946

15 2050,0 0,6131% 13,2433589047 27148,88575

16 2050,0 0,3160% 6,8260881672 13993,48074

17 2050,0 0,1526% 3,2959390835 6756,675121

18 2050,0 0,0690% 1,4902601763 3055,033361

19 2050,0 0,0292% 0,6307258523 1292,987997

20 2050,0 0,0116% 0,2497578193 512,0035296

21 2050,0 0,0043% 0,0924891576 189,602773

22 2050,0 0,0015% 0,0320141275 65,62896135

23 2050,0 0,0005% 0,0103526747 21,22298322

24 2050,0 0,0001% 0,0031260901 6,408484624

25 2050,0 0,0000% 0,0008809776 1,806004091





Verão





1 0,0 1,5896% 34,3359959537 0

2 3,0 5,1717% 111,7096422669 335,1289268

3 25,0 9,7047% 209,6205115096 5240,512788

4 82,0 13,9045% 300,3366254711 24627,60329

5 174,0 16,4415% 355,1367537891 61793,79516

6 321,0 16,4853% 356,0826782752 114302,5397

7 532,0 14,1344% 305,3021800556 162420,7598

8 815,0 10,3635% 223,8509240098 182438,5031

9 1180,0 6,4711% 139,7747193094 164934,1688

10 1580,0 3,4188% 73,8458775614 116676,4865

11 1980,0 1,5164% 32,7537584073 64852,44165

12 2050,0 0,5598% 12,0920430465 24788,68825

13 2050,0 0,1705% 3,6821561076 7548,420021

14 2050,0 0,0424% 0,9162336195 1878,27892

15 2050,0 0,0085% 0,1845351064 378,2969682

16 2050,0 0,0014% 0,0297955458 61,08086887

109




7 2050,0 0,0002% 0,0038197945 7,830578675

18 2050,0 0,0000% 0,0003850903 0,789435014

19 2050,0 0,0000% 0,0000302376 0,061987088

20 2050,0 0,0000% 0,0000018316 0,003754867

21 2050,0 0,0000% 0,0000000848 0,000173806

22 2050,0 0,0000% 0,0000000030 6,08982E-06

23 2050,0 0,0000% 0,0000000001 1,60006E-07

24 2050,0 0,0000% 0,0000000000 3,12325E-09

25 2050,0 0,0000% 0,0000000000 4,4874E-11





Outono





1 0,0 3,5844% 77,4238259348 0

2 3,0 8,0222% 173,2788675429 519,8366026

3 25,0 11,8732% 256,4606994278 6411,517486

4 82,0 14,2863% 308,5845881288 25303,93623

5 174,0 14,8695% 321,1820782366 55885,68161

6 321,0 13,7391% 296,7655155516 95261,73049

7 532,0 11,4128% 246,5155277897 131146,2608

8 815,0 8,5797% 185,3207580532 151036,4178

9 1180,0 5,8580% 126,5327483177 149308,643

10 1580,0 3,6395% 78,6123808911 124207,5618

11 1980,0 2,0592% 44,4795644214 88069,53755

12 2050,0 1,0614% 22,9252270162 46996,71538

13 2050,0 0,4982% 10,7616708111 22061,42516

14 2050,0 0,2129% 4,5991279860 9428,212371

15 2050,0 0,0828% 1,7883122116 3666,040034

16 2050,0 0,0293% 0,6322313933 1296,074356

17 2050,0 0,0094% 0,2030643548 416,2819273

18 2050,0 0,0027% 0,0592045410 121,3693091

19 2050,0 0,0007% 0,0156554465 32,0936654

20 2050,0 0,0002% 0,0037513081 7,690181548

21 2050,0 0,0000% 0,0008138059 1,668302027

22 2050,0 0,0000% 0,0001596955 0,327375874

23 2050,0 0,0000% 0,0000283213 0,058058635

24 2050,0 0,0000% 0,0000045352 0,009297196

25 2050,0 0,0000% 0,0000006552 0,001343145





Inverno

110





1 0,0 1,5279% 33,0023578722 0

2 3,0 3,7917% 81,9006912767 245,7020738

3 25,0 6,2155% 134,2539464546 3356,348661

4 82,0 8,4303% 182,0934240162 14931,66077

5 174,0 10,1330% 218,8731065649 38083,92054

6 321,0 11,1142% 240,0662614926 77061,26994

7 532,0 11,2883% 243,8265672234 129715,7338

8 815,0 10,7023% 231,1701456936 188403,6687

9 1180,0 9,5155% 205,5347585313 242531,0151

10 1580,0 7,9552% 171,8323174640 271495,0616

11 1980,0 6,2632% 135,2850190647 267864,3377

12 2050,0 4,6474% 100,3833031856 205785,7715

13 2050,0 3,2510% 70,2221646121 143955,4375

14 2050,0 2,1440% 46,3108169618 94937,17477

15 2050,0 1,3327% 28,7862431820 59011,79852

16 2050,0 0,7805% 16,8583077184 34559,53082

17 2050,0 0,4304% 9,2972517880 19059,36617

18 2050,0 0,2234% 4,8256836596 9892,651502

19 2050,0 0,1091% 2,3558917401 4829,578067

20 2050,0 0,0500% 1,0810759604 2216,205719

21 2050,0 0,0216% 0,4659747455 955,2482282

22 2050,0 0,0087% 0,1885242476 386,4747075

23 2050,0 0,0033% 0,0715417229 146,6605319

24 2050,0 0,0012% 0,0254463205 52,164957

25 2050,0 0,0004% 0,0084771345 17,37812566





Primavera





1 0,0 3,2862% 70,9812329305 0

2 3,0 7,3925% 159,6782560910 479,0347683

3 25,0 11,0478% 238,6330748313 5965,826871

4 82,0 13,4907% 291,3990814929 23894,72468

5 174,0 14,3277% 309,4777058157 53849,12081

6 321,0 13,5862% 293,4620129550 94201,30616

7 532,0 11,6521% 251,6844161198 133896,1094

8 815,0 9,1006% 196,5739125463 160207,7387

9 1180,0 6,4975% 140,3469956219 165609,4548

10 1580,0 4,2494% 91,7872103603 145023,7924

11 1980,0 2,5483% 55,0443541456 108987,8212

12 2050,0 1,4019% 30,2808892792 62075,82302

13 2050,0 0,7074% 15,2807987362 31325,63741

14 2050,0 0,3274% 7,0717150075 14497,01577

15 2050,0 0,1389% 2,9998972320 6149,789326

16 2050,0 0,0540% 1,1658427988 2389,977738

111




17 2050,0 0,0192% 0,4148003868 850,340793

18 2050,0 0,0063% 0,1350186162 276,7881632

19 2050,0 0,0019% 0,0401770236 82,36289846

20 2050,0 0,0005% 0,0109208396 22,38772117

21 2050,0 0,0001% 0,0027094894 5,554453297

22 2050,0 0,0000% 0,0006130960 1,256846878

23 2050,0 0,0000% 0,0001264257 0,25917263

24 2050,0 0,0000% 0,0000237391 0,048665246

25 2050,0 0,0000% 0,0000040558 0,008314409





Verão





1 0,0 3,1253% 67,5070903952 0

2 3,0 7,5387% 162,8350994772 488,5052984

3 25,0 11,6807% 252,3041238151 6307,603095

4 82,0 14,5000% 313,2003190557 25682,42616

5 174,0 15,3919% 332,4653607255 57848,97277

6 321,0 14,3445% 309,8417224976 99459,19292

7 532,0 11,8798% 256,6043240843 136513,5004

8 815,0 8,7935% 189,9391178960 154800,3811

9 1180,0 5,8322% 125,9761582123 148651,8667

10 1580,0 3,4687% 74,9230280054 118378,3842

11 1980,0 1,8494% 39,9465499448 79094,16889

12 2050,0 0,8832% 19,0763642456 39106,5467

13 2050,0 0,3773% 8,1491805874 16705,8202

14 2050,0 0,1440% 3,1094288840 6374,329212

15 2050,0 0,0490% 1,0579812922 2168,861649

16 2050,0 0,0148% 0,3204421860 656,9064813

17 2050,0 0,0040% 0,0862417305 176,7955475

18 2050,0 0,0010% 0,0205869664 42,20328111

19 2050,0 0,0002% 0,0043509321 8,919410761

20 2050,0 0,0000% 0,0008126384 1,665908681

21 2050,0 0,0000% 0,0001338915 0,274477623

22 2050,0 0,0000% 0,0000194255 0,039822369

23 2050,0 0,0000% 0,0000024774 0,005078611

24 2050,0 0,0000% 0,0000002772 0,000568335

25 2050,0 0,0000% 0,0000000272 5,57136E-05





Outono

112





1 0,0 3,2862% 70,9812329305 0

2 3,0 7,3925% 159,6782560910 479,0347683

3 25,0 11,0478% 238,6330748313 5965,826871

4 82,0 13,4907% 291,3990814929 23894,72468

5 174,0 14,3277% 309,4777058157 53849,12081

6 321,0 13,5862% 293,4620129550 94201,30616

7 532,0 11,6521% 251,6844161198 133896,1094

8 815,0 9,1006% 196,5739125463 160207,7387

9 1180,0 6,4975% 140,3469956219 165609,4548

10 1580,0 4,2494% 91,7872103603 145023,7924

11 1980,0 2,5483% 55,0443541456 108987,8212

12 2050,0 1,4019% 30,2808892792 62075,82302

13 2050,0 0,7074% 15,2807987362 31325,63741

14 2050,0 0,3274% 7,0717150075 14497,01577

15 2050,0 0,1389% 2,9998972320 6149,789326

16 2050,0 0,0540% 1,1658427988 2389,977738

17 2050,0 0,0192% 0,4148003868 850,340793

18 2050,0 0,0063% 0,1350186162 276,7881632

19 2050,0 0,0019% 0,0401770236 82,36289846

20 2050,0 0,0005% 0,0109208396 22,38772117

21 2050,0 0,0001% 0,0027094894 5,554453297

22 2050,0 0,0000% 0,0006130960 1,256846878

23 2050,0 0,0000% 0,0001264257 0,25917263

24 2050,0 0,0000% 0,0000237391 0,048665246

25 2050,0 0,0000% 0,0000040558 0,008314409





Inverno





1 0,0 2,2229% 48,0146505238 0

2 3,0 5,0924% 109,9968948272 329,9906845

3 25,0 7,8763% 170,1289317307 4253,223293

4 82,0 10,1337% 218,8884017315 17948,84894

5 174,0 11,5600% 249,6958781966 43447,08281

6 321,0 12,0163% 259,5520951775 83316,22255

7 532,0 11,5405% 249,2740192181 132613,7782

8 815,0 10,3196% 222,9034842403 181666,3397

9 1180,0 8,6310% 186,4292312164 219986,4928

10 1580,0 6,7703% 146,2380741034 231056,1571

11 1980,0 4,9891% 107,7655248120 213375,7391

12 2050,0 3,4574% 74,6792340982 153092,4299

13 2050,0 2,2542% 48,6915972414 99817,77434

14 2050,0 1,3832% 29,8775370505 61248,95095

15 2050,0 0,7988% 17,2537731999 35370,23506

16 2050,0 0,4341% 9,3760561744 19220,91516

113




17 2050,0 0,2219% 4,7935382847 9826,753484

18 2050,0 0,1067% 2,3049563091 4725,160434

19 2050,0 0,0482% 1,0420461532 2136,194614

20 2050,0 0,0205% 0,4427508949 907,6393345

21 2050,0 0,0082% 0,1767252776 362,2868191

22 2050,0 0,0031% 0,0662391428 135,7902427

23 2050,0 0,0011% 0,0233030009 47,77115188

24 2050,0 0,0004% 0,0076911392 15,76683542

25 2050,0 0,0001% 0,0023803975 4,87981484





Primavera





1 0,0 2,9962% 64,7182943379 0

2 3,0 6,3336% 136,8062427720 410,4187283

3 25,0 9,2525% 199,8535462549 4996,338656

4 82,0 11,3283% 244,6908364541 20064,64859

5 174,0 12,3357% 266,4511789577 46362,50514

6 321,0 12,2592% 264,7989990141 85000,47868

7 532,0 11,2678% 243,3851977589 129480,9252

8 815,0 9,6517% 208,4763067446 169908,19

9 1180,0 7,7405% 167,1955013219 197290,6916

10 1580,0 5,8295% 125,9182371631 198950,8147

11 1980,0 4,1309% 89,2271378715 176669,733

12 2050,0 2,7578% 59,5683110620 122115,0377

13 2050,0 1,7361% 37,4991950463 76873,34984

14 2050,0 1,0311% 22,2723975695 45658,41502

15 2050,0 0,5780% 12,4856246890 25595,53061

16 2050,0 0,3059% 6,6076519396 13545,68648

17 2050,0 0,1529% 3,3016101511 6768,30081

18 2050,0 0,0721% 1,5576128383 3193,106318

19 2050,0 0,0321% 0,6938021774 1422,294464

20 2050,0 0,0135% 0,2917574323 598,1027362

21 2050,0 0,0054% 0,1158167016 237,4242382

22 2050,0 0,0020% 0,0433935347 88,9567462

23 2050,0 0,0007% 0,0153432171 31,45359502

24 2050,0 0,0002% 0,0051188438 10,4936298

25 2050,0 0,0001% 0,0016110646 3,302682332





Verão

114





1 0,0 2,1377% 46,1735507449 0

2 3,0 6,0077% 129,7654934905 389,2964805

3 25,0 10,2963% 222,4008126421 5560,020316

4 82,0 13,8318% 298,7679038923 24498,96812

5 174,0 15,6519% 338,0805972844 58826,02393

6 321,0 15,3332% 331,1975143851 106314,4021

7 532,0 13,1486% 284,0104094614 151093,5378

8 815,0 9,9071% 213,9935681737 174404,7581

9 1180,0 6,5597% 141,6893656431 167193,4515

10 1580,0 3,8096% 82,2872142869 130013,7986

11 1980,0 1,9348% 41,7909405996 82746,06239

12 2050,0 0,8561% 18,4923938124 37909,40732

13 2050,0 0,3287% 7,1006762716 14556,38636

14 2050,0 0,1091% 2,3557821440 4829,353395

15 2050,0 0,0311% 0,6723196060 1378,255192

16 2050,0 0,0076% 0,1643121170 336,8398398

17 2050,0 0,0016% 0,0342337515 70,17919049

18 2050,0 0,0003% 0,0060529987 12,4086473

19 2050,0 0,0000% 0,0009042077 1,853625722

20 2050,0 0,0000% 0,0001136091 0,232898709

21 2050,0 0,0000% 0,0000119534 0,024504424

22 2050,0 0,0000% 0,0000010486 0,002149614

23 2050,0 0,0000% 0,0000000764 0,000156547

24 2050,0 0,0000% 0,0000000046 9,42425E-06

25 2050,0 0,0000% 0,0000000002 4,6703E-07





Outono





1 0,0 4,1006% 88,5736098713 0

2 3,0 8,5113% 183,8441155335 551,5323466

3 25,0 12,0325% 259,9020495917 6497,55124

4 82,0 14,0377% 303,2149460213 24863,62557

5 174,0 14,3322% 309,5755088406 53866,13854

6 321,0 13,1331% 283,6753854656 91059,79873

7 532,0 10,9406% 236,3164187468 125720,3348

8 815,0 8,3456% 180,2659748348 146916,7695

9 1180,0 5,8545% 126,4581891702 149220,6632

10 1580,0 3,7870% 81,7984634769 129241,5723

11 1980,0 2,2624% 48,8685999697 96759,82794

12 2050,0 1,2497% 26,9929750493 55335,59885

13 2050,0 0,6386% 13,7936293706 28276,94021

14 2050,0 0,3020% 6,5232377337 13372,63735

15 2050,0 0,1322% 2,8554257082 5853,622702

16 2050,0 0,0536% 1,1569340404 2371,714783

115




17 2050,0 0,0201% 0,4338516264 889,3958341

18 2050,0 0,0070% 0,1505577334 308,6433534

19 2050,0 0,0022% 0,0483399573 99,09691252

20 2050,0 0,0007% 0,0143564424 29,43070691

21 2050,0 0,0002% 0,0039428394 8,082820759

22 2050,0 0,0000% 0,0010010803 2,052214562

23 2050,0 0,0000% 0,0002349071 0,481559603

24 2050,0 0,0000% 0,0000509280 0,104402424

25 2050,0 0,0000% 0,0000101980 0,020905831





Inverno





1 0,0 1,8091% 39,0771865988 0

2 3,0 4,1738% 90,1540524218 270,4621573

3 25,0 6,5417% 141,3016780673 3532,541952

4 82,0 8,5883% 185,5073702164 15211,60436

5 174,0 10,0716% 217,5457641918 37852,96297

6 321,0 10,8475% 234,3056837824 75212,12449

7 532,0 10,8838% 235,0891650710 125067,4358

8 815,0 10,2550% 221,5078261861 180528,8783

9 1180,0 9,1179% 196,9466968651 232397,1023

10 1580,0 7,6730% 165,7366712957 261863,9406

11 1980,0 6,1231% 132,2599384922 261874,6782

12 2050,0 4,6393% 100,2082950430 205427,0048

13 2050,0 3,3398% 72,1389646887 147884,8776

14 2050,0 2,2854% 49,3645938720 101197,4174

15 2050,0 1,4869% 32,1169163397 65839,6785

16 2050,0 0,9198% 19,8678120494 40729,0147

17 2050,0 0,5410% 11,6853166806 23954,8992

18 2050,0 0,3025% 6,5334966891 13393,66821

19 2050,0 0,1607% 3,4720001850 7117,600379

20 2050,0 0,0812% 1,7532235306 3594,108238

21 2050,0 0,0389% 0,8410047995 1724,059839

22 2050,0 0,0177% 0,3831181628 785,3922337

23 2050,0 0,0077% 0,1656920594 339,6687218

24 2050,0 0,0031% 0,0680081971 139,416804

25 2050,0 0,0012% 0,0264827662 54,28967061

Total de Energia 1.805.992,83 Total de horas em 3 meses 2160



Primavera

Documents

AVALIAÇÃO E ANÁLISE DE VIABILIDADE EÓLICA NA REGIÃO …monografias.poli.ufrj.br/monografias/monopoli10011554.pdf · Advisors: Carlos Henrique Duarte and Jorge Luiz do Nascimento