@PhDThesis{Luiz:2018:AnClCo,
author = "Luiz, Eduardo Weide",
title = "Analysis of the cloud cover variability using geostationary
satellite data",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2018",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2018-03-29",
keywords = "cloudiness, satellite, solar variability, nebulosidade,
sat{\'e}lite, variabilidade solar.",
abstract = "One of the main barriers to increase the solar energy share is its
intermittency. Solar energy has a large variability in different
time-scales driven by the solar astronomical cycles and by
weather. Ground-based measurements are important to evaluate the
variability at high resolutions, but they are only representative
of small areas close to the measurement sites. Satellite
observations come as a solution for the analysis over large areas,
however they have coarse temporal and spatial resolutions. The
main objective of this thesis is to develop a methodology for the
characterization of the variability of the solar resource,
focusing on the cloud effects. This simple methodology will allow
to evaluate the variability of the solar power generation over
large areas, using only data of geostationary satellite images,
with no need of ground data. First, we compared the cloud cover
fraction obtained through a satellite-based methodology with
sitespecific data from all-sky cameras. This comparison presented
a Pearson correlation of 0.9. In addition, we evaluated the
similarity between the cumulative distributions functions of both
datasets using the Kolmogorov-Smirnov test and the results pointed
out for statistically significant similarity between them, even
though their time resolutions were different. Then, we examined
the variability of the global horizontal irradiance ramp rates
from ground-based radiometers and compared it with the satellite
cloud cover variability in 3 different Brazilian climate regimes.
The results showed that the driest periods have lower solar
irradiance variability. However, this result is not necessarily
valid for different climate regimes. For instance, Petrolina, the
driest place, exhibited the higher variability for shorter
timescales, probably due to the rapid passage of small clouds
shadowing the sun. When comparing the variability of the satellite
cloud cover with that of the solar irradiance, the Pearson
correlation reached up to 0.93, depending on the site, for the
same time resolution (30 minutes). However, considering smaller
time steps for solar irradiance ramps, the correlation decreased
to values lower than 0.66 in all sites. The proposed methodology
has broad application in the planning and management of solar
power generation in countries with large territorial extension,
such as Brazil. RESUMO: Uma das principais barreiras para aumentar
a participa{\c{c}}{\~a}o de tecnologias solares na matriz
energ{\'e}tica {\'e} sua intermit{\^e}ncia. A energia solar
apresenta grande variabilidade em diferentes escalas de tempo
impulsionadas pelos ciclos naturais do sol e pelo clima. Medidas
de superf{\'{\i}}cie s{\~a}o importantes para avaliar a
variabilidade em altas resolu{\c{c}}{\~o}es, mas s{\~a}o apenas
representativas de pequenas {\'a}reas pr{\'o}ximas aos locais de
medi{\c{c}}{\~a}o. Observa{\c{c}}{\~o}es por sat{\'e}lite
s{\~a}o uma solu{\c{c}}{\~a}o para a an{\'a}lise em grandes
{\'a}reas, no entanto com resolu{\c{c}}{\~o}es espaciais e
temporais mais grosseiras. O objetivo principal desta tese foi
desenvolver uma metodologia para a caracteriza{\c{c}}{\~a}o da
variabilidade do recurso solar no territ{\'o}rio brasileiro, com
foco nos efeitos das nuvens. Esta tese apresenta o desenvolvimento
de uma metodologia simples, para avaliar a variabilidade da
produ{\c{c}}{\~a}o solar em grandes {\'a}reas utilizando apenas
dados de sat{\'e}lite geoestacion{\'a}rio, sem a necessidade de
modelar a irradia{\c{c}}{\~a}o solar em superf{\'{\i}}cie.
Inicialmente, investigou-se a relev{\^a}ncia estat{\'{\i}}stica
de uma metodologia baseada em dados de sat{\'e}lite
geoestacion{\'a}rio para medir a fra{\c{c}}{\~a}o de cobertura
de nuvens, comparando-a com os resultados de c{\^a}meras
imageadoras do c{\'e}u. A compara{\c{c}}{\~a}o apresentou boa
concord{\^a}ncia, com {\'{\i}}ndice de correla{\c{c}}{\~a}o
Pearson de 0,9. Al{\'e}m disso, as fun{\c{c}}{\~o}es de
distribui{\c{c}}{\~a}o cumulativa de ambas bases de dados foram
analisadas atrav{\'e}s do teste de Kolmogorov- Smirnov
demonstrando que as duas bases de dados possuem
distribui{\c{c}}{\~o}es estatisticamente similares, mesmo quando
apresentam resolu{\c{c}}{\~o}es temporais diferentes. Al{\'e}m
disso, a variabilidade das taxas de varia{\c{c}}{\~a}o da
irradi{\^a}ncia global em superf{\'{\i}}cie foi comparada com a
variabilidade da cobertura da nuvem calculada atrav{\'e}s de
dados de sat{\'e}lite em 3 diferentes regimes clim{\'a}ticos
brasileiros. A investiga{\c{c}}{\~a}o confirmou que os
per{\'{\i}}odos mais secos apresentam menor variabilidade,
devido {\`a} menor presen{\c{c}}a nebulosidade. No entanto, isso
n{\~a}o {\'e} v{\'a}lido para diferentes climas, porque
Petrolina, o local de clima mais seco, apresentou maior
variabilidade em escalas de tempo mais curtas, associada
provavelmente com a r{\'a}pida passagem de pequenas nuvens no
local. Ao x comparar a variabilidade da cobertura de nuvens obtida
atrav{\'e}s de dados de sat{\'e}lite com a irradi{\^a}ncia
solar global horizontal, a correla{\c{c}}{\~a}o foi de at{\'e}
0,93, para a mesma resolu{\c{c}}{\~a}o de tempo (30 minutos). No
entanto, para taxas de varia{\c{c}}{\~a}o em intervalos menores
a correla{\c{c}}{\~a}o diminuiu at{\'e} valores menores que
0,66. Este m{\'e}todo tem ampla aplica{\c{c}}{\~a}o no
planejamento e gerenciamento da gera{\c{c}}{\~a}o de energia com
tecnologia solar em pa{\'{\i}}ses com grande extens{\~a}o
territorial, como o Brasil.",
committee = "Naccarato, Kleber Pinheiro (presidente) and Pereira, Enio Bueno
(orientador) and Martins, Fernando Ramos (orientador) and Coelho,
Simone Marilene Sievert da Costa and Assireu, Arcilan Trevenzoli
and Abreu, Samuel Luna de",
englishtitle = "An{\'a}lise da variabilidade da cobertura de nuvens empregando
dados de sat{\'e}lite geoestacion{\'a}rio",
language = "en",
pages = "64",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3QPEN8L",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3QPEN8L",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}