@Article{LimaCPRCMSP:2021:PrCuPr,
               author = "Lima, Francisco Jos{\'e} Lopes de and Costa, Rodrigo Santos and 
                         Pereira, Eduardo Santos and Ramos, Diogo S. and Casagrande, 
                         Madeleine S{\'a}nchez G{\'a}cita and Martins, Fernando Ramos and 
                         Souza, Jefferson Gon{\c{c}}alves de and Pereira, Enio Bueno",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {} and {Universidade Federal de 
                         S{\~a}o Paulo (UNIFESP)} and {Universidade Federal de S{\~a}o 
                         Paulo (UNIFESP)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Previs{\~a}o de Curto Prazo da Radia{\c{c}}{\~a}o Solar no 
                         Brasil Usando Movimento das Nuvens com Base em Dados de 
                         Sat{\'e}lite",
              journal = "Revista Brasileira de Energia Solar",
                 year = "2021",
               volume = "11",
               number = "2",
                pages = "97--107",
                 note = "{Setores de Atividade: Pesquisa e desenvolvimento 
                         cient{\'{\i}}fico.}",
             keywords = "Radia{\c{c}}{\~a}o Solar, Previs{\~a}o de radia{\c{c}}{\~a}o, 
                         Sensoreamento Remoto da Atmosfera, Energia Solar.",
             abstract = "Um dos principais desafios apontados para o futuro passa pela 
                         redu{\c{c}}{\~a}o da depend{\^e}ncia de combust{\'{\i}}veis 
                         f{\'o}sseis, apostando em um aumento da integra{\c{c}}{\~a}o e 
                         aproveitamento energ{\'e}tico de recursos renov{\'a}veis. A 
                         integra{\c{c}}{\~a}o em grande escala de fontes de energia 
                         renov{\'a}vel intermitentes nos sistemas el{\'e}tricos {\'e} um 
                         grande desafio e j{\'a} vem sendo enfrentado por pa{\'{\i}}ses 
                         como Alemanha, Espanha, Portugal e It{\'a}lia. Outros 
                         pa{\'{\i}}ses devem se juntar a estes nos pr{\'o}ximos anos, 
                         incluindo o Brasil. A energia solar que incide na 
                         superf{\'{\i}}cie terrestre varia principalmente devido {\`a} 
                         presen{\c{c}}a de nebulosidade, tendo uma grande influ{\^e}ncia 
                         na produ{\c{c}}{\~a}o de energia el{\'e}trica a partir das 
                         tecnologias de aproveitamento do recurso solar. Dado o 
                         car{\'a}ter intermitente da produ{\c{c}}{\~a}o de uma central 
                         solar, torna-se necess{\'a}rio o desenvolvimento de ferramentas 
                         que permitam a integra{\c{c}}{\~a}o bem-sucedida destas centrais 
                         na rede el{\'e}trica e possibilitem apoiar o operador do sistema 
                         na tomada de decis{\~o}es com vista a atenuar o impacto negativo 
                         das varia{\c{c}}{\~o}es r{\'a}pidas da produ{\c{c}}{\~a}o das 
                         centrais solares. Existem duas abordagens b{\'a}sicas para a 
                         realiza{\c{c}}{\~a}o de previs{\~a}o do recurso solar. Uma 
                         delas baseia-se nos modelos num{\'e}ricos de previs{\~a}o do 
                         tempo (previs{\~a}o num{\'e}rica de tempo - PNT). Estes modelos 
                         inferem o local da forma{\c{c}}{\~a}o da nuvem atrav{\'e}s de 
                         modelagem da din{\^a}mica da atmosfera. A outra abordagem 
                         consiste em projetar a posi{\c{c}}{\~a}o e o impacto futuro da 
                         nebulosidade a partir do movimento estimado das nuvens a partir de 
                         observa{\c{c}}{\~o}es com uso de sat{\'e}lites ou a partir de 
                         instrumentos apropriados instalados em superf{\'{\i}}cie. O 
                         presente trabalho tem por meta o desenvolvimento e 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o de uma metodologia para previs{\~a}o de 
                         irradia{\c{c}}{\~a}o solar na superf{\'{\i}}cie utilizando CMV 
                         (modelo de previs{\~a}o do movimento da nuvem). A proposta visa 
                         implantar uma metodologia e reduzir incertezas das estimativas das 
                         previs{\~o}es usando o modelo de transfer{\^e}ncia radiativa 
                         Brasil-SR usando como dados de entrada o algoritmo CMV.",
                 issn = "2178-9606",
                label = "lattes: 0638551133292550 8 LimaCPRCMSP:2021:PrCuPr",
             language = "pt",
           targetfile = "lima_previsao.pdf",
                  url = "https://rbens.emnuvens.com.br/rbens/article/view/314/234",
        urlaccessdate = "20 maio 2024"
}