Banca de DEFESA: PAULO CESAR DE SOUZA CAMARA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : PAULO CESAR DE SOUZA CAMARA
DATA : 21/09/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Sala virtual do Google Meet
TÍTULO:

Uma otimização bi-nível integrada de localização e layout de parques eólicos com custo de conexão endógeno.

PALAVRAS-CHAVES:

Energia Eólica; Otimização Bi-Nível; Particle Swarm Optimization; Layout de Parques Eólicos; LCOE; Nuvem de Parques; Park Cloud PSO (PCPSO); Prospecção de Sítios.

PÁGINAS: 181
RESUMO:

A expansão eólica no Nordeste brasileiro tem esbarrado em duas dificuldades. As
áreas mais favoráveis estão cada vez mais ocupadas por empreendimentos em operação,
e o custo de conexão à rede passou a ter peso comparável ao custo dos próprios aerogeradores.
Nesse cenário, tratar a seleção de sítio e a otimização do layout como problemas
separados leva a soluções subótimas. Esta tese propõe a Nuvem de Parques (Park Cloud
PSO, PCPSO), uma metodologia que une os dois problemas num único laço de busca.
A formulação é bi-nível e usa Particle Swarm Optimization (PSO). O PSO Externo
movimenta centróides de parques candidatos pela área de estudo; para cada centróide,
o PSO Interno otimiza o layout das turbinas. Os dois níveis compartilham a mesma
função objetivo, o Custo Nivelado de Energia (LCOE), que inclui o custo da conexão
elétrica até o ponto de acesso e as perdas por efeito esteira dos aerogeradores existentes no
entorno. Duas estratégias de layout estão implementadas no nível interno: o Enxame de
Filas, baseado em formações lineares, e as Turbinas Independentes, em que cada turbina
é tratada como variável livre.
A metodologia foi aplicada à região de Mato Grande, no Rio Grande do Norte, uma
área com recurso eólico de alta qualidade, restrições ambientais e fundiárias relevantes
e parques em operação que projetam zonas de interferência sobre o espaço disponível.
Execuções com diferentes orçamentos computacionais convergiram para a mesma região
e o mesmo ponto de conexão, o que sugere robustez do resultado em relação à parametrização
do algoritmo. A ferramenta foi implementada em Python e produz, para cada
execução, uma lista ordenada de sítios candidatos, com layout preliminar, cenário de conexão
e arquivos geoespaciais para inspeção em SIG.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 346287 - MANOEL FIRMINO DE MEDEIROS JUNIOR
Interno - 1673543 - SAMUEL XAVIER DE SOUZA
Externo ao Programa - 1045672 - MAX CHIANCA PIMENTEL FILHO - UFRNExterno à Instituição - BENEMAR ALENCAR DE SOUZA - UFCG
Externo à Instituição - RAPHAEL LEITE DE ANDRADE REIS - UFPB