1. INTRODUÇÃO

A energia eólica no Brasil tem crescido significativamente nas últimas décadas. O Brasil possui condições naturais favoráveis, especialmente na região Nordeste, onde os ventos são constantes e intensos. Alguns pontos importantes sobre o crescimento da energia eólica no Brasil incluem:

• Crescimento Rápido: Desde 2009, a capacidade instalada de energia eólica no Brasil tem crescido exponencialmente. O país é atualmente um dos líderes mundiais na instalação de capacidade eólica.
• Parques Eólicos: O Brasil possui vários parques eólicos espalhados principalmente pelos estados do Rio Grande do Norte, Ceará, Bahia e Rio Grande do Sul. Estes parques contribuem de maneira significativa para a matriz energética brasileira.
• Leilões de Energia: O governo brasileiro tem realizado leilões de energia específicos para fontes renováveis, incentivando o investimento em energia eólica.
• Capacidade Instalada: Até 2023, a capacidade instalada de energia eólica no Brasil ultrapassou 20 GW, com previsão de crescimento contínuo nos próximos anos.

A energia solar também tem visto um crescimento notável no Brasil, impulsionada tanto por grandes usinas solares quanto por sistemas de geração distribuída, como painéis solares em residências e empresas.

• Irradiância Solar: O Brasil possui uma das maiores incidências solares do mundo, especialmente na região Nordeste e Centro-Oeste, o que torna a energia solar uma fonte extremamente viável e promissora.
• Geração Distribuída: O crescimento da geração distribuída tem sido impressionante, com um número crescente de consumidores instalando painéis solares em suas propriedades para reduzir custos de energia e aproveitar incentivos governamentais.
• Usinas Solares: Grandes usinas solares estão sendo construídas em diversas regiões do país, contribuindo significativamente para a capacidade instalada de energia solar.
• Capacidade Instalada: A capacidade instalada de energia solar no Brasil tem crescido rapidamente, ultrapassando 15 GW até 2023, com uma tendência de crescimento acelerado.

No Brasil, o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) é responsável pela coordenação e controle da operação das instalações de geração e transmissão de energia elétrica no Sistema Interligado Nacional (SIN) e pelo planejamento da operação dos sistemas isolados do país, sob a fiscalização e regulação da Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel). Com a certificação internacional da edição 2021 do Great Place to Work (GPTW), o órgão tem centros de monitoramento, com equipes atuando 24 horas durante todos os dias da semana, espalhados por quatro estados: Rio de Janeiro, Brasília, Recife e Florianópolis. O ONS é composto por membros associados e membros participantes, que são as empresas de geração, transmissão, distribuição, consumidores livres, importadores e exportadores de energia. Também participam o Ministério de Minas e Energia (MME) e representantes dos Conselhos de Consumidores.

Uma das funções do ONS para coordenação e controle é a avaliação do Fator de Capacidade. O Fator de Capacidade é uma métrica importante usada para avaliar a eficiência e a produtividade de uma usina de geração de energia. O fator de capacidade é a razão entre a energia efetivamente gerada por uma usina em um determinado período e a energia que ela poderia gerar se operasse a plena capacidade (ou capacidade nominal) durante todo esse período.

\[Fator \space de \space Capacidade = \frac{Energia \space Gerada}{Capaciade \space Nominal \times Tempo}\]

Como a Energia é resultado do produto entre Potência e Tempo, podemos reescrever a equação acima como:

\[Fator \space de \space Capacidade = \frac{Potência \space Gerada}{Capaciade \space Nominal}\]

Considerando o crescimento do uso de fontes de geração eólica e solar, e sabendo que este tipo de geração é intermitente, ou seja, não produzem energia de forma contínua, o fator de capacidade tem grande importância, pois através dele é possível analisar o quanto da capacidade instalada é aproveitaada nestes tipos de fontes de geração.

Neste trabalho, será avaliado o desempenho dos sistemas de geração eólica e solar no Brasil no mês de maio de 2024, através dos dados de Fator de Capacidade fornecidos pelo ONS.

2. DATASET “FATOR DE CAPACIDADE DE GERAÇÃO EÓLICA E SOLAR”

Os datasets para “FATOR DE CAPACIDADE DE GERAÇÃO EÓLICA E SOLAR” são fornecidos pelo ONS através do site DADOS ABERTOS. Selecionando o item “FATOR DE CAPACIDADE DE GERAÇÃO EÓLICA E SOLAR”, a página será direcionada para o repositório dos datasets desejados contendo o Fator de Capacidade de usinas e conjuntos de usinas eólicos e solares despachados pelo ONS em base horária.

Os dados dos anos de 2009 a 2011 estão disponibilizados em arquivos agrupados pelos respectivos anos, e a partir do ano de 2022 as informações estão agrupados em arquivos por mês/ano. Os dados disponibilizados fazem parte de um processo de consistência recorrente e, portanto, podem ser atualizados após a sua publicação.

Utilizando o arquivo “FATOR_CAPACIDADE-2_2024_05.csv”, serão realizadas análises dos sistemas de geração eólica e solar no Brasil, referentes ao mês de maio de 2024. Este dataset possui 20 colunas e 146329 colunas. Nele, podem ser obtidas as seguintes informações:

1. id_subsistema: Identificador do subsistema;
2. nom_subsistema: Nome do subsistema;
3. id_estado: Sigla do Estado;
4. nom_estado: Nome do Estado;
5. nom_pontoconexao: Nome do ponto de conexão da usina/conjunto
6. nom_localizacao: Localização da usina/conjunto (O conteúdo está disponível apenas para Usinas da região Nordeste)
7. val_latitudesecoletora: Latitude da usina/conjunto;
8. val_longitudesecoletora: Longitude da usina/conjunto;
9. val_latitudepontoconexao: Latitude do Ponto de Conexão;
10. val_longitudepontoconexao: Longitude do Ponto de Conexão;
11. nom_modalidadeoperacao: Modalidade de operação;
12. nom_tipousina: Tipo da usina;
13. nom_usina_conjunto: Nome da usina/conjunto;
14. din_instante: Data (DD/MM/AAAA HH:MM:SS);
15. id_ons: Identificador da usina ou conjunto no ONS;
16. ceg: Código Único do Empreendimento de Geração (CEG), estabelecido pela ANEEL;
17. val_geracaoprogramada: Geração Programada, em MWmed;
18. val_geracaoverificada: Geração Verificada, em MWmed;
19. val_capacidadeinstalada: Capacidade instalada, em MW;
20. val_fatorcapacidade: Fator de capacidade, obtida pela relação entre a geração e a capacidade instalada.

FC<-read.csv('FATOR_CAPACIDADE-2_2024_05.csv',sep=';')
head(FC)

##   id_subsistema nom_subsistema id_estado nom_estado           nom_pontoconexao
## 1             N          Norte        MA   MARANHAO           MIRANDA II500kVA
## 2            NE       Nordeste        BA      BAHIA     PINDAI II - 230 kV (A)
## 3            NE       Nordeste        BA      BAHIA   IGAPORA III - 500 kV (A)
## 4            NE       Nordeste        BA      BAHIA    IGAPORA II - 230 kV (B)
## 5            NE       Nordeste        BA      BAHIA  U.SOBRADINHO - 500 kV (A)
## 6            NE       Nordeste        BA      BAHIA MORRO CHAPEU2 - 230 kV (A)
##   nom_localizacao val_latitudesecoletora val_longitudesecoletora
## 1                              -2.727222               -42.59639
## 2        Interior             -14.353933               -42.57584
## 3        Interior             -14.353822               -42.57548
## 4        Interior             -14.102794               -42.60937
## 5        Interior              -9.751812               -41.00620
## 6        Interior             -10.970000               -41.22800
##   val_latitudepontoconexao val_longitudepontoconexao nom_modalidadeoperacao
## 1                -3.566219                 -44.53548     Conjunto de Usinas
## 2               -14.415433                 -42.60777     Conjunto de Usinas
## 3               -13.983000                 -42.61400     Conjunto de Usinas
## 4               -14.030300                 -42.62460     Conjunto de Usinas
## 5                -9.436083                 -40.82917     Conjunto de Usinas
## 6               -11.714700                 -41.39890     Conjunto de Usinas
##   nom_tipousina  nom_usina_conjunto    id_ons ceg        din_instante
## 1        Eólica Conj. Paulino Neves CJU_MAPLN   - 2024-05-01 00:00:00
## 2        Eólica        Conj. Abil I CJU_BAABL   - 2024-05-01 00:00:00
## 3        Eólica       Conj. Abil II CJU_BAABD   - 2024-05-01 00:00:00
## 4        Eólica        Conj. Araçás CJU_BAARA   - 2024-05-01 00:00:00
## 5        Eólica       Conj. Arizona CJU_BAARI   - 2024-05-01 00:00:00
## 6        Eólica     Conj. Babilônia CJU_BABAB   - 2024-05-01 00:00:00
##   val_geracaoprogramada val_geracaoverificada val_capacidadeinstalada
## 1                  29.0                77.989                  426.00
## 2                  43.5                 5.235                   90.00
## 3                  30.0                 3.714                   46.50
## 4                 108.5                70.631                  167.70
## 5                 158.0               170.999                  228.69
## 6                  93.0                45.514                  136.50
##   val_fatorcapacidade
## 1          0.18307277
## 2          0.05816667
## 3          0.07987097
## 4          0.42117472
## 5          0.74773274
## 6          0.33343590

3. PACOTES UTILIZADOS

Para a análise dos dados fornecidos no dataset “FATOR DE CAPACIDADE DE GERAÇÃO EÓLICA E SOLAR”, serão utilizadas os seguintes pacotes:

• dplyr: pacote para a manipulação de dados no R, fornecendo uma gramática intuitiva e eficiente para transformar dados;
• ggplot2: pacote para criação declarativa de gráficos;
• htmlwidgets: pacote que permite incorporar widgets interativos baseados em JavaScript em documentos HTML gerados a partir do R;
• leaflet: pacote baseado na biblioteca JavaScript Leaflet e permite a visualização e a manipulação de mapas de forma fácil e flexível;
• plotly: pacote que permite criar gráficos interativos e dinâmicos, baseado na biblioteca JavaScript Plotly.js.
• rmdformats: pacote que fornece formatos de saída HTML prontos para uso e modelos para documentos RMarkdown.

library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(ggplot2)
library(htmlwidgets)
library(leaflet)
library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

library(rmdformats)

4. TRATAMENTO DO DATASET

Para realizar a análise dos dados, realizaremos um tratamento no dataset de modo a facilitar a interpretação dos dados. Primeiro, serão retiradas as linhas com valores NA.

FC<-na.omit(FC)

Em seguida, será feita a separação entre as usinas eólicas e as usinas solares.

FC_eolica<-subset(FC,FC$nom_tipousina == "Eólica")
FC_solar<-subset(FC,FC$nom_tipousina == "Solar")

Além disto, também será feita uma análise considerando quatro regiões para os dois tipos de usina: -Norte; -Nordeste; -Sudeste/Centro-Oeste; -Sul.

FC_E_N<-subset(FC_eolica,FC_eolica$id_subsistema == "N")
FC_S_N<-subset(FC_solar,FC_solar$id_subsistemaa == "N")
FC_E_NE<-subset(FC_eolica,FC_eolica$id_subsistema == "NE")
FC_S_NE<-subset(FC_solar,FC_solar$id_subsistemaa == "NE")
FC_E_SE<-subset(FC_eolica,FC_eolica$id_subsistema == "SE")
FC_S_SE<-subset(FC_solar,FC_solar$id_subsistemaa == "SE")
FC_E_S<-subset(FC_eolica,FC_eolica$id_subsistema == "S")
FC_S_S<-subset(FC_solar,FC_solar$id_subsistemaa == "S")

O último tratamento será utilizado para verificar a capacidade instalada de cada usina. Como o dataset é estruturado em medições horárias, informações como nome da usina e capacidade instalada se repetem. Desta forma, será utilizada a função distincti do pacote dplyr para eliminar linhas com a informações repetidas de nomes de usinas, de modo que a capacidade instalada para cada usina também seja apresentada uma única vez.

FC_E_CAP<- distinct(FC_eolica, nom_usina_conjunto, .keep_all = TRUE)
FC_S_CAP<- distinct(FC_solar, nom_usina_conjunto, .keep_all = TRUE)

5. USINAS EÓLICAS

map <- leaflet(FC_E_CAP, width = "100%") %>%
  addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
  addCircleMarkers(
    color = "blue",
    stroke = FALSE, fillOpacity = 0.5,
    lat = FC_E_CAP$val_latitudesecoletora,
    lng = FC_E_CAP$val_longitudesecoletora,
    clusterOptions = markerClusterOptions(),
    popup = ~paste0(FC_E_CAP$nom_usina_conjunto,":",FC_E_CAP$val_capacidadeinstalada,"MW"))
map

CAP_E_RG<-FC_E_CAP%>%group_by(nom_subsistema)%>%summarise(Capacidade_Instalada=sum(val_capacidadeinstalada))

plot_ly(CAP_E_RG,x=~nom_subsistema,y=~Capacidade_Instalada,type='bar')%>%layout(
  title = "Capacidade instalada de geração eólica",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Capacidade Instalada (MW)")
)

POT_E_RG<-FC_eolica%>%group_by(nom_subsistema)%>%summarise(POT_MED=mean(val_geracaoverificada))

plot_ly(POT_E_RG,x=~nom_subsistema,y=~POT_MED,type='bar')%>%layout(
  title = "Potência média de geração eólica por usina",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Potência Média(MW)")
)

FC_E_RG<-FC_eolica%>%group_by(nom_subsistema)%>%summarise(FC_MED=mean(val_fatorcapacidade))

plot_ly(FC_E_RG,x=~nom_subsistema,y=~FC_MED,type='bar')%>%layout(
  title = "Fator de Capacidade médio de geração eólica",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Fator de Capacidade Médio")
)

POT_E_GER<-data.frame(Subsistema = FC_E_RG$nom_subsistema, Potencia_Media = (FC_E_RG$FC_MED*CAP_E_RG$Capacidade_Instalada))

plot_ly(POT_E_GER,x=~Subsistema,y=~Potencia_Media,type='bar')%>%layout(
  title = "Potência média fornecida por região",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Potência Média (MW)")
)

6. USINAS SOLARES FOTOVOLTAICAS

De forma semelhante a análise feita para geração de energia eólica, neste tópico será feita uma análise para geração de energia fotovoltaica.

map <- leaflet(FC_S_CAP, width = "100%") %>%
  addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
  addCircleMarkers(
    color = "blue",
    stroke = FALSE, fillOpacity = 0.5,
    lat = FC_S_CAP$val_latitudesecoletora,
    lng = FC_S_CAP$val_longitudesecoletora,
    clusterOptions = markerClusterOptions(),
    popup = ~paste0(FC_S_CAP$nom_usina_conjunto,":",FC_S_CAP$val_capacidadeinstalada,"MW"))
map

CAP_S_RG<-FC_S_CAP%>%group_by(nom_subsistema)%>%summarise(Capacidade_Instalada=sum(val_capacidadeinstalada))

plot_ly(CAP_S_RG,x=~nom_subsistema,y=~Capacidade_Instalada,type='bar')%>%layout(
  title = "Capacidade instalada de geração solar",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Capacidade Instalada (MW)")
)

POT_S_RG<-FC_solar%>%group_by(nom_subsistema)%>%summarise(POT_MED=mean(val_geracaoverificada))

plot_ly(POT_S_RG,x=~nom_subsistema,y=~POT_MED,type='bar')%>%layout(
  title = "Potência média de geração solar",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Potência Média(MW)")
)

FC_S_RG<-FC_solar%>%group_by(nom_subsistema)%>%summarise(FC_MED=mean(val_fatorcapacidade))

plot_ly(FC_S_RG,x=~nom_subsistema,y=~FC_MED,type='bar')%>%layout(
  title = "Fator de Capacidade médio de geração solar",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Fator de Capacidade Médio")
)

POT_S_GER<-data.frame(Subsistema = FC_S_RG$nom_subsistema, Potencia_Media = (FC_S_RG$FC_MED*CAP_S_RG$Capacidade_Instalada))

plot_ly(POT_S_GER,x=~Subsistema,y=~Potencia_Media,type='bar')%>%layout(
  title = "Potência média fornecida por região",
  xaxis = list(title = "Região"),
  yaxis = list(title = "Potência Média (MW)")
)

7. CONCLUSÃO

Neste trabalho foram avaliados os dados do dataset “FATOR DE CAPACIDADE DE GERAÇÃO EÓLICA E SOLAR” do mês de maio de 2024 fornecido pelo ONS, abordando os aspectos de localização, capacidade instalada, potência média e fator de capacidade das usinas eólicas e usinas fotovoltaicas de média geração ou superior. A partir dos resultados, pode-se chegar as seguintes conclusões:

• Devido à região Norte possuir apenas 1 com que forneceu em média 84.63MW, ela foi a região com maior média de potência fornecida por usina, porém nas outras regiões existem tanto usinas que entregaram mais potência que a usina de região Norte, quanto usinas que entregaram menos;
• Apesar de ter uma capacidade instalada total menor que a geração solar do Nordeste, as usinas do Sudeste/Centro-Oeste individualmente apresentaram uma potência média gerada maior que as do Nordeste;
• Tanto para geração eólica quanto para geração fotovoltaico, a região Nordeste é a que tem a maior capacidade instalada, totalizando 3.2891^{4}MW instalados para os dois sistemas de geração, e a que fornece a maior potência média, com 1.093487^{4}MW;
• Os resultados de Fator de Capacidade mostram que a região Nordeste é a que, melhor aproveita a capacidade instalada das fontes de geração renováveis estudadas como um todo, visto que não foram registrados parques eólicos no subsistema Sudeste/Centro-Oeste;
• Como os recursos para geração de energia dos sistemas estudados independem da ação humana, é compreensível a baixa utilização da capacidade instalada, tanto para os sistemas de geração eólica, quanto para os de geração solar fotovoltaica;
• Destaca-se também que os recursos para geração dos sistemas estudados apresentam uma variação sazonal e que os resultados obtidos apresentam uma realidade apenas para o período no qual os dados foram coletados.