O aumento do consumo de energia elétrica resultou nos últimos anos em racionamentos e apagões,
levando à ampliação da geração centralizada para produção de energia. As microgerações de energia
com fontes renováveis vem crescendo nos últimos anos, sendo, uma destas, a eólica, cujo potencial
depende do clima local, já que exige um ambiente adequado para a implantação. Assim, esta pesquisa
é motivada pela necessidade de obter uma ferramenta robusta para controle e aplicação da geração
de energia elétrica a partir do potencial eólico em ambientes favoráveis. Para o estudo foi considerado
o levantamento de dados a partir de um anemômetro instalado na laje do Bloco B do Centro
Universitário Doctum de Teófilo Otoni, para mensurar a velocidade incidente do vento no local.
Aplicou-se uma análise estatística e investigou-se o ajustamento a um modelo matemático de valores
extremais para máximos. Concluiu-se que os dados seguem uma distribuição de probabilidade
Weibull de máximos, com parâmetros estimados pelo método da máxima verossimilhança, sendo
este modelo uma ferramenta que servirá como suporte para aplicação de projetos de instalação de
energia eólica.
The increase in electricity consumption has resulted in the last few years in rationing and blackouts,
leading to the expansion of centralized generation for energy production. Microgenerations of
energy with renewable sources have been growing in recent years, one of which, wind power, whose
potential depends on the local climate, in which it requires an adequate environment for
implementation. Thus, this research is motivated by the need to obtain a robust tool for the control
and application of electricity generation from wind potential in favorable environments. For the
study it was considered the data survey using an anemometer installed on the slab of Block B of the
Doctum University Center of Teofilo Otoni, to measure the incident wind speed in the place. A
statistical analysis was applied and the adjustment to a mathematical model from extreme to
maximum values was investigated. It was concluded that the data follow a Weibull probability
distribution of maxima, with parameters estimated by the maximum likelihood method, this model
being a tool that will serve as a support for the application of wind energy installation projects.
