Assessment of wind farms in northeast brazil by data envelopment analysis (DEA) – linear programming

Abstract

O aumento do consumo de energia e os consequentes impactos ambientais mostram um desafio entre a necessidade de satisfação da crescente demanda aliada com as metas de desenvolvimento sustentável. Por conseguinte, a procura de soluções alternativas para suprir as necessidades energéticas das nossas sociedades através de fontes de energia renováveis intensificou-se. Neste contexto, a energia eólica provou ser uma fonte essencial no cenário da energia limpa. Além disso, existem vários incentivos e estão a ser desenvolvidos esforços para lidar mais eficazmente com a intermitência da produção de energia renovável. Assim, a presente pesquisa visa avaliar a eficiência dos parques eólicos no nordeste do Brasil através da ferramenta Data Envelopment Analysis (DEA) aplicando o método Weighted Russell Directional Distance Model. Este método permite a avaliação de vários factores que influenciam a geração eólica. Assim, estabelece benchmarks entre Unidades de Tomada de Decisão (DMUs), propõe projecções correctivas, contribui para avaliação de desempenho e consequentemente melhor competitividade dos sistemas eólicos. No geral, as DMUs apresentaram um factor de capacidade média (40%) acima da média mundial (34%) e são centrais eólicas dos tipos II-C e III. Os melhores desempenhos são obtidos em DMUs localizadas principalmente no Rio Grande do Norte (RN), Bahia (BA) e Ceará (CE), ou seja, em regiões dentro do melhor potencial eólico do Brasil. A análise também mostrou que os parques eólicos eficientes têm um número ligeiramente superior de turbinas, idade de operação e capacidade instalada do que as DMUs ineficientes.

The increase in energy consumption and the consequent environmental impacts challenge meeting its growing demand and sustainability. Therefore, the search for alternative solutions for renewable energy sources has intensified. In this context, wind energy has proven to be an essential source in the clean energy scenario. In addition, there are several incentives to counteract the intermittency of renewable generation. Therefore, the present research assesses wind farms' efficiency in northeast Brazil by Data Envelopment Analysis (DEA) through the Weighted Russell Directional Distance Model (WRDDM). This non-parametric method allows the assessment of various factors influencing wind generation, sets benchmarks between Decision-Making Units (DMUs), proposes corrective projections, thus contributing to performance assessment and consequently better competitiveness of wind power systems. Overall, the DMUs presented an average capacity factor (40%) above the world average (34%) and are wind power plants of types II-C and III. The best performances are obtained in DMUs mainly located in the Rio Grande do Norte (RN), Bahia (BA) and Ceará (CE), i.e., in regions within Brazil's best wind power potential. Also, the analysis showed that efficient wind farms have a slightly higher number of turbines, age of operation and installed power capacity than inefficient DMUs.Therefore the present work contributing to endogenous evaluation and promoting corrections for improvements, also consequently drives greater penetration and competitiveness compared to other technologies.