Modelação e análise dos díodos de bypass em sistemas fotovoltaicos sob condições de sombreamento parcial

• Autor(a) principal: Morais, Francisco André Lourenço
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.6/11814
• topic: Condições Parciais de Sombreamento; Díodo de Bypass; Energia Fotovoltaica; Estimação dos Parâmetros Fotovoltaicos; Mapas Caóticos.; Modelo A Dois Díodos; Modelo A Um Díodo; Redes Neuronais Artificiais; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

A produção de energia elétrica é uma das maiores necessidades da sociedade atual. De todas as fontes renováveis de energia elétrica, a energia solar é aquela que apresenta uma maior margem de crescimento. Futuramente, devido ao uso massivo da energia solar, os sistemas fotovoltaicos terão de ser extremamente eficientes e otimizados. O objetivo desta dissertação consiste em preencher a lacuna existente na literatura especializada sobre o estudo elétrico-térmico dos díodos de bypass e o seu impacto nas curvas características Corrente-Tensão e Potência-Tensão. As condições de sombreamento parciais têm um forte impacto na produção de energia elétrica. Para quantificar esse impacto e analisar o efeito dos díodos de bypass foram criados dois perfis de sombreamento parcial e desenvolvido um sistema de hardware para obter os dados experimentais. Para a validação matemática dos resultados obtidos, foram utilizados os modelos matemáticos mais citados na literatura (modelo matemático a um díodo e modelo matemático a dois díodos). No entanto, devido à natureza implícita das equações matemáticas que caracterizam os respetivos modelos matemáticos, a estimação dos parâmetros fotovoltaicos é um problema complexo e multimodal. Para ultrapassar essa limitação foi desenvolvido um novo algoritmo metaheurístico inspirado em redes neuronais artificiais e no sistema nervoso humano hibridizado com mapas caóticos.