Reconstrução 3D através de imagens para deteção de sombreamentos em instalações fotovoltaicas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10362/160629 |
Resumo: | A tendência mundial para a produção de energias renováveis conduz a novos desafios na vertente das tecnologias fotovoltaicas. Nesta perspetiva surgiu o projeto PV Spread, O projeto - PV Spread 2019, que tem como objetivo apoiar o projetista em todas as etapas da planificação e instalação de forma a automatizar e otimizar a sua elaboração. Uma das fases cruciais do planeamento de um projeto de painéis fotovoltaicos é a análise sombreamentos do local, uma vez que, se existirem objectos que causem sombra nos referidos, o rendimento da instalação decresce. O objetivo desta dissertação é, em conjunto com os objetivos do PV Spread,O projeto - PV Spread 2019, propôr um sistema de análise automatizada de sombreamentos em instalações fotovoltaicas através de imagens do local em questão, acessível a qualquer utilizador através de uma aplicação móvel. A solução proposta é um sistema de análise de sombreamentos usando processamento digital de imagem, nomeadamente através de structure from motion, para gerar modelos tridimensionais georreferenciados a partir de imagens captadas do local de instalação. Todas as interações por parte do utilizador são realizadas através da aplicação móvel, a qual também disponibiliza o ficheiro de output e o estado do processo. Com base nos testes realizados é efectuada a validação dos modelos tridimensionais gerados e posteriormente uma comparação entre a avaliação realizada pelo sistema implementado e o software PV*SOL. Os testes mostram que o algoritmo implementado apresenta melhores resultados sobre edifícios, com grandes conjuntos de imagens de entrada. |
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Reconstrução 3D através de imagens para deteção de sombreamentos em instalações fotovoltaicasModelo trimensionalReconstrução tridimensionalSombreamentosInstalações fotovoltaicasGeorreferênciaçãoDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaA tendência mundial para a produção de energias renováveis conduz a novos desafios na vertente das tecnologias fotovoltaicas. Nesta perspetiva surgiu o projeto PV Spread, O projeto - PV Spread 2019, que tem como objetivo apoiar o projetista em todas as etapas da planificação e instalação de forma a automatizar e otimizar a sua elaboração. Uma das fases cruciais do planeamento de um projeto de painéis fotovoltaicos é a análise sombreamentos do local, uma vez que, se existirem objectos que causem sombra nos referidos, o rendimento da instalação decresce. O objetivo desta dissertação é, em conjunto com os objetivos do PV Spread,O projeto - PV Spread 2019, propôr um sistema de análise automatizada de sombreamentos em instalações fotovoltaicas através de imagens do local em questão, acessível a qualquer utilizador através de uma aplicação móvel. A solução proposta é um sistema de análise de sombreamentos usando processamento digital de imagem, nomeadamente através de structure from motion, para gerar modelos tridimensionais georreferenciados a partir de imagens captadas do local de instalação. Todas as interações por parte do utilizador são realizadas através da aplicação móvel, a qual também disponibiliza o ficheiro de output e o estado do processo. Com base nos testes realizados é efectuada a validação dos modelos tridimensionais gerados e posteriormente uma comparação entre a avaliação realizada pelo sistema implementado e o software PV*SOL. Os testes mostram que o algoritmo implementado apresenta melhores resultados sobre edifícios, com grandes conjuntos de imagens de entrada.The global trend towards renewable energies is facing new challenges in terms of photovoltaic technologies. The PV Spread project, O projeto - PV Spread 2019, is a result of this. The project aims to support the designer in all stages of installation planning, in order to automate and optimize the procedure. One of the crucial phases of a photovoltaic installation project is the shadow analysis of the area. If there are objects that cause shadows on the area in study, the installation’s efficiency decreases. Therefore, the main theme of this project is this topic combined with the PV Spread, O projeto - PV Spread 2019, objectives, which results in an automated shadow analysis in photovolaic installations. This is provided through a dataset of images of the location in study, and is accessible to any user through the mobile application. The proposed solution is a system for shadow analysis of a location chosen by the user, based on three-dimensional georeferenced models, this are recreated through images provided by the user. All interactions by the user are carried out through the mobile application, which also provides the output file and the constant state of the process. With the presented results, first, is made a validation of the three-dimensional models generated by the procedure, which is followed by a comparison between an evaluation of the implemented system and the PV * SOL software. The tests show that the implemented algorithm presents better results on buildings with a large dataset of images.Mora, AndréCarvalho, JoãoRUNCorreia, Sofia Rodrigues2023-11-28T20:31:37Z2022-022022-02-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/160629porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T05:43:16Zoai:run.unl.pt:10362/160629Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:58:06.201140Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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