Diagnóstico de falhas em módulos fotovoltaicos
Autor(a) principal: | |
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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/10198/23560 |
Resumo: | A busca por novas fontes de energia elétrica teve grande influência na utilização de energias renováveis, como a solar fotovoltaica, e torna-las mais eficientes e confiáveis é um passo importante para que sejam incluídas cada vez mais na matriz elétrica mundial. Em um sistema fotovoltaico, devido à sua exposição pelas condições ambientais, os módulos são mais propensos a danos e degradação. Neste trabalho o objetivo é fazer um estudo relativo ao diagnóstico de falhas e degradação em módulos fotovoltaicos, e como elas são identificadas por meio da curva I-V e seus principais parâmetros. Posteriormente, foram aplicadas técnicas de diagnóstico em contexto real em sistemas fotovoltaicos em funcionamento há vários anos. Para isto são apresentados modelos matemáticos e elétricos da célula fotovoltaica, e partindo deles, a extração dos principais parâmetros por algumas técnicas. Com isso, é feita uma implementação computacional em MATLAB/Simulink® do modelo de uma célula fotovoltaica, permitindo simulações variando irradiação e temperatura das células. Pode-se dividir o trabalho em três principais partes: estudo do efeito do sombreamento parcial, validação das técnicas de monitorização da resistência série por meio de emulação de falhas e aplicação das técnicas de diagnóstico em contexto real. Foram realizados testes para cada parte principal do trabalho, para obtenção das curvas I-V e P-V, por meio do traçador de curvas PVPM1000C. Os testes de sombreamento e com emulação de falhas, pode-se obter curvas com e sem falha, já que a mesma é provocada e eliminada conforme necessário, o que permite o cálculo de erros e perdas em cada situação. Já na aplicação em contexto real a simulação ganha maior importância, por ela que é possível comparar a curva obtida para verificação de distorções.Com os dados obtidos, conclui-se que é possível obter um diagnóstico para um sistema fotovoltaico utilizando a curva I-V por meio de sua inclinação, para uma estimação da resistência série com menor erro, ou utilizando-se apenas dos pontos principais para estimação do incremento da resistência, com erros aceitáveis. A combinação de uma análise visual dos módulos, com análise da curva e dos principais parâmetros seria o melhor cenário para um diagnóstico mais preciso. |
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Para isto são apresentados modelos matemáticos e elétricos da célula fotovoltaica, e partindo deles, a extração dos principais parâmetros por algumas técnicas. Com isso, é feita uma implementação computacional em MATLAB/Simulink® do modelo de uma célula fotovoltaica, permitindo simulações variando irradiação e temperatura das células. Pode-se dividir o trabalho em três principais partes: estudo do efeito do sombreamento parcial, validação das técnicas de monitorização da resistência série por meio de emulação de falhas e aplicação das técnicas de diagnóstico em contexto real. Foram realizados testes para cada parte principal do trabalho, para obtenção das curvas I-V e P-V, por meio do traçador de curvas PVPM1000C. Os testes de sombreamento e com emulação de falhas, pode-se obter curvas com e sem falha, já que a mesma é provocada e eliminada conforme necessário, o que permite o cálculo de erros e perdas em cada situação. Já na aplicação em contexto real a simulação ganha maior importância, por ela que é possível comparar a curva obtida para verificação de distorções.Com os dados obtidos, conclui-se que é possível obter um diagnóstico para um sistema fotovoltaico utilizando a curva I-V por meio de sua inclinação, para uma estimação da resistência série com menor erro, ou utilizando-se apenas dos pontos principais para estimação do incremento da resistência, com erros aceitáveis. A combinação de uma análise visual dos módulos, com análise da curva e dos principais parâmetros seria o melhor cenário para um diagnóstico mais preciso.The search for new sources of electricity has had a major influence on the use of renewable energies, such as solar photovoltaics, and making them more efficient and reliable is an important step towards their inclusion in the global electric matrix. In a photovoltaic system, due to their exposure to environmental conditions, modules are more prone to damage and degradation. In this work the objective is to make a study concerning the fault diagnosis and degradation in photovoltaic modules, and how they are identified through the I-V curve and its main parameters. Subsequently, real context diagnostic techniques were applied to photovoltaic systems in operation for several years. For this are presented mathematical and electrical models of the photovoltaic cell, and from them, the extraction of the main parameters by some techniques. With this, a computational implementation is made in MATLAB / Simulink® of the photovoltaic cell model, allowing simulations varying irradiation and temperature of the cells. The work can be divided into three main parts: a study of the effect of partial shading, validation of series resistance monitoring techniques by fault emulation and application of diagnostic techniques in the real context. Tests were performed for each main part of the work, to obtain the curves I-V and P-V, using the curve plotter PVPM1000C. The shading and fault emulation tests can be obtained with and without fail, since it is provoked and eliminated as necessary, allowing the calculation of errors and losses in each situation. In a real-world application, the simulation becomes more important, because it is possible to compare the curve obtained for verification of distortions. With the obtained data, it is concluded that it is possible to obtain a diagnosis for a photovoltaic system using the curve IV through its slope, for an estimation of the series error with smaller error, or using only the main points for estimation of the increment. of resistance, with acceptable errors. The combination of visual analysis of the modules, curve analysis, and main parameters would be the best scenario for a more accurate diagnosis.Leite, VicenteTiepolo, Gerson MáximoBiblioteca Digital do IPBUrbanetz, Isabela Valpecovski2021-04-23T13:31:41Z20212021-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10198/23560TID:202706842porinfo: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:RCAAP2023-11-21T10:52:42Zoai:bibliotecadigital.ipb.pt:10198/23560Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T23:14:34.004629Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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