Previsão do desempenho de um sistema solar fotovoltaico conforme dados meteorológicos da região

• Autor(a) principal: Rocha, Amanda Suianny Fernandes
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFERSA
• Texto Completo: https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/6952
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Sistema solar fotovoltaico; Rede neural artificial; Previsão de potência; Eficiência energética; Solar photovoltaic system; Artificial neural network; Power Forecast; Energy efficiency

A energia solar fotovoltaica tem sido disseminada em todo o mundo, e no Brasil essa fonte de energia vem ganhando um espaço considerável nos últimos anos, sendo impulsionada, sobretudo, pelas crises energéticas que o país enfrenta. O uso dos sistemas fotovoltaicos proporciona diversas vantagens, tanto ao consumidor final quanto ao país, contribuindo para diversificação da matriz energética e redução da dependência por fontes fósseis. Porém, atrelado aos benefícios, como em todo sistema real, quando instalados em regiões com baixa incidência de irradiação solar essa tecnologia apresenta perda na eficiência de geração de energia. Logo, se faz necessário realizar um estudo prévio das condições climáticas do local onde o sistema fotovoltaico será instalado. Como alternativa à essa consideração, poder-se-ia realizar um estudo da previsão da produção de potência antes da sua instalação, a partir das informações climáticas locais que influenciam diretamente na geração de potência, verificando a viabilidade da implantação do sistema, e evitando um investimento sem retorno. Sendo assim, o presente trabalho tem como objetivo, realizar a previsão da viabilidade de instalação de sistemas fotovoltaicos em outras localidades, por meio de uma Rede Neural Artificial (RNA). Para isso, foi utilizado como modelo um sistema fotovoltaico de 3kWp localizado no Campus Leste da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA), com o intuito de prever o seu comportamento quando instalado nos estados do Rio Grande do Sul e Pernambuco. A RNA foi treinada e validada com o auxílio do Matlab®, e os treinamentos foram implementados inserindo como variáveis de entrada os dados de temperatura e irradiação solar da cidade de Mossoró-RN, fornecidos pela estação meteorológica da UFERSA, e a potência elétrica gerada do sistema fotovoltaico foi inserida como variável de saída. Visando ampliar a pesquisa e obter o melhor resultado, utilizou-se no treinamento dois tipos de rede com propostas de funcionamento diferentes, uma feedforward e uma feedback. Após a implementação foram realizadas algumas validações com diferentes situações para verificar a capacidade de generalização de cada rede em prever a saída desejada, posteriormente realizou-se a previsão da geração de potência nos estados do Rio Grande do Sul e Pernambuco, onde nota-se, através dos métodos de análise de desempenho, que os resultados se mostram favoráveis para essa aplicação utilizando a rede feedforward, visto que a rede feedback não obteve bom desempenho para uma quantidade reduzida de amostras inseridas