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Wallace do Couto BoaventuraSelenio Rocha SilvaWilson Negrão MacêdoAlaan Ubaiara BritoElizabeth Marques Duarte PereiraMarcos Antonio Severo MendesVictor Flores MendesAndré Guimarães FerreiraLuis Guilherme Monteiro Oliveira2019-08-13T19:17:08Z2019-08-13T19:17:08Z2017-02-17http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AR5FZGEm projetos de Sistemas Fotovoltaicos Conectados à Rede Elétrica (SFCR) uma das áreas relevantes relacionada ao risco é a quantificação da expectativa da produção de energia anual. A previsão da energia gerada oferece um conhecimento do risco no projeto, que pode ser quantificada e qualificada através do montante de incertezas envolvidas com a estimativa. Muitos são os estudos / pesquisas, encontrados na literatura que tentam quantificar / qualificar as incertezas na previsãoda produção de energia de um SFCR. Porém, muitos projetistas não diferenciam as entradas aos modelos e não possuem conhecimento de como são realizados os cálculos sendo assim, as incertezas nos dados e na modelagem / simulações são subestimados em sua percepção. Portanto, há um excesso de confiança, em muitos projetistas, na utilização de simulações geradas pelos softwares de simulação. Desta forma, modelar e prever, reduzindo as incertezas, a produção de energia de SFCR tornouse essencial para o desenvolvimento de qualquer projeto, sendo também um desafio técnico devido à natureza estocástica dos parâmetros meteorológicos e parâmetros intrínsecos aosequipamentos (módulos, inversores, etc). Esta pesquisa baseiase na avaliação da capacidade de geração de energia elétrica a partir de SFCR e suas incertezas, ou seja, na avaliação de fatores que influenciam na previsão da geração tais como: estimativa do recurso solar (e suas incertezas), modelos de módulos fotovoltaicos e inversores, potência real instalada, dentre outros. Portanto, foram realizadas a validação dos diversos modelos matemáticos, onde apresentaram bons resultados para condições locais de teste. Estes modelos foram implementados em uma ferramenta computacional denominada de SunoUFMG, desenvolvida em Matlab / PhP, cujo o intuito é realizar a estimativa da geração de um SFCR com minimização das incertezas. Além disso, medições em campo foram realizadas na Usina Fotovoltaica do Mineirão de forma a verificar a potência real dos geradores fotovoltaicos deste sistema e assim, avaliar a sua capacidade de geração com a inclusão de incertezas. Os resultados encontrados pela campanha de medição mostraram que as medidas extrapoladas para as condições padrão de teste, se comparadas com os dados de potência da etiqueta de dados técnicos localizada na parte posterior dos módulos FV´s, foram elevados. Portanto, três hipóteses para esta situação surgiram (sombreamento e poeira sobre os painéis e a potência real dos módulos instalados) e que podem ser (em) a (s) causa (s) para o desempenho baixo da planta solar no período de medição.In projects of Photovoltaic Systems Connected to the Electrical Network (SFCR) one of the relevant areas related to the risk is the quantification of the expectation of the annual energy production. The forecast of the energy generated offers a knowledge of the risk in the project, whichcan be quantified and qualified through the amount of uncertainties involved with the estimate. Many studies / researches are found in the literature that try to quantify / qualify the uncertainties in the prediction of the energy production of an SFCR. However, many designers do not differentiate inputs to models and are not aware of how calculations are performed and thus uncertainties in data and modeling / simulations are underestimated in their perception. Therefore, there is an excess ofconfidence in many designers in the use of simulations generated by simulation software. Thus, modeling and predicting, by reducing uncertainties, SFCR's energy production has become essentialfor the development of any project and is also a technical challenge due to the stochastic nature of the meteorological parameters and parameters intrinsic to the equipment (modules, inverters, etc).This research is based on the evaluation of the electric power generation capacity from SFCR and its uncertainties, that is, on the evaluation of factors that influence generation forecasting such as: estimation of the solar resource (and its uncertainties), models of Photovoltaic modules and inverters, real installed power, among others. Therefore, the validation of the several mathematical models was performed, where they presented good results for local conditions of test, and they wereimplemented in a computer tool called SunoUFMG, developed in Matlab / PhP, whose purpose is to estimate the generation of an SFCR with minimization of uncertainties. In addition, field measurements were carried out at the Mineirão Photovoltaic Plant, in order to verify the real power of the photovoltaic generators of this system and, therefore, to evaluate its generation capacity with the inclusion of uncertainties. The results found by the measurement campaign showed that themeasurements extrapolated to the standard test conditions, compared to the technical data label power data located at the back of the PV modules, were high. Therefore, three hypotheses for this situation have emerged (shading and dust on the panels and the actual power of the installedmodules) and that may be the cause (s) for the low performance of the solar plant in the measurement period.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia elétricaGeração de energia fotovoltaicaEnergia elétrica Modelos matemáticosValidação de modelos matemáticos para estimativa da geração de energiaIncertezas no processo de geração de energiaEstimativa de poeira em módulos fotovoltaicosPotência real de módulos fotovoltaicosDesenvolvimento de ferramentas computacionaisSistemas fotovoltaicosAvaliação de fatores que influenciam na estimativa da geração e operação de sistemas fotovoltaicos conectados à rede elétricainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALppgengeletrica_luisguilhermemonteirooliveira_tesedoutorado.pdfapplication/pdf10531355https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-AR5FZG/1/ppgengeletrica_luisguilhermemonteirooliveira_tesedoutorado.pdffcc8f134b27230a950c87caf7374c509MD51TEXTppgengeletrica_luisguilhermemonteirooliveira_tesedoutorado.pdf.txtppgengeletrica_luisguilhermemonteirooliveira_tesedoutorado.pdf.txtExtracted texttext/plain498887https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-AR5FZG/2/ppgengeletrica_luisguilhermemonteirooliveira_tesedoutorado.pdf.txtb70855f67ea0db667bc798c9006a8c18MD521843/BUBD-AR5FZG2019-11-14 13:58:27.451oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUBD-AR5FZGRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T16:58:27Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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