Avaliação de modelos utilizados na estimativa da geração de energia de uma usina fotovoltaica localizada no semiárido brasileiro
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52151 |
Resumo: | A estimativa acurada da geração de energia de centrais fotovoltaicas é essencial no estudo de viabilidade dos projetos e na área de operação e manutenção (O&M) das usinas. As simulações das usinas fotovoltaicas (UFV) demandam informações de qualidade a respeito dos dados de entrada e dos modelos aplicados na modelagem. Diversos grupos de modelos são utilizados para estimar a produção anual da UFV, sendo a acurácia dos mesmos fortemente dependente das condições climáticas e das características do sistema. Nesta pesquisa são analisados detalhadamente os modelos de separação da irradiância global horizontal (GHI) nas componentes direta e difusa, bem como os modelos de transposição e os modelos do comportamento térmico e elétrico dos módulos. Dados de alta resolução de uma UFV de 2,5 MWp localizada na região semiárida brasileira são utilizados para determinar os modelos mais adequados às condições climáticas locais. Entre os modelos de separação, os modelos STARKE3, YANG4, STARKE2, ENGERER2, SKARTVEIT e DIRINT foram os que mais se adequaram ao clima semiárido, com destaque para os três primeiros. No que se refere aos modelos de transposição Hay e Davies, Reindl e Perez tiveram os melhores resultados na transposição da difusa, com destaque para o modelo de Perez incorporado com informações sobre o albedo do solo local, seja ele em termos médios (27,72%) ou com albedo uni ou bivariável. Quanto aos modelos térmicos, os modelos Mattei, King97, Sandia, Skoplaki e Faiman apresentaram bons resultados, e os modelos elétricos De Soto, CEC e PVWatts demonstraram os melhores desempenhos. Complementarmente, a geração de energia da central FV foi examinada e modelada com base na GHI medida em solo a partir de 12.600 combinações possíveis, passando por sete modelos de separação, nove modelos de transposição, quatro ópticos, dez térmicos e cinco elétricos, onde foi observado que a seleção dos modelos físicos possui impacto significativo na estimativa da geração da UFV, com variações de 14% no erro médio (nMBE) e de 4,3% na raiz do erro quadrático médio normalizado (nRMSE). O melhor conjunto de modelos, composto por STARKE2 (separação) + Perez (transposição) + Martin-Ruiz (ópticos) + Skoplaki (térmico) + De Soto (elétrico), apresenta erro médio na geração de 0,3% e nRMSE de 12,57%, com Performance Ratio simulado (84,5%) próximo ao real (84,75%). A depender das combinações variações no PR de 76% a 88% são encontradas. Outro fator importante que impacta fortemente as simulações é o fator de redução (derating), representado pelas perdas não previstas nas modelagens, tais quais as perdas por mismatch, por sujidade, entre outras. As variações encontradas quanto a esse fator são de até 16% e, semelhante aos demais resultados, estão em linha com os valores reportados na literatura. |
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MEDEIROS, João Victor Furtado Frazão dehttp://lattes.cnpq.br/0395198826636901http://lattes.cnpq.br/1679243744052619http://lattes.cnpq.br/4049876606771197VILELA, Olga de CastroGOMES, Emerson Tôrres Aguiar2023-09-05T17:02:32Z2023-09-05T17:02:32Z2023-07-21MEDEIROS, João Victor Furtado Frazão de. Avaliação de modelos utilizados na estimativa da geração de energia de uma usina fotovoltaica localizada no semiárido brasileiro. 2023. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Energéticas e Nucleares) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52151A estimativa acurada da geração de energia de centrais fotovoltaicas é essencial no estudo de viabilidade dos projetos e na área de operação e manutenção (O&M) das usinas. As simulações das usinas fotovoltaicas (UFV) demandam informações de qualidade a respeito dos dados de entrada e dos modelos aplicados na modelagem. Diversos grupos de modelos são utilizados para estimar a produção anual da UFV, sendo a acurácia dos mesmos fortemente dependente das condições climáticas e das características do sistema. Nesta pesquisa são analisados detalhadamente os modelos de separação da irradiância global horizontal (GHI) nas componentes direta e difusa, bem como os modelos de transposição e os modelos do comportamento térmico e elétrico dos módulos. Dados de alta resolução de uma UFV de 2,5 MWp localizada na região semiárida brasileira são utilizados para determinar os modelos mais adequados às condições climáticas locais. Entre os modelos de separação, os modelos STARKE3, YANG4, STARKE2, ENGERER2, SKARTVEIT e DIRINT foram os que mais se adequaram ao clima semiárido, com destaque para os três primeiros. No que se refere aos modelos de transposição Hay e Davies, Reindl e Perez tiveram os melhores resultados na transposição da difusa, com destaque para o modelo de Perez incorporado com informações sobre o albedo do solo local, seja ele em termos médios (27,72%) ou com albedo uni ou bivariável. Quanto aos modelos térmicos, os modelos Mattei, King97, Sandia, Skoplaki e Faiman apresentaram bons resultados, e os modelos elétricos De Soto, CEC e PVWatts demonstraram os melhores desempenhos. Complementarmente, a geração de energia da central FV foi examinada e modelada com base na GHI medida em solo a partir de 12.600 combinações possíveis, passando por sete modelos de separação, nove modelos de transposição, quatro ópticos, dez térmicos e cinco elétricos, onde foi observado que a seleção dos modelos físicos possui impacto significativo na estimativa da geração da UFV, com variações de 14% no erro médio (nMBE) e de 4,3% na raiz do erro quadrático médio normalizado (nRMSE). O melhor conjunto de modelos, composto por STARKE2 (separação) + Perez (transposição) + Martin-Ruiz (ópticos) + Skoplaki (térmico) + De Soto (elétrico), apresenta erro médio na geração de 0,3% e nRMSE de 12,57%, com Performance Ratio simulado (84,5%) próximo ao real (84,75%). A depender das combinações variações no PR de 76% a 88% são encontradas. Outro fator importante que impacta fortemente as simulações é o fator de redução (derating), representado pelas perdas não previstas nas modelagens, tais quais as perdas por mismatch, por sujidade, entre outras. As variações encontradas quanto a esse fator são de até 16% e, semelhante aos demais resultados, estão em linha com os valores reportados na literatura.PRH-ANPAccurate estimation of energy production in photovoltaic power plants (PVPP) is crucial for project feasibility assessment and operations and maintenance (O&M) activities. Simulations of PVPP require high-quality information regarding input data and applied modeling techniques. Various groups of models are used to estimate the annual production of PVPPs, and their accuracy strongly depends on climatic conditions and system characteristics. In this research, we conduct a detailed analysis of models that separate global horizontal irradiance into direct and diffuse components, as well as models for transposition and the thermal and electrical behavior of PV modules. High-resolution data collected at one-minute intervals from a 2.5 MWp PVPP located in the Brazilian semiarid region are utilized. Through this individual analysis, we determine accurate models that best fit the specific location and high-resolution data. Among the separation models, STARKE3, YANG4, STARKE2, ENGERER2, SKARTVEIT, and DIRINT demonstrate the best suitability for the semiarid climate. Regarding transposition models, Hay and Davies, Reindl, and Perez achieve the best results, with a notable performance in the transposition of diffuse irradiance by Perez, incorporating information on local soil albedo, whether in average terms (27.72%) or with univariate or bivariate albedo. The thermal models, including Mattei, King97, Sandia, Skoplaki, and Faiman, exhibit favorable outcomes, while the electrical models, De Soto, CEC, and PVWatts, demonstrate the highest performance. Additionally, the PVPP generation is examined and modeled based on ground-measured GHI, considering a total of 12,600 possible combinations, through seven separation models, nine transposition models, four optical models, ten thermal models, and five electrical models. It is observed that the selection of physical models significantly impacts the estimation of PVPP generation, with variations of 14% in normalized mean bias error (nMBE) and 4.3% in normalized root mean square error (nRMSE). In terms of performance ratio (PR), variations between 76% and 88% are observed. The optimal set of models, consisting of STARKE2 (separation) + Perez (transposition) + Martin- Ruiz (optical) + Skoplaki (thermal) + De Soto (electrical), achieves a PR of 84.5%, closely matching the real PR of 84.75%, with a generation bias of -0.3% and nRMSE of 12.57%. Another important factor that strongly affects the simulations is the derating factor, represented by the losses not predicted in the modeling, such as mismatch and soiling losses, among others. The variations found for this factor are up to 16% and, similar to the other results, are in line with the values reported in the literature.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Tecnologias Energeticas e NuclearUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEnergia NuclearModelagem da geração fotovoltaicaDados de 1-minSeparação de GHIModelos de transposiçãoAlbedo do soloUsinas fotovoltaicasAvaliação de modelos utilizados na estimativa da geração de energia de uma usina fotovoltaica localizada no semiárido brasileiroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO João Victor Furtado Frazão de Medeiros.pdfDISSERTAÇÃO João Victor Furtado Frazão de Medeiros.pdfapplication/pdf4840502https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/52151/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jo%c3%a3o%20Victor%20Furtado%20Fraz%c3%a3o%20de%20Medeiros.pdf780a407faedd38241a6258e04c1c7d42MD51TEXTDISSERTAÇÃO João Victor Furtado Frazão de Medeiros.pdf.txtDISSERTAÇÃO João Victor Furtado Frazão de Medeiros.pdf.txtExtracted texttext/plain208591https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/52151/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jo%c3%a3o%20Victor%20Furtado%20Fraz%c3%a3o%20de%20Medeiros.pdf.txta49747b1825320b15bed148aeb7d9b0dMD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO João Victor Furtado Frazão de Medeiros.pdf.jpgDISSERTAÇÃO João Victor Furtado Frazão de Medeiros.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1509https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/52151/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jo%c3%a3o%20Victor%20Furtado%20Fraz%c3%a3o%20de%20Medeiros.pdf.jpg6a4cb793f3716cb5a016fed2843649e8MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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