Rastreamento de máxima potência através de redes neurais artificiais aplicado a um sistema fotovoltaico conectado à rede

• Autor(a) principal: Severo, Luana Barcelos
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4821
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Engenharia elétrica; Redes neurais artificiais; Geração de energia fotovoltaica; Rastreamento; Electrical engineering; Artificial neural networks; Photovoltaic power generation; Tracking

Esse trabalho apresenta um estudo e desenvolvimento de um método de rastreamento do ponto de máxima potência (MPPT) para um sistema fotovoltaico monofásico contendo um conversor elevador e um inversor conectado à rede elétrica. Essa estratégia de rastreamento está baseada na utilização de redes neurais artificiais do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), no qual, a informação que se busca na saída da RNA é o valor estimado de tensão para operar em máxima potência. Para tanto, um algoritmo de modelagem para o painel Kyocera KC200GT foi elaborado a fim de estimar parâmetros não informados pelo fabricante. O resultado de simulação retornou em um erro quadrático médio relativamente baixo, mostrando, portanto, que a RNA com a abordagem proposta pode ser uma solução eficiente para detecção do ponto de máxima potência em diversas variações climáticas de irradiação solar e temperatura, no qual, se mostrou como uma alternativa vantajosa em relação ao método convencional Perturba e Observa por desempenhar um rastreamento mais rápido.