Produção Nacional
Rede Neural Artificial Aplicada ao Rastreamento de Pontos de Máxima Potência de Painéis Fotovoltaicos com Sombreamento Parcial
2017; Linguagem: Português
10.5151/phypro-viii-efa-21
ISSN2358-2359
AutoresW. Gasperacco, T. S. Rocha, G. Mazzoco, Jussara Farias Fardin, Domingos Sávio Lyrio Simonetti,
Tópico(s)Photovoltaic System Optimization Techniques
ResumoNos painéis fotovoltaicos, o ponto de potência máxima depende dos níveis de irradiância solar e temperatura. Determinar o valor de potência máxima é uma tarefa complexa, em especial, quando a irradiância não é uniforme, isto é, quando há sombreamento parcial no painel. Este trabalho aplica uma rede neural artificial (RNA) para identificação do ponto de operação com potência máxima em painéis fotovoltaicos em diferentes condições de sombreamento, seja ele total ou parcial. Utiliza-se como parâmetros de entrada no treinamento e teste da RNA a irradiância solar (dada em W / m²), temperatura (°C) e a tensão de circuito aberto do painel (V). A informação buscada na saída da rede neural artificial é o valor de tensão (V) a impor para operar em máxima potência. No estudo, por simulação, foi desenvolvida uma RNA do tipo MLP (Perceptron de Múltiplas Camadas) com duas camadas ocultas de 13 neurônios cada. Foram utilizadas 554 amostras de parâmetros para o treinamento da RNA, e 92 para comprovação, gerados a partir de um modelo desenvolvido no software Matlab/Simulink®. Os resultados dos testes retornaram uma taxa de erro em torno de 6%, mostrando que a rede neural artificial com a abordagem proposta pode ser uma solução eficiente para detecção do ponto de máxima potência em diversas situações de sombreamento.
Referência(s)