Ferramenta computacional para dimensionamento e avaliação de desempenho de sistemas fotovoltaicos conectados à rede elétrica

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: PINTO FILHO, Gilberto Figueiredo
• Orientador(a): MACÊDO, Wilson Negrão
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Instituto de Tecnologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Geração de energia fotovoltaica; Simulação por computador; Modelo matemático; Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede (SFCR)
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::GERACAO DA ENERGIA ELETRICA; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/3603

Esta dissertação apresenta a utilização alguns modelos matemáticos disponíveis na literatura para representar as etapas de processamento da energia em um Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede Elétrica (SFCR). Além disso, propõem-se dois modelos representativos do comportamento da potência elétrica em situações de limitação de potência do inversor e das perdas elétricas em função do carregamento. Todas as modelagens estão implementadas computacionalmente no ambiente GUIDE do MATLAB, o que permite a análise, auxilia no dimensionamento e viabiliza a simulação da operacionalidade e consequente contribuição energética de SFCRs com diferentes tamanhos relativos. No trabalho ainda é mostrada a interface da ferramenta computacional desenvolvida e a validação dos dados gerados pelo programa com dados medidos experimentalmente de SFCRs, a qual evidencia a eficácia dos modelos utilizados e a melhora na precisão. Ao final são mostradas estimativas energéticas para cinco cidades brasileiras, além de exemplos de análise dos dados gerados pela ferramenta computacional.