DESENVOLVIMENTO DE PLANTA VIRTUAL DE POTÊNCIA PARA SUPERVISÃO E PREVISÃO DE DESEMPENHO E DIAGNÓSTICO DE FALHAS EM USINAS FOTOVOLTAICAS COM MÓDULOS BIFACIAIS
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DESENVOLVIMENTO DE PLANTA VIRTUAL DE POTÊNCIA PARA SUPERVISÃO E PREVISÃO DE DESEMPENHO E DIAGNÓSTICO DE FALHAS EM USINAS FOTOVOLTAICAS COM MÓDULOS BIFACIAISEnergia Solar FotovoltaicaMódulos Fotovoltaicos BifaciaisGanho BifacialAnálise e SimulaçãoSeminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Araranguá-SC. Energia e Sustentabilidade.No contexto do desenvolvimento tecnológico visando a confiabilidade, maturidade e eficiência energética dos módulos fotovoltaicos, surgiram os módulos fotovoltaicos bifaciais, que produzem energia elétrica em ambos os lados de um módulo, aproveitando a radiação solar global na parte frontal e, na parte traseira, a radiação refletida pelo solo, conhecida como albedo. Com base nessa melhoria, esses novos módulos aumentaram rapidamente sua capacidade instalada, passando de 1 mega-Watt (MW) em 2012 para 100 MW em 2019, com previsão de que, em 2029, essa nova tecnologia ultrapasse os módulos de aproveitamento da parte frontal, chamados de monofaciais, e alcance 60% do mercado mundial. O objetivo do projeto de pesquisa foi desenvolver uma planta virtual de potência para supervisão e previsão de desempenho e diagnóstico de falhas em usinas fotovoltaicas com módulos bifaciais e convencionais. A Planta Solar estudada na Universidade Federal de Santa Catarina é composta por dois sistemas fotovoltaicos: um primeiro Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede com Módulos Bifaciais com potência nominal de 6,36 kWp e composto por módulos fotovoltaicos bifaciais com potência nominal de 530 Wp e um segundo Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede com Módulos Monofaciais com potência nominal de 5,52 kWp e composto por módulos fotovoltaicos monofaciais com potência nominal de 460 Wp. Em três diferentes tipos de solo, sendo areia, brita escura e brita clara. Os resultados encontrados, foram um ganho bifacial médio de 9,37% para a areia, de 7,24% para a brita branca e 3,52% para a brita escura, nos meses de março a julho de 2023, demonstrando que a areia por ser uma matéria prima mais barata é o de mais fácil utilização. Por fim, para comparar esses resultados reais foram simulados esse mesmo sistema no software system advisor model (SAM) com albedos tabelados de artigos conhecidos e verificou-se que a Brita Branca teve um ganho bifacial de 10,72%, seguido de 9,60% da areia e 2,79% da brita preta, demonstrando que os valores de areia e brita escura foram bem parecidos com dados reais.Araranguá-SCRampinelli, Giuliano ArnsUniversidade Federal de Santa CatarinaDias, Douglas Lamas2023-09-06T12:11:59Z2023-09-06T12:11:59Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherVídeovideo/mp4https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/250337ark:/67038/001300004s76dporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-09-06T12:12:00Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/250337Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732023-09-06T12:12Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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