Modelos para Previsão de Potência Gerada e Identificação de Falha em Painéis Fotovoltaicos
Nome: BRUNA RODRIGUES VIDIGAL
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 15/12/2022
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA ROCHA | Co-orientador |
| MARCIA HELENA MOREIRA PAIVA | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| AUGUSTO CÉSAR RUEDA MEDINA | Examinador Interno |
| HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA ROCHA | Coorientador |
| JUGURTA ROSA MONTALVÃO FILHO | Examinador Externo |
| MARCIA HELENA MOREIRA PAIVA | Orientador |
Resumo: A energia solar é uma alternativa promissora para atender às crescentes demandas energéticas do mundo. Um sistema fotovoltaico que possui tecnologia de armazenamento de dados de medição de carga elétrica (como potência, corrente e tensão), permite a criação de metodologias para monitorar e prever seu funcionamento, de modo a reduzir a perda de energia e o custo de manutenção. Neste trabalho, uma técnica utilizando um modelo hibrído de rede neural convolucional de grafos e redes neurais recorrentes é proposta com o objetivo de prever a potência gerada de um sistema fotovoltaico. Além disso, um modelo de classificação utilizando redes neurais multicamadas foi avaliado para detecção de falha do sistema com base na avaliação do sistema de monitoramento da usina. O ajuste do modelo hibrído considerando a estrutura temporal e topológica dos dados foi realizado e comparado com modelos de estudos anteriores. O modelo desenvolvido apresentou um resultado 96% melhor que outros modelos usados para comparação, mostrando que considerar a estrutura temporal e topológica do sistema é muito relevante na análise de desempenho. O desempenho do modelo classificador foi análogo ao desempenho do modelo hibrído, porém a ordem cronológica e a informação topológica dos dados foi desconsiderada na construção do modelo classificador.
