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Document Type: Dissertação
Title: Estudo de modelos e técnicas de detecção e diagnóstico de falhas aplicados a sistemas fotovoltaicos
Other Titles: Study of models and tecnics of detection and diagnosys of fails applied to photovoltaic systems
Authors: Maia, Flávio Couvo Teixeira
Issue Date: 26-Jul-2019
Advisor: Cardoso, Carlos Alberto Villacorta
Resumo : A demanda por energia elétrica vem crescendo ano a ano aumentando a preocupação a respeito das matrizes de geração de energia não-renováveis, que causam degradação ao meio ambiente. Por este motivo, diversos países vêm investindo em fontes renováveis, com destaque para a fonte fotovoltaica, que utiliza módulos fotovoltaicos para converter a energia da irradiância solar incidente sobre os mesmos em energia elétrica. Como em qualquer sistema elétrico, estes sistemas também estão susceptíveis a falhas, que podem gerar perdas de potência ou até mesmo a interrupção da geração. A utilização de sistemas de monitoramento torna-se um importante aliado, pois permite identificar problemas, minimizando perdas. Para isso, um bom modelo matemático, que represente os módulos de forma exata, possibilita a identificação das falhas comparando os sinais medidos e simulados. Neste sentido, este trabalho apresenta, primeiramente, um estudo de modelos matemáticos para a aplicação em um sistema composto por três módulos em série, a partir de dados de parâmetros obtidos da folha de dados dos módulos e de um analisador de curvas I-V para a definição dos parâmetros mais exatos. Depois, a partir do estudo de técnicas de detecção e diagnóstico de falhas em sistemas fotovoltaicos, definiu-se o método k-NN para diagnosticar e identificar os módulos afetados pelo sombreamento, tirando vantagem do efeito de descasamento (mismatch) dos módulos, que os tornam eletricamente diferentes entre si. Os resultados demonstraram ser possível a identificação individual ou em grupos dos módulos sob efeito de sombreamento e do tipo de sombra (parcial ou total) sobre os mesmos.
Abstract: Demand for electricity has been growing year by year, raising concern about nonrenewable energy generation matrices that cause environmental degradation. For this reason, several countries have been investing in renewable sources, especially photovoltaic sources, which uses photovoltaic modules to convert the solar radiation into electric power. As in any electrical system, these systems are also susceptible to failure, which can lead to power losses or even interruption. Photovoltaic monitoring systems becomes an important ally, as it allows identifying problems, minimizing losses. For this purpose, a good mathematical model, which accurately represents the modules, enables the identification of faults by comparing the measured and simulated signals. In this sense, this work presents, firstly, a study of mathematical models, applicated in a system composed of three modules in series, using parameter from two sources so the most accurate parameters can be defined: modules datasheet and an I-V curve analyzer. Then, from the study of fault detection and diagnosis techniques in photovoltaic systems, the k- NN method was chose as a tool to diagnose and identify the modules affected by shading, taking advantage of the mismatch effect, which make them electrically different from each other. The results showed that it is possible to identify modules affected by shadows, individually or in groups, and the type of shadow (partial or total).
Keywords: Engenharia elétrica
Sistemas de energia fotovoltaica
Diodos
Fontes alternativas de energia
Energia solar
Modelos elétricos
Diodo
Perdas por descasamento elétrico
Detecção e diagnóstico de falhas
Método k-NN
Photovoltaic systems
Electric models
Diode
Mismatch losses
Fault Detection and Diagnosis
k-NN method
Subject CNPQ: ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Institution: UFS
Program Affiliation: Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Citation: MAIA, Flávio Couvo Teixeira. Estudo de modelos e técnicas de detecção e diagnóstico de falhas aplicados a sistemas fotovoltaicos. 2019. 140 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2019.
URI: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/12317
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica

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