Método híbrido para estimar parâmetros de usinas fotovoltaicas

Resumo

A geração solar fotovoltaica está em constante crescimento no mundo inteiro como uma importante fonte alternativa de produção de energia. O Brasil tem um potencial solar fabuloso e nesse sentido, o governo tem incentivado a inclusão de desta forma de energia no sistema através de leis para facilitar a aprovação por parte das concessionárias de distribuição. Além disso, tem também apoio pelos órgãos de fomento como o banco nacional de desenvolvimento. Nesse cenário, estudos a fim de prever o impacto desta inclusão de energia no sistema elétrico tornam-se fundamentais. Para este objetivo é necessário representar as usinas fotovoltaicas por modelos equivalentes e seus parâmetros devem ser estimados. Usualmente os fabricantes de módulos fotovoltaicos fornecem algumas informações para obter os parâmetros de uma célula fotovoltaica usando condições padrões de teste de temperatura, radiação, e massa de ar. Entretanto, em situações reais, raramente estas condições são similares às condições onde os módulos solares estão instalados. Assim, na prática, diferenças entre as saídas simuladas do modelo com as medidas reais podem ocorrer que faz que a previsão seja insatisfatória. Nesta pesquisa e proposto um método híbrido para estimação de parâmetros de um equivalente de uma usina fotovoltaica usando medidas reais. O método híbrido é baseado em optimização de mapeamento média-variância e sensibilidade de trajetória. Esta abordagem híbrida combina as vantagens das duas abordagens heurística e não linear e pode fornecer ao processo de estimação algumas características desejáveis tais como robustez em relação à incerteza na estimativa inicial e pré-conhecimento da faixa de busca dos parâmetros, robustez em relação à ruído nas medidas e rapidez de convergência e portanto, carga computacional baixa. O método proposto será utilizado para modelar e validar com medidas reais um sistema fotovoltaico montado no laboratório do departamento de engenharia elétrica e de computação da universidade de São Paulo. (AU)