Sistema Agrovoltaico Irrigado Empregando Técnicas de Controle Inteligente Multivariado

• Processo: 25/05905-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2027
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Jurandir Zullo Junior
• Beneficiário: Fabricio Theodoro Soares
• Instituição Sede: Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (CEPAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)
• Vinculado ao auxílio: 20/09838-0 - BI0S - Brazilian Institute of Data Science, AP.PCPE
• Assunto(s): Agricultura de precisão Energia fotovoltaica Mudança climática Agricultura sustentável Transição energética Ciência de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura de precisão | Energia Fotovoltaica | Irrigação inteligente | Mudanças Climáticas | Sustentabilidade Agrícola | Transição Energética | Ciência de Dados

Resumo

Os sistemas agrovoltaicos irrigados combinam geração de energia fotovoltaica e produção agrícola, otimizando o uso da terra, a conservação de recursos hídricos e a sustentabilidade da produção. Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema agrovoltaico irrigado com controle inteligente multivariado, baseado em técnicas avançadas de modelagem computacional, aprendizado de máquina e automação, visando a otimização do sombreamento, da geração de energia e do uso da água. A pesquisa inclui a modelagem e simulação do sistema para analisar sua viabilidade em diferentes condições agroclimáticas. Serão considerados aspectos físicos do arranjo agrovoltaico, impacto do sombreamento na produtividade agrícola e eficiência energética dos painéis solares. O sistema integrará sensores e dados agroclimáticos para um controle autônomo da irrigação e posicionamento dos painéis, maximizando a fotossíntese das plantas e a captação de energia solar. A modelagem da produção energética será realizada com a biblioteca pvlib (Python), enquanto a avaliação do sombreamento e impacto microclimático será baseada em modelos desenvolvidos em MATLAB / Octave. O cálculo da demanda hídrica utilizará a equação de evapotranspiração da cultura (ETc), considerando dados meteorológicos locais. Técnicas de controle preditivo e inteligência artificial, como sistemas fuzzy e árvores de decisão, serão exploradas para o ajuste dinâmico da irrigação e da geração de energia. O projeto está alinhado com estratégias nacionais de inteligência artificial e sustentabilidade energética, promovendo um modelo inovador para a integração entre agricultura e energia renovável. Os principais resultados esperados incluem a definição de uma arquitetura eficiente para sistemas agrovoltaicos irrigados, a implementação de estratégias de controle inteligentes e a validação do desempenho do sistema em diferentes cenários operacionais. Os impactos da pesquisa abrangem os campos técnico-científico, econômico e ambiental, contribuindo para a redução do consumo hídrico, aumento da eficiência energética e diversificação da renda de produtores rurais.