Banca de DEFESA: TIAGO TARGINO SEPULVEDA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : TIAGO TARGINO SEPULVEDA
DATA : 03/12/2020
HORA: 09:00
LOCAL: https://conferenciaweb.rnp.br/events/defesa-de-dissertacao-de-mestrado-de-tiago-targino-sepulveda
TÍTULO:

Aplicação de redes neurais para rastreamento de máxima potência em painéis fotovoltaicos com sombreamento.

PALAVRAS-CHAVES:

Sistemas fotovoltaicos; Rastreamento do ponto de máxima potência; Condutância incremental; Redes neurais articiais; Conversor CC-CC.

PÁGINAS: 88
RESUMO:

Este trabalho apresenta um método de Rastreamento do Ponto de Máxima Potência (MPPT) em sistemas fotovoltaicos combinando uma Rede Neural Articial (RNA) com uma técnica clássica de rastreamento conhecida por Condutância Incremental (CIn). Apesar de bastante aplicada, a técnica CIn geralmente falha em rastrear o Ponto de Máxima Potência (PMP) sob condições de sombreamento parcial pelo surgimento de pontos de máximos locais na curva característica P-V. Por essa razão, uma RNA foi treinada com o objetivo de fornecer uma tensão de referência inicial ao sistema que garante que o rastreamento pela CIn inicie em uma região a qual convergirá ao PMP. Para auxiliar nas simulações é realizada a modelagem de uma célula solar e, a partir de parâmetros coletados de um módulo solar comercial, construído o modelo de um painel fotovoltaico no software
MATLAB. Descreve-se os principais métodos de MPPT apontando os pontos positivos e negativos bem como os respectivos algoritmos de implementação. O modelo médio de pequenos sinais é aplicado no conversor Boost, o qual considera pequenas variações em torno de um ponto de operação, para obtenção de um modelo linear. Com esse modelo desenvolvido, é possível calcular a função de transferência a qual reflete a influência da
razão cíclica de chaveamento do conversor CC-CC sobre a tensão de barramento a qual o arranjo fotovoltaico está conectado e assim inserir um compensador para melhorar a eficiência do sistema. São apresentados os principais conceitos de uma RNA e realizado um treinamento da rede neural utilizando o algoritmo do backpropagation que baseia-se no erro calculado na camada de saída para adaptar os pesos sinápticos das camadas dos neurônios. Em seguida, os métodos da Tensão Constante, Perturba e Observa e Condutância incremental são simulados. Os resultados são discutidos e comparados levando em consideração a eficiência da busca sob variação de radiação e temperatura e também sob efeito de sombreamento. Os resultados da técnica proposta são apresentados considerando diferentes casos de arranjos e níveis de sombreamentos a fim de demonstrar sua
eficiência.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1666309 - FABIANO FRAGOSO COSTA
Interno - 1504041 - LUCIANA MARTINEZ
Externo à Instituição - DURVAL DE ALMEIDA SOUZA - IFBA