Estudo e modelagem do impacto da sujidade do desempenho energético de sistemas fotovoltaicos

Título principal
Estudo e modelagem do impacto da sujidade do desempenho energético de sistemas fotovoltaicos [recurso eletrônico] / Letícia Recco Tramontin ; orientador, Giuliano Arns Rampinelli
Data de publicação
2024
Descrição física
117 p. : il.
Nota
Disponível somente em versão on-line.
Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde, Programa de Pós-Graduação em Energia e Sustentabilidade, Araranguá, 2024.
Inclui referências.

Assunto
Energia
Sustentabilidade
Energia solar
Fotovoltagem
Sujidades
Responsabilidade
Tramontin, Letícia Recco
Rampinelli, Giuliano Arns
Universidade Federal de Santa Catarina. Programa de Pós-Graduação em Energia e Sustentabilidade (Campus Araranguá)
Idioma
Português

Versão integral em pdf

Abstract: The generation of electricity from photovoltaic plants in Brazil has been growing, and new challenges arise in this context. The deposition of dirt on the surface of photovoltaic modules is a significant cause of losses in electricity generation. The main objective of this study was to investigate, model, and analyze the impact of dirt on the energy performance of photovoltaic systems, by measuring the gain obtained after cleaning eight photovoltaic systems located in Rio Grande do Sul (RS) and São Paulo (SP). Data from the inverter output of each system within a range of up to 30 days before and after the procedure were collected, arranged, and processed. This was also done for the solar irradiation data obtained through the nearest INMET meteorological stations, limited to a radius of 50 km. It was possible to model the correlation between solar irradiation and energy produced using linear regression techniques, with a determination coefficient close to one, indicating a good fit of the model. Except for SFV 1, which has atypical surrounding conditions, the average increase in energy produced over the 10-day period between the systems was 10.58%, or 0.0148 kWh/m². The model was applied to different sample sizes, covering periods ranging from ten to thirty days before and after cleaning. An improvement of around 25% was observed in the power curve of the inverters after cleaning the photovoltaic modules, especially in the case of SFV 1. The improvement at more modest levels was consistent in all the systems analyzed for the ten-day period after cleaning. The analyses also showed the influence of factors such as the angle of inclination of the roof, shading and environmental conditions on energy production. However, it is important to recognize the limitations of this study, such as the lack of detailed data on climatic conditions and the accuracy of the measurements. The analysis is based on data available from monitoring platforms, which may be subject to inaccuracies or technical limitations. These limitations highlight the need for future research to further explore the effects of cleaning photovoltaic modules in different contexts and climatic conditions. Nonetheless, the study made it possible to quantify the impact of cleaning on the energy performance of different photovoltaic systems using a simple linear regression methodology and helped to estimate the cleaning schedule for photovoltaic systems by analyzing the impact of soiling on energy production and making it possible to convert the gross gain into monetary terms.

A geração de energia elétrica a partir de usinas fotovoltaicas no Brasil tem crescido e novos desafios surgem nesse contexto. A deposição de sujeira na superfície de módulos fotovoltaicos é uma causa relevante para perdas na geração de energia elétrica. O principal objetivo deste trabalho foi estudar, modelar e analisar o impacto da sujidade no desempenho energético de sistemas fotovoltaicos (SFV), através da mensuração do ganho obtido após a limpeza de oito sistemas fotovoltaicos localizados no Rio Grande do Sul (RS) e em São Paulo (SP). Os dados da saída do inversor de cada sistema no intervalo de até 30 dias antes e depois do procedimento foram coletados, organizados e tratados. Isso também foi feito para os dados de irradiação solar obtidos através das estações meteorológicas do INMET mais próximas, limitado a um raio de 50 km. Foi possível modelar a relação entre a irradiação solar e a energia elétrica produzida utilizando técnicas de regressão linear, com um coeficiente de determinação próximo a um, o que indica um bom ajuste do modelo. Exceto o SFV 1, que tem condições atípicas no entorno, o aumento médio da energia produzida no período de 10 dias entre os sistemas foi de 10,58%, ou 0,0148 kWh/m². O modelo foi aplicado em diferentes tamanhos de amostra, abrangendo períodos que variaram de dez a trinta dias antes e depois da limpeza. Observou-se uma melhoria da ordem de 25% na curva de potência dos inversores após a limpeza dos módulos fotovoltaicos, principalmente no caso do SFV 1. A melhoria em patamares mais modestos foi consistente em todos os sistemas analisados para o período de dez dias após a limpeza. As análises também evidenciaram a influência de fatores como o ângulo de inclinação do telhado, sombreamento e condições ambientais na produção de energia. No entanto, é importante reconhecer as limitações deste estudo, como a falta de dados detalhados sobre as condições climáticas e a precisão das medições. A análise se baseia em dados disponíveis nas plataformas de monitoramento, os quais podem estar sujeitos a imprecisões ou limitações técnicas. Essas limitações destacam a necessidade de pesquisas futuras para explorar ainda mais os efeitos da limpeza dos módulos fotovoltaicos em diferentes contextos e condições climáticas. Ainda assim, o estudo permitiu quantificar o impacto da limpeza no desempenho energético de diferentes sistemas fotovoltaicos através de uma metodologia simples de regressão linear e contribuiu para estimar o cronograma de limpeza dos sistemas fotovoltaicos, ao analisar o impacto da sujidade na produção de energia e possibilitar converter o ganho bruto em termos monetários.

Campo	Ind1	Ind2	Dados
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003 - Identificador do número de controle			BR-FlWIK
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300 - Descrição física	#	#	$a117 p. : $bil.
500 - Nota geral	#	#	$aDisponível somente em versão on-line.
502 - Nota de dissertação	#	#	$aDissertação (mestrado) – Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde, Programa de Pós-Graduação em Energia e Sustentabilidade, Araranguá, 2024.
504 - Nota de bibliografia, etc.	#	#	$aInclui referências.
520 - Resumo, etc.	#	#	$aA geração de energia elétrica a partir de usinas fotovoltaicas no Brasil tem crescido e novos desafios surgem nesse contexto. A deposição de sujeira na superfície de módulos fotovoltaicos é uma causa relevante para perdas na geração de energia elétrica. O principal objetivo deste trabalho foi estudar, modelar e analisar o impacto da sujidade no desempenho energético de sistemas fotovoltaicos (SFV), através da mensuração do ganho obtido após a limpeza de oito sistemas fotovoltaicos localizados no Rio Grande do Sul (RS) e em São Paulo (SP). Os dados da saída do inversor de cada sistema no intervalo de até 30 dias antes e depois do procedimento foram coletados, organizados e tratados. Isso também foi feito para os dados de irradiação solar obtidos através das estações meteorológicas do INMET mais próximas, limitado a um raio de 50 km. Foi possível modelar a relação entre a irradiação solar e a energia elétrica produzida utilizando técnicas de regressão linear, com um coeficiente de determinação próximo a um, o que indica um bom ajuste do modelo. Exceto o SFV 1, que tem condições atípicas no entorno, o aumento médio da energia produzida no período de 10 dias entre os sistemas foi de 10,58%, ou 0,0148 kWh/m². O modelo foi aplicado em diferentes tamanhos de amostra, abrangendo períodos que variaram de dez a trinta dias antes e depois da limpeza. Observou-se uma melhoria da ordem de 25% na curva de potência dos inversores após a limpeza dos módulos fotovoltaicos, principalmente no caso do SFV 1. A melhoria em patamares mais modestos foi consistente em todos os sistemas analisados para o período de dez dias após a limpeza. As análises também evidenciaram a influência de fatores como o ângulo de inclinação do telhado, sombreamento e condições ambientais na produção de energia. No entanto, é importante reconhecer as limitações deste estudo, como a falta de dados detalhados sobre as condições climáticas e a precisão das medições. A análise se baseia em dados disponíveis nas plataformas de monitoramento, os quais podem estar sujeitos a imprecisões ou limitações técnicas. Essas limitações destacam a necessidade de pesquisas futuras para explorar ainda mais os efeitos da limpeza dos módulos fotovoltaicos em diferentes contextos e condições climáticas. Ainda assim, o estudo permitiu quantificar o impacto da limpeza no desempenho energético de diferentes sistemas fotovoltaicos através de uma metodologia simples de regressão linear e contribuiu para estimar o cronograma de limpeza dos sistemas fotovoltaicos, ao analisar o impacto da sujidade na produção de energia e possibilitar converter o ganho bruto em termos monetários.
520 - Resumo, etc.	8	#	$aAbstract: The generation of electricity from photovoltaic plants in Brazil has been growing, and new challenges arise in this context. The deposition of dirt on the surface of photovoltaic modules is a significant cause of losses in electricity generation. The main objective of this study was to investigate, model, and analyze the impact of dirt on the energy performance of photovoltaic systems, by measuring the gain obtained after cleaning eight photovoltaic systems located in Rio Grande do Sul (RS) and São Paulo (SP). Data from the inverter output of each system within a range of up to 30 days before and after the procedure were collected, arranged, and processed. This was also done for the solar irradiation data obtained through the nearest INMET meteorological stations, limited to a radius of 50 km. It was possible to model the correlation between solar irradiation and energy produced using linear regression techniques, with a determination coefficient close to one, indicating a good fit of the model. Except for SFV 1, which has atypical surrounding conditions, the average increase in energy produced over the 10-day period between the systems was 10.58%, or 0.0148 kWh/m². The model was applied to different sample sizes, covering periods ranging from ten to thirty days before and after cleaning. An improvement of around 25% was observed in the power curve of the inverters after cleaning the photovoltaic modules, especially in the case of SFV 1. The improvement at more modest levels was consistent in all the systems analyzed for the ten-day period after cleaning. The analyses also showed the influence of factors such as the angle of inclination of the roof, shading and environmental conditions on energy production. However, it is important to recognize the limitations of this study, such as the lack of detailed data on climatic conditions and the accuracy of the measurements. The analysis is based on data available from monitoring platforms, which may be subject to inaccuracies or technical limitations. These limitations highlight the need for future research to further explore the effects of cleaning photovoltaic modules in different contexts and climatic conditions. Nonetheless, the study made it possible to quantify the impact of cleaning on the energy performance of different photovoltaic systems using a simple linear regression methodology and helped to estimate the cleaning schedule for photovoltaic systems by analyzing the impact of soiling on energy production and making it possible to convert the gross gain into monetary terms.
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