Browsing by Author "Duarte, Diogo Miguel Rodrigues"
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- Um novo algoritmo de MPPT de alto desempenho assistido por um surrogate model para sistemas fotovoltaicosPublication . Duarte, Diogo Miguel Rodrigues; Pombo, José Álvaro NunesAtualmente, o mundo enfrenta um processo de transição energética, de uma matriz focada em combustíveis fósseis para uma matriz baseada em fontes renováveis, o qual se impôs face à necessidade de proteger o planeta da emissão de gases com efeito de estufa, em parte, responsáveis pelo aquecimento global. Na verdade, a queima de demasiados combustíveis fósseis, o abate de demasiadas árvores e a emissão de demasiados gases com efeito de estufa está a aumentar a temperatura do planeta, o que é uma ameaça para a sua sustentabilidade. Embora as sociedades tenham assistido a outras transições energéticas, no passado, nunca o planeta esteve tanto em risco. A atual transição energética, para além de ter impacto no clima terá forte influência na economia e na forma como a sociedade está organizada. Como prova disso, temos a atual guerra desencadeada pela Rússia na Ucrânia que ao congestionar o fornecimento de gás natural à Europa mostrou a necessidade, urgente, de reduzir a dependência energética entre os diferentes países. Portanto, para além de permitirem reduzir a pegada de carbono, é aqui que as fontes renováveis como a energia solar fotovoltaica têm vindo a ter uma contribuição significativa, nos últimos anos, e que necessariamente tem de continuar a crescer para se alcançar uma sociedade com zero ou baixas emissões de carbono. Em resposta a esta necessidade energética a capacidade fotovoltaica instalada mundialmente tem mostrado um crescimento significativo, o qual por sua vez leva à necessidade de sistemas fotovoltaicos eficientes e confiáveis. Deste modo, insere-se aqui o tema da presente dissertação, a qual tem como objetivo propor um novo algoritmo de procura do ponto de máxima potência em sistemas fotovoltaicos. Para extrair a máxima potência disponível num sistema fotovoltaico o novo algoritmo de procura do ponto de máxima potência proposto combina as potencialidades do Particle Swarm Optimization Estocástico e do Particle Swarm Optimization Determinístico. Além disso, o algoritmo proposto utiliza uma Radial Basis Function Neural Network para construir um modelo aproximado das curvas caraterísticas corrente-tensão e potência-tensão. Para isso, numa primeira fase, o Particle Swarm Optimization Estocástico obriga as partículas a percorrer o espaço de procura de forma aleatória, fornecendo a informação proveniente da sua execução à Radial Basis Function Neural Network. Posteriormente, são criados modelos aproximados das curvas caraterísticas corrente-tensão e potência-tensão, permitindo identificar as regiões do espaço de procura promissoras. Uma vez identificadas e definidas essas regiões, as partículas são reposicionadas, e é acionado o Particle Swarm Optimization Determinístico para evitar um comportamento das partículas divergente e repetitivo. Após a convergência do Particle Swarm Optimization Determinístico é realizado um processo de refinamento das curvas caraterísticas corrente-tensão e potência-tensão. Para testar e validar o algoritmo proposto foram usados quatro casos de estudo em ambiente de simulação e dois casos de estudo em ambiente experimental. O desempenho do algoritmo proposto foi comparado com o método convencional de procura do ponto de máxima potência Perturba e Observa, bem como, com diferentes métodos de procura do ponto de máxima potência meta-heurísticos, nomeadamente o Differential Evolution, o Grey Wolf Optimizer e o Particle Swarm Optimization clássico. Os resultados mostraram que o algoritmo proposto superou os métodos considerados ao encontrar o ponto de máxima potência global em termos de taxa de sucesso, tempo de procura e eficiência, além disso, apresentou menor número de oscilações respondendo com robustez às rápidas transições de irradiância perante condições de sombreamento parcial complexas.