Browsing by Author "Teixeira, Filipe Gil"
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- Um novo algoritmo de MPPT híbrido baseado nos algoritmos Particle Swarm Optimization e Perturba e Observa, assistidos pela técnica de interpolação Spline CúbicaPublication . Teixeira, Filipe Gil; Pombo, José Álvaro NunesA utilização de combustíveis fósseis tem vindo a diminuir ao longo dos últimos anos devido principalmente à menor disponibilidade destes recursos e ao aumento da preocupação ambiental. A diminuição das reservas de combustíveis fósseis e a recente invasão da Ucrânia pela Rússia provocaram um aumento nos preços dos combustíveis fósseis, levando a União Europeia a acelerar a produção de energia através de outras fontes. Além disso, a queima desses combustíveis fósseis liberta grandes quantidades de gases com efeito de estufa, sendo estes os principais responsáveis pelo aquecimento global. Por estes motivos, a produção de energia elétrica através de fontes renováveis tem estado constantemente a aumentar, contribuindo para a urgente redução da pegada de carbono da sociedade. Das várias fontes de energia renováveis existentes, a produção de energia elétrica através de sistemas fotovoltaicos é a que tem apresentado o maior crescimento, que se deve principalmente à facilidade de implementação dos sistemas fotovoltaicos e à possibilidade de serem aplicados para uso doméstico em meios urbanos. O aumento da procura pela energia solar faz com que os sistemas fotovoltaicos tenham de ser cada vez mais eficientes, rápidos, precisos e confiáveis, de forma a aproveitar o máximo de energia elétrica disponível em cada momento. No entanto, o bom funcionamento desses sistemas fotovoltaicos deve ser acompanhado de uma implementação simples, continuando a permitir a aplicação para uso doméstico. O objetivo da presente dissertação é propor um novo algoritmo de procura do ponto de máxima potência em sistemas fotovoltaicos. O novo algoritmo proposto combina as vantagens de dois algoritmos de procura do ponto de máxima potência (o algoritmo convencional Perturba e Observa e o algoritmo avançado meta-heurístico Particle Swarm Optimization) com uma técnica de interpolação (Spline Cúbica) que permite estimar as curvas características corrente-tensão e potência-tensão do sistema fotovoltaico. Para selecionar a técnica Spline Cúbica como a técnica de interpolação ideal para utilizar no algoritmo proposto, várias técnicas de interpolação foram aplicadas a três casos de estudo, permitindo os resultados escolher a técnica mais adequada ao problema proposto. O funcionamento do algoritmo proposto na presente dissertação inicia-se com algoritmo Particle Swarm Optimization, que procura os vinte melhores pontos para serem utilizados na interpolação. De seguida, esses pontos são utilizados na interpolação de Spline Cúbica, permitindo obter as curvas características corrente-tensão e potênciatensão nesse momento de funcionamento. Posteriormente, através da curva potênciatensão estimada durante a interpolação, é determinado o ponto de máxima potência estimado. A partir desse ponto inicia-se o algoritmo Perturba e Observa que, através da técnica de tentativa e erro, fornece uma melhor aproximação do ponto de máxima potência do sistema fotovoltaico. Para validar o algoritmo proposto, o mesmo foi utilizado em dois casos de estudo simulados com diferentes condições de funcionamento. O desempenho do algoritmo proposto foi comparado com o algoritmo de procura do ponto de máxima potência convencional Perturba e Observa e com os algoritmos de procura do ponto de máxima potência meta-heurísticos Particle Swarm Optimization, Grey Wolf Optimizer e Differential Evolution. A análise dos resultados permite concluir que o algoritmo proposto na presente dissertação no geral superou os restantes algoritmos utilizados, apresentando melhores valores de taxa de sucesso, tempo de convergência, número de avaliações necessárias para convergir, proximidade ao ponto de máxima potência global e eficiência. O algoritmo proposto apresenta-se assim como um algoritmo robusto e preparado para funcionar em quaisquer condições de funcionamento.