Modelagem e análise de geração de energia solar em usinas fotovoltaicas

Abstract

A demanda global por energia vem crescendo, junto a ela cresce a utilização de energias renováveis na matriz energética mundial. Da perspectiva da existência humana, o sol é uma fonte inesgotável de energia que pode ser utilizada de diversas formas. A energia fotovoltaica é uma delas. Os sistemas conectados à rede são grandes aliados na difusão da energia solar fotovoltaica. No Brasil, isto se dá por meio da Geração distribuída, que permite a instalação de sistemas residenciais, comerciais e até usinas geradoras conectadas à rede elétrica. Este trabalho propõe um modelo de predição da geração de energia elétrica com dados de temperatura e radiação ao longo de um dia para a obtenção de valores mensais. O modelo é avaliado considerando dados de geração uma usina de minigeração com 1 MW de potência instalada em inversor e 1,42 MWp de potência instalada em módulos. Foram utilizados dados de três estações meteorológicas com diferentes proximidades das usinas. O modelo desenvolvido se mostrou promissor considerando o empreendimento avaliado e períodos com base de dados consistentes. Cabem avaliações mais detalhadas para validação do modelo.

The global demand for electricity has been growing, along with it the use of renewable energies in the world's energy matrix. From the perspective of human existence, the sun is an inexhaustible source of energy that can be used in many ways. The photovoltaic energy is one of them. Grid-connected systems are great allies in the diffusion of solar energy. In Brazil it happens through Distributed Generation which allows residential, commercial and even power plants to be installed connected to the electric grid. This paper proposes a model to predict energy production considering real radiation and temperature data to predict monthly values. The model is evaluated comparing predicted generation with real data from a solar power plant of 1 MW of power in inverter and 1,42 MW peak power installed in modules. Were considered data from three meteorological stations with different distances from the plant. The results of the developed model were promising for the plant and period that were considered. More detailed evaluations are needed to validate the model.