Método de rastreamento de máxima potência baseado em inteligência artificial

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Método de rastreamento de máxima potência baseado em inteligência artificial

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Schmitz, Lenon
dc.contributor.author Rosa, Igor de Matos da
dc.date.accessioned 2026-09-01T11:12:16Z
dc.date.available 2026-09-01T11:12:16Z
dc.date.issued 2026-08-31
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275262
dc.description Promoção da igualdade, fortalecimento da democracia e governança pt_BR
dc.description.abstract Este estudo apresenta uma abordagem avançada de Rastreamento do Ponto de Máxima Potência (MPPT) baseada no algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO). O método incorpora uma técnica de Redução do Tamanho do Enxame (SSR) com um mecanismo de Reinicialização por Monitoramento Dinâmico (DMR). O SSR melhora o tempo de convergência do rastreamento, enquanto o DMR aprimora a capacidade do PSO de se adaptar e manter a precisão do rastreamento em ambientes de sombreamento que mudam rapidamente, proporcionando um rastreamento robusto do Ponto de Máxima Potência Global (GMPP). Resultados de simulação com hardware-in-the-loop (HIL) demonstram que o método proposto melhora significativamente a eficiência do sistema fotovoltaico (PV), reduzindo perdas de energia e otimizando o desempenho sob padrões de sombreamento variáveis e complexos. pt_BR
dc.format.extent Vídeo pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.subject Otimização por enxame de partículas pt_BR
dc.subject Rastreamento do ponto de máxima potência pt_BR
dc.subject Sombreamento parcial pt_BR
dc.subject Hardware in the loop pt_BR
dc.subject Inteligência artificial pt_BR
dc.title Método de rastreamento de máxima potência baseado em inteligência artificial pt_BR
dc.type video pt_BR


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