Aplicação de tecnologia Digital Twin em sistemas fotovoltaicos de energia: uma revisão sistemática da literatura

Abstract

Digital Twin (DT), ou Gêmeo Digital, é uma tecnologia baseada na criação de uma réplica virtual de objetos reais, visando monitoramento e melhoramento contínuos de sistemas através de uma comunicação bidirecional que se estabelece entre os componentes digital e físico. Nas últimas décadas, com o crescimento da demanda por energias renováveis, o DT tem sido utilizado como ferramenta potencializadora da produção de energia elétrica. No caso do setor de energia solar, seu uso vem demonstrando resultados positivos à medida que a complexidade dos sistemas fotovoltaicos exige monitoramento de falhas, análises precisas e otimização de seu funcionamento. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi descrever as aplicações e o funcionamento da tecnologia DT em sistemas fotovoltaicos na última década. Para isso, foi realizada uma revisão sistemática da literatura científica no Portal de Periódicos CAPES. Após a aplicação de critérios de seleção em mais de 60 artigos, foram identificados 11 artigos qualificados para análise aprofundada. Foi constatado que o DT tem ganhado espaço cada vez maior no setor de energia solar fotovoltaica. As principais funcionalidades descritas foram a capacidade de simulação ambiental, predição de rendimento, detecção de falhas e aumento de produtividade. O uso integrado de Deep Learning também se mostrou relevante, por se tratar de uma ferramenta que se baseia na inteligência artificial para a análise de dados e autoaprendizagem constante. A aplicação de Digital Twin em sistemas fotovoltaicos destaca-se pelo monitoramento em tempo real, simulação de cenários, manutenção preditiva e maior eficiência energética, contribuindo para a sustentabilidade, redução de custos operacionais e integração em redes inteligentes.

Digital Twin (DT) is a technology based on creating a virtual replica of real objects, with the aim of continuously monitoring and improving systems through two-way communication between the digital and physical components. In recent decades, with the growth in demand for renewable energies, DT has been used as a tool to boost energy production. In the case of the solar energy sector, its use has shown positive results as the complexity of photovoltaic systems requires fault monitoring, precise analysis and optimization of their operation. In this context, the aim of this study was to describe the applications and operation of DT technology in photovoltaic systems over the last decade. To this end, a systematic review of the scientific literature was carried out on CAPES Journals Portal. The search results were filtered according to selection criteria, resulting in a total of 11 articles eligible for in-depth reading and analysis. It was found that the DT has been gaining increasing ground in the photovoltaic solar energy sector. The main functionalities described were environmental simulation, performance prediction and fault detection. The integrated use of Deep Learning was also relevant, as it is a tool that uses artificial intelligence to analyze data and promote constant self-learn. The advantages of using DT in photovoltaic systems include optimizing systems, contributing to the energy transition and sustainability, and supporting decision-making.