Desenvolvimento experimental e modelagem numérica e computacional do desempenho de uma planta solar fotovoltaica com módulos bifaciais em diferentes tipos de solo

Abstract

O desenvolvimento sustentável é um dos desafios da sociedade contemporânea. Nesse contexto, a inserção de energias renováveis é uma importante estratégia para a transição energética. A energia solar fotovoltaica é uma tecnologia madura, confiável, economicamente competitiva e sustentável. Os módulos fotovoltaicos convertem energia solar em energia elétrica, e o desenvolvimento tecnológico tem sido fundamental para aumentar a eficiência e o desempenho desses módulos. Em particular, os módulos fotovoltaicos bifaciais estão em destaque por serem capazes de aproveitar uma maior quantidade da radiação solar. Eles aproveitam o albedo do solo, podendo captar energia tanto na parte frontal quanto na parte traseira dos módulos, ao contrário dos módulos monofaciais, que aproveitam apenas a energia solar na face frontal. No Centro de Ciências, Tecnologias e Saúde (CTS) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), foi instalada uma Planta Solar Fotovoltaica composta por dois sistemas fotovoltaicos. Um sistema utiliza módulos monofaciais e apresenta potência nominal de 5,52 kWp, enquanto o outro sistema utiliza módulos bifaciais e apresenta potência nominal de 6,36 kWp. Esses sistemas estão instalados em diferentes tipos de solo: areia clara, brita escura e brita branca, cujos albedos são, respectivamente, 0,2, 0,1 e 0,25. O objetivo da dissertação é analisar o desempenho energético da Planta Solar Fotovoltaica com módulos monofaciais e bifaciais nos diferentes tipos de solo com 18 meses de monitoramento. Foram utilizadas potência de corrente contínua e alternada e então calculados os indicadores de desempenho energético, como produtividade e performance ratio e energy performance index. As produtividades reais foram comparadas com as produtividades preditas pelos métodos de aprendizagem de máquina floresta aleatória, regressão linear múltipla, regressão polinomial e regressão aditiva generalizada (GAM), bem como pelo software SAM. Além disso, foi considerado o ganho bifacial dos módulos bifaciais em relação aos monofaciais, bem como as análises de variáveis de ambiente e os cálculos empíricos de temperatura de módulo e irradiação solar no plano inclinado. Alguns resultados encontrados foram os ganhos bifaciais de 8 a 10% para areia clara, 4,5 a 10% para brita branca e 3 a 5% para brita escura. Além disso, foram analisados diferentes cálculos de PR, considerando compensações de temperatura e clima para módulos monofaciais e bifaciais, com a maioria dos valores de PR em torno de 70% a 80% para monofaciais e 75% a 90% para os bifaciais. Por fim, foi utilizada a métrica EPI para comparar os resultados reais com os resultados preditos pelos modelos. O método da floresta aleatória, com valores próximos de 1, apresentou o melhor desempenho.

Abstract: Sustainable development is one of the challenges faced by contemporary society. In this context, the adoption of renewable energy sources is an important strategy for the energy transition. Photovoltaic solar energy is a mature, reliable, economically competitive, and sustainable technology. Photovoltaic modules convert solar energy into electricity, and technological advancements have been crucial in improving the efficiency and performance of these modules. In particular, bifacial photovoltaic modules stand out because they can capture a greater amount of solar radiation. They utilize the ground's albedo, capturing energy from both the front and rear sides of the modules, unlike monofacial modules, which only capture solar energy from the front side. At the Center for Sciences, Technologies, and Health (CTS) of the Federal University of Santa Catarina (UFSC), a Photovoltaic Solar Plant has been installed, consisting of two photovoltaic systems. One system uses monofacial modules with a nominal power of 5.52 kWp, while the other uses bifacial modules with a nominal power of 6.36 kWp. These systems are installed on different types of soil: light sand, dark gravel, and white gravel, with albedos of 0.2, 0.1, and 0.25, respectively. The dissertation aims to analyze the energy performance of the Photovoltaic Solar Plant with monofacial and bifacial modules on different types of soil, monitored over 18 months. Measurements of direct current and alternating current power were used to calculate energy performance indicators such as productivity, performance ratio (PR), and energy performance index (EPI). Real productivity data were compared with predicted productivity using machine learning methods, including random forest, multiple linear regression, polynomial regression, and generalized additive models (GAM), as well as the SAM software. Additionally, the bifacial gains of the bifacial modules compared to the monofacial ones were considered, along with analyses of environmental variables and empirical calculations of module temperature and solar irradiation on an inclined plane. Some key findings include bifacial gains ranging from 8% to 10% for light sand, 4.5% to 10% for white gravel, and 3% to 5% for dark gravel. Furthermore, different calculations of PR were analyzed, considering temperature and climate adjustments for both monofacial and bifacial modules, with most PR values ranging between 70% to 80% for monofacial modules and 75% to 90% for bifacial ones. Finally, the EPI metric was used to compare real results with the predicted ones, with the random forest method achieving the best performance, showing values close to 1.