Estudo Comparativo de Controladores Fuzzy Aplicados a um Sistema Solar Fotovoltaico.

Neste trabalho apresenta-se o modelo de um controlador baseado em Lógica Fuzzy para um sistema de energia baseado em fonte renovável solar fotovoltaica (photovoltaic - PV) multi-string em operação isolada, para o aproveitamento da máxima potência desta fonte. O sistema é composto por painéis solares, conversor CC-CC tipo elevador de tensão (boost), armazenamento por banco de baterias, inversor trifásico e carga trifásica variável. O sistema fotovoltaico foi modelado no MATLAB/Simulink de forma a representar a curva característica V-I do módulo PV, e que é baseado nos dados disponíveis em data-sheets de painéis fotovoltaicos comerciais. Outros estudos de natureza elétrica tais como o cálculo dos valores eficazes das correntes no conversor CC-CC, para avaliação das perdas, indispensáveis para o dimensionamento de componentes eletrônicos, foram realizados. O método tradicional Perturb and Observe de rastreamento do ponto de máxima potência (Maximum Power Point Tracking MPPT) de painéis foi testado e comparado com métodos que usam a Lógica Fuzzy. Devido ao seu desempenho, foi adotado o método Fuzzy que realiza o MPPT por inferência do ciclo de trabalho de um modulador por largura de pulso (Pulse Width Modulation - PWM) através da variação da potência pela variação da corrente do painel solar. O modelo Fuzzy adotado neste trabalho foi testado com sucesso. Os resultados mostraram que ele pode ser robusto e atende à aplicação proposta. Segundo alguns testes realizados, este controlador pode realizar o MPPT de um sistema PV na configuração multi-string onde alguns arranjos fotovoltaicos são usados. Inclusive, este controle pode ser facilmente adaptado para realizar o MPPT de outras fontes de energia baseados no mesmo princípio de controle, como é o caso do aerogerador.

Potencial de energia solar e de geração com sistemas fotovoltaicos conectados à rede em Moçambique.

A energia solar fotovoltaica é uma alternativa de energia limpa que está se tornando uma importante opção para se utilizar eletricidade em regiões desprovidas de energia elétrica. Um estudo das condições energéticas da região através de consulta às concessionárias de energia elétrica (Eletricidade de Moçambique - EDM no caso de Moçambique) e do Ministério de Energia do Governo, são fontes importantes de dados para se conhecer o cenário energético de cada região. Outra fonte de dados importante para se estimar o potencial de geração de energia solar fotovoltaico sãoos indices de irradiação da região. Estes podemser obtidos através do órgão meteorológico da região (INAM no caso de Moçambique) que forneceesses dados para as principais cidades através de suas estações meteorológicas espalhadas na região. Laboratórios de pesquisa internacionais sãooutra importante fonte de dados solarimétricos, pois utilizam satélites capazes de cobrir todo globo terrestre e os dados obtidos são publicados e permitem, a partir das coordenadas do local, identificar a irradiação solar em diversos locais do mundo. Os dados desses laboratórios podem ser comparados com dados de órgãos oficiais da região. Utilizando o banco de dados solarimétricospode-se calcular o potencial fotovoltaico de geração de energia de cada localização e também definir qual região seria mais propícia a utilização de energiasolar fotovoltaica conectada à rede.

Proposta de um otimizador para rastreamento do ponto de máxima potência de um conjunto de painéis solares conectados em um sistema híbrido de energia.

Este trabalho apresenta o projeto e os algoritmos de controle, de um sistema de geração de energia híbrido. Este sistema é formado por conversores de potência conectados em Back-to-Back associados a um arranjo solar fotovoltaico, que por sua vez é conectado no lado CC dos conversores. Em relação ao sistema de geração fotovoltaico, a contribuição consiste no desenvolvimento de cinco algoritmos para determinar o ponto de máxima potência (MPP) do arranjo fotovoltaico. O primeiro algoritmo consiste em uma versão modificada do algoritmo de Perturbar e Observar (PeO); o segundo algoritmo proposto é baseado no método do gradiente (MG); e o terceiro é baseado na otimização do MG (MGO). Porém, são desenvolvidos algoritmos híbridos que combinam rede neural com o método PeO, e rede neural com o algoritmo MGO. O sistema foi desenvolvido e simulado utilizando o Matlab/Simulink, e os resultados de simulação são apresentados com objetivo da avaliar o comportamento do sistema e a resposta dos diferentes algoritmos. Esta resposta foi avaliada para condições transitórias e de regime permanente, considerando diferentes requisitos de consumo na carga, irradiância e temperatura.