Inteligência computacional aplicada na previsão de máxima potência em concentradores fotovoltaicos
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Data
2017-12-29
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Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais / Universidade Federal de São
João del-Rei
Resumo
As peculiaridades dos módulos de Concentração Fotovoltaica CPV) tornam
muito difícil estimar a potência de saída. Existem alguns métodos para estimar a
potência máxima para uma dada condição de irradiação de um modulo CPV que
fornece bons resultados, mas não são fáceis de aplicar. Este artigo propõem um
modelo baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para prever a potência
máxima gerada de um módulo CPV usando parâmetros atmosféricos facilmente
mensuráveis. Para este fim, um grupo de parâmetros atmosféricos juntamente com a
potência máxima de um módulo CPV foram medidos ao longo do ano de 2015 em
Belo Horizonte. Os resultados mostraram que com o uso dos parâmetros
atmosféricos utilizados juntamente com a irradiação solar, a RNA proposta é capaz
de estimar a potência máxima de um módulo CPV com um erro médio quadrático de
5,27%.
Descrição
Palavras-chave
Redes neurais artificiais, Energia fotovoltaica, Radiação solar, Previsão de potência máxima