Pesquisadores espanhóis desenvolveram um novo método para identificar os
melhores locais para a instalação de usinas fotovoltaicas flutuantes, que
combina sistemas de informações geográficas, análise multicritério e otimização
inteligente.
A abordagem proposta destina-se a investidores e formuladores de
políticas, pois permite que eles encontrem os corpos d’água mais benéficos para
a instalação de FPV em uma área ou país específico, ao mesmo tempo em que
otimizam seu ângulo de inclinação em um estágio posterior.
A Espanha foi escolhida como local do primeiro estudo de caso do novo
método, permitindo que os pesquisadores identificassem os melhores locais do
país para FPV.
“A energia fotovoltaica flutuante está nos estágios iniciais de
implementação, portanto, não há muitas experiências anteriores para padronizar
a tomada de decisões”, disseram eles. “Além disso, a falta de ferramentas
específicas de design e cálculos de produção é uma barreira para entender as
vantagens reais. Do ponto de vista do investimento, os stakeholders não têm uma
análise completa da rentabilidade do seu investimento. Do ponto de vista
técnico, ambiental e legislativo, não há informações suficientes disponíveis
para estabelecer padrões e critérios para o projeto e seleção dos corpos d’água
mais adequados”.
O primeiro passo do método proposto é integrar sistemas de informação
geográfica (GIS) de dados geolocalizados de várias fontes e multirresoluções em
um ambiente Web-GIS baseado em Javascript e Python.
Uma vez coletados todos os dados GIS sobre os corpos d’água locais, é realizada uma análise multicritério (MCDA), atribuindo valores diferentes a diferentes parâmetros a serem considerados na tomada de decisão. Esses parâmetros são o fator de capacidade de geração, a variação do nível da água, o custo nivelado de energia (LCOE), a distância da rede, a redução de emissões de gases de efeito estufa (GEE), a taxa de cobertura hídrica legal e o número de corpos hídricos em uma faixa de 25 km.
Painéis solares flutuantes têm alto potencial
“O objetivo do MCDA é obter um conjunto de soluções ordenadas da mais
para a menos adequada. Dois métodos foram selecionados entre os usados no
estado da arte: Complex Proportional Assessment (COPRAS) e Weighted Aggregates
Sum Product Assessment (WASPAS) “, explicaram os pesquisadores. “Os resultados
da sensibilidade e análise comparativa realizada mostram que o COPRAS apresenta
uma classificação mais estável do que o WASPAS. Por esse motivo, o método
COPRAS é selecionado como mais preciso”.
Como a análise MCDA produz os corpos d’água mais benéficos em uma área
específica, o método executa um algoritmo de Inteligência Artificial (IA) de
otimização de inclinação. Especificamente, ele usa algoritmos genéticos (GAs),
que são amplamente utilizados para resolver problemas de otimização. GAs são
métodos metaheurísticos que não garantem a melhor solução, mas funcionam bem
quando encontrar soluções exatas é muito difícil ou impossível.
Executando o novo método na Espanha, o grupo descobriu que o potencial
total de geração de todas as massas consultadas é de 55,8 TWh, representando
22,3% da demanda anual do país. No entanto, eles também descobriram que, de
centenas de corpos d’água potenciais, onze representam cerca de 32% da potência
potencial instalada total.
Além disso, o grupo pegou os cinco principais corpos d’água do país e executou o GA neles para encontrar o melhor ângulo de inclinação. Em seguida, eles o compararam com seis outros métodos de otimização de inclinação da literatura. “No caso do LCOE, as melhorias estão entre 2,1% e 8,4%, ou no caso do GEE evitado, as melhorias estão entre 0,66% e 10,3%”, afirmaram.
A estrutura foi apresentada em “An innovative approach to assessing and optimizing floating solar panels“, publicado na Energy Conversion and Management. O grupo de pesquisa incluiu acadêmicos da Universidade de Salamanca, na Espanha, e da empresa de serviços de pesquisa e desenvolvimento científico Pudbuq. (pv-magazine-brasil)
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