“Para
sistemas fotovoltaicos distribuídos com receitas de geração de energia
relativamente modestas, a dependência de dispositivos extras ou serviços
externos inevitavelmente aumenta o investimento inicial e estende os períodos
de retorno”, explicou a equipe. “Além disso, esses métodos geralmente envolvem
procedimentos complexos que são difíceis de implementar por não especialistas.
Para atender à necessidade de monitoramento de poeira prático e econômico, este
estudo propõe uma abordagem de monitoramento localizado”.
O
novo método aproveita a operação de vários painéis dentro da mesma área local,
permitindo que o sistema distinga consistentemente os estados de acúmulo de
poeira com base em dados operacionais. Nesta configuração, os inversores
coletam e filtram dados relevantes, que são então compactados usando um esquema
de codificação diferencial (DE) aprimorado aplicado à tensão, corrente e suas
durações.
Um modelo de inteligência artificial de unidade recorrente fechada (GRU) subsequentemente extrai recursos e identifica padrões, enquanto um algoritmo agrupa dados em clusters limpos e sujos usando exemplos rotulados. Os resultados diários são agregados estatisticamente e, quando surgem padrões consistentes, o sistema emite um aviso. Os dados coletados antes e após cada operação de limpeza são tratados como instâncias recém-rotuladas, atualizando o conjunto de amostras para monitoramento futuro.
Combate à sujidade em usinas solares durante a estação seca: como o monitoramento de dados otimiza as limpezas e aumenta a eficiência.
Para
avaliar o sistema, os pesquisadores testaram três grupos de matrizes
fotovoltaicas: Grupo 1 com painéis de silício policristalino de 230 W, sete
anos em serviço, topologia 1×13 e capacidade total de 2,9 kW; Grupo 2 com
painéis de silício policristalino de 275 W, oito anos em serviço, topologia 2×9
e capacidade total de 4,9 kW; e Grupo 3 com painéis de silício monocristalino
de 135 W, dois anos em serviço, topologia 2×6 e capacidade total de 1,6 kW.
Todos
os inversores eram do tipo ponte completa trifásica com uma potência nominal de
10 kW. Os dados foram coletados ao longo de 12 dias em condições ensolaradas,
nubladas e nubladas, com cada grupo fotovoltaico testado em quatro cenários
diferentes de cobertura de poeira simulados usando filmes plásticos com
transmitâncias de 85%, 72% e 61%. Dos 302.400 pontos de dados coletados, 4.139
foram retidos após a triagem, com 3.139 usados para treinamento e 1.000
reservados para testes.
O
sistema demonstrou uma precisão de 96,5%, ligeiramente inferior à precisão de
98% das abordagens colaborativas de borda de nuvem de referência.
“A abordagem proposta alcança baixo custo, baixa complexidade operacional e alta precisão no monitoramento do acúmulo de poeira, reduzindo assim as despesas de manutenção e gerenciamento de sistemas fotovoltaicos distribuídos e melhorando a lucratividade do proprietário”, concluiu a equipe.
Módulos limpos e sujos em Bahawalpur, Paquistão.
A
nova abordagem foi descrita em “Localized dust accumulation monitoring for
distributed photovoltaic arrays“, publicado na Solar Energy. A equipe de
pesquisa era composta por cientistas da Universidade de Ciência e Tecnologia de
Shandong, na China, e da Universidade de Shandong. (pv-magazine-brasil)



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