MODELAGEM DA TEMPERATURA DE MÓDULO FOTOVOLTAICO COM REDE NEURAL ARTIFICIAL

Resumo

Este trabalho tem como objetivo modelar, com uma rede neural artificial, a temperatura de funcionamento de um arranjo fotovoltaico partindo apenas de variáveis meteorológicas (velocidade do vento, irradiação incidente e temperatura ambiente) que são facilmente obtidas em banco de dados disponíveis em várias localizações ao redor do mundo. Além disso, também compara temperatura obtida pela modelagem com RNA com a temperatura estimada por uma correlação experimental conhecida na literatura como correlação de Skoplaki. Os desvios percentuais e o erros médios quadráticos normalizados são respectivamente -0,42% e 8,90% para a modelagem com RNA e -0,38% e 9,73% para a modelagem com a correlação de Skoplaki, percebe-se assim que a modelagem que utiliza RNA é mais precisa. O arranjo FV experimental que forneceu os dados utilizados (40 dias de medição) para a modelagem com RNA e com a correlação de Skoplaki estava localizada em Recife-PE.