MODELOS ESTATÍTISCOS PARA OBTENÇÃO DO PONTO DE MÁXIMA POTÊNCIA SOB CONDIÇÕES REAIS DE OPERAÇÃO - Bezerra Galdino, Janis; Paschoal Perruci, Valentin; Dantas de Oliveira Rolim, Gabriel; de Castro Vilela, Olga (Anais Congresso Brasileiro de Energia Solar - CBENS, 2020)
As características elétricas dos módulos fotovoltaicos comerciais são disponibilizadas na condição padrão de teste (STC). Entretanto, durante sua operação o módulo estará submetido a diversas condições de temperatura e irradiância espectral, variáveis que interferem no seu funcionamento. Modelos físicos para a simulação do comportamento elétrico de módulos fotovoltaicos em condições reais de operação estão disponíveis. O mais simples utiliza apenas dados fornecidos nas especificações comerciais do módulo fotovoltaico. Entretanto, erros sistemáticos podem surgir em razão de discrepâncias entre as suas considerações e as condições reais de operação do módulo. Alternativamente, é possível adotar procedimentos baseados em modelagem estatística, que permitem a associação de variáveis pertinentes. Neste trabalho, propõe-se estimar o ponto de máxima potência (em condições reais de operação) em função da irradiância global e temperatura do módulo, incluindo também outras variáveis ambientais de fácil obtenção, como ângulo de incidência da radiação e índice de claridade. O resultado obtido para o método mais simples (modelo de referência) de conversão apresenta valores superestimados de tensão e corrente, erros sistemáticos (e.g., em relação ao índice de claridade), bem como uma ampla dispersão em torno do valor esperado para o ponto de máxima potência da curva característica. Em relação ao modelo de referência, os melhores resultados referentes à estimação da potência máxima foram obtidos pelo modelo M4, que inclui o índice de claridade e ângulo de incidência como entrada, apresentando uma redução de 91,6% na raiz do erro médio quadrático esperado (RMSE), bem como uma redução de 87,4% no intervalo da dispersão em torno do valor esperado do RMSE. De maneira geral, os modelos estatísticos apresentam erros relativos não sistemáticos (aleatórios) cuja dispersão é bastante reduzida em relação ao método de conversão tradicional, sugerindo um aprimoramento substancial na acurácia e incerteza associada à conversão para condições reais de operação.