Otimização de posicionamento de painel solar baseado em previsão de irradiação em curto prazo

Abstract

RESUMO: O Sol é uma fonte de energia renovável abundante e infinita na escala de tempo humana. Anualmente, a superfície da Terra recebe energia suficiente para suprir 7500 vezes as necessidades energéticas mundiais no mesmo período. Com o intuito de maximizar a energia recebida por um painel solar fotovoltaico, são estudados sistemas de otimização do posicionamento angular do painel, chamados de rastreador solar ou STS (Sun Tracking Systems). Apesar de amplamente estudados, o desempenho deste tipo de sistema depende de sua posição geográfica e principalmente das condições climáticas em seu funcionamento. A produção de energia fotovoltaica depende principalmente da quantidade de irradiação solar recebida pelos painéis, parte das flutuações são determinísticas e explicadas por meio dos movimentos de rotação e translação da Terra em relação ao Sol, os quais são descritos com precisão por equações físicas. Entretanto, existem também mudanças inesperadas na quantidade de irradiação solar que chega à superfície terrestre, principalmente derivada da presença de nuvens, que bloqueiam estocasticamente os raios do Sol e concedem a energia fotovoltaica um certo nível de incerteza. Neste sentido, esta tese apresenta estratégia de rastreamento inovadora, a qual busca determinar a posição angular do painel solar que otimiza a diferença entre a energia gerada pelo painel e a energia consumida pelos atuadores ao longo do horizonte de previsão de uma hora em passos de dez minutos. Para tanto, é apresentada uma profunda revisão a respeito dos rastreadores solar, sua classificação, tipos de controle e, principalmente, as estratégias de rastreamento utilizadas. Também são revistos os principais métodos de previsão de irradiação solar, visto que este é o principal fator impactante na geração de energia solar fotovoltaica. As previsões de irradiação solar e temperatura ambiente são examinadas por meio da metodologia de análise de série temporal proposta por Box e Jenkins, culminando em modelos do tipo SARIMA. O processo de otimização é construído com auxílio dos modelos do caminho do sol, do painel solar e dos três principais tipos de rastreadores. A nova estratégia de rastreamento é analisada para o ano de 2022 na cidade de Maringá

ABSTRACT: The Sun is an abundant and infinite renewable energy source on the human time scale. Annually, the Earth’s surface receives enough energy to supply 7500 times the world’s energy needs in the same period. In order to maximize the energy received by a photovoltaic solar panel, systems for optimizing the angular positioning of the panel, called sun tracking systems, are studied. Although widely studied, the performance of this type of system depends on its geographical position and mainly on the climatic conditions in tis operation. The production of photovoltaic energy depends mainly on the amount of solar irradiation received by the panels, part of the fluctuations is deterministic and explained by the Earth’s rotation and translation movements in relation to the Sun, which are accurately described by physical equations. However, there are also unexpected changes in the amount of solar radiation reaching the Earth’s surface, mainly due to the presence of clouds, which stochastically block the sun’s rays and grant photovoltaic energy a certain level of uncertainty. In this sense, this thesis presents an innovative tracking strategy, which seeks to determine the angular position of the solar panel that optimizes the difference between the energy generated by the panel and the energy consumed by the actuators over a forecast horizon of one hour in steps of ten minutes. To this end, an in-depth review of solar trackers, their classification, types of control and, mainly, the tracking strategies used is presented. The main methods for forecasting solar irradiation are also reviewed, as this is the main impacting factor in the generation of photovoltaic solar energy. Forecasting solar irradiation and ambient temperature are examined using the time series analysis methodology proposed by Box and Jenkins, culminating in SARIMA-type models. The optimization process is built with the help of models of the sun’s path, the solar panel and the three main types of trackers. The new strategy is analyzed for the year 2022 in the city of Maringá