Investigação do uso de algorítmicos evolutivos para modelagem e simulação de módulos fotovoltaicos bifaciais

Abstract

RESUMO: O objetivo deste estudo é empregar e aprimorar algoritmos evolutivos, especificamente um Algoritmo Genético (AG) e um Algoritmo de Evolução Diferencial (ED), para extrair os parâmetros do Modelo de Circuito Equivalente (MCE) de um módulo fotovoltaico bifacial, utilizando o modelo representativo de um díodo com cinco parâmetros (1D5P). O objetivo é simular as características das curvas I-V para vários cenários de irradiação e temperatura. Uma característica distintiva deste estudo é o uso exclusivo das informações da ficha técnica do módulo bifacial para conduzir todo o processo de extração e simulação, eliminando a necessidade de recorrer a fontes externas de dados ou a dados experimentais. Para validar os métodos, foi realizada uma comparação entre os resultados das simulações e os dados fornecidos por um fabricante do módulo bifacial, contemplando diferentes cenários de irradiação e temperatura. O algoritmo ED foi mais preciso para o modelo 1D5P, que apresentou um erro médio máximo de 1,57%. O AG apresentou um erro médio máximo de 1,98% no cenário mais distante das condições de teste padrão (STC). Apesar dos erros inerentes às simulações, nenhum dos algoritmos apresentou erros relativos superiores a 8%, o que representa uma modelagem satisfatória para as diferentes condições operacionais dos módulos fotovoltaicos bifaciais.

ABSTRACT: The objective of this study is to employ and improve evolutionary algorithms, specifically the Genetic Algorithm (GA) and the Differential Evolution Algorithm (DE), to extract the parameters of the Equivalent Circuit Model (ECM) of a bifacial photovoltaic module, using the representative five-parameter diode model (1D5P). The aim is to simulate the I-V curve characteristics under various irradiation and temperature scenarios. A distinctive feature of this study is the exclusive use of the bifacial module's technical datasheet to carry out the entire parameter extraction and simulation process, eliminating the need to rely on external data sources or experimental measurements. To validate the methods, a comparison was performed between the simulation results and the data provided by the bifacial module manufacturer, considering different irradiation and temperature scenarios. The DE was the most accurate algorithm for the 1D5P model, achieving a maximum average error of 1.57%. In comparison, the GA showed a maximum average error of 1.98% in the scenario furthest from the standard test conditions (STC). Despite the inherent errors in the simulations, none of the algorithms exhibited relative errors greater than 8%, which represents a satisfactory modeling of the different operational conditions of bifacial photovoltaic modules.