Análise Comparativa de Técnicas Inteligentes de MPPT Baseadas em Lógica Fuzzy e Redes Neurais para Sistemas Fotovoltaicos
Sistemas fotovoltaicos, Lógica fuzzy, MPPT, Redes neurais artificiais, Controle inteligente.
A eficiência de sistemas fotovoltaicos é fortemente influenciada por variações de irradiância solar e temperatura, o que torna essencial a utilização de algoritmos de rastreamento do ponto de máxima potência (Maximum Power Point Tracking – MPPT). Diferentes técnicas de MPPT apresentam desempenhos distintos em termos de velocidade de resposta, precisão e robustez frente a mudanças ambientais, especialmente em cenários dinâmicos. Este trabalho tem como objetivo analisar e comparar técnicas inteligentes de MPPT aplicadas a sistemas fotovoltaicos, com ênfase nos métodos baseados em lógica fuzzy e redes neurais artificiais. O método Perturba e Observa é empregado como técnica clássica de referência, permitindo uma análise comparativa do desempenho das abordagens inteligentes em relação a um algoritmo amplamente utilizado na literatura. A metodologia baseia-se na modelagem de um sistema fotovoltaico no ambiente MATLAB/Simulink, considerando diferentes condições de operação, incluindo variações de irradiância e temperatura, bem como cenários de sombreamento parcial. O desempenho dos algoritmos é avaliado a partir de critérios como eficiência de rastreamento, tempo de acomodação, erro em regime permanente e comportamento dinâmico. Os resultados esperados visam identificar as vantagens e limitações das técnicas inteligentes em comparação ao método clássico, contribuindo para a seleção de estratégias de MPPT mais eficientes e robustas para aplicações fotovoltaicas.