Banca de QUALIFICAÇÃO: MARIA IZABEL DA SILVA GUERRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MARIA IZABEL DA SILVA GUERRA
DATA : 08/12/2020
HORA: 15:00
LOCAL: Sala virtual Google Meet
TÍTULO:

Estudo de um controlador ANFIS para rastreio do ponto de máxima potência de um sistema fotovoltaico

PALAVRAS-CHAVES:

ANFIS, MPPT, MPP, Sistema Fotovoltaico, Conversor buck-boost.

PÁGINAS: 185
RESUMO:

Os sistemas fotovoltaicos (FV) têm apresentado um crescimento na matriz elétrica mundial. Contudo, a natureza não linear dos arranjos FV e sua forte dependência das condições ambientais são fatores que diminuem o fornecimento da máxima potência que eles são capazes de produzir e, consequentemente, reduz seu desempenho e atratividade comercial. Para minimizar esses problemas, técnicas de Rastreamento do Ponto de Máxima Potência (MPPT) têm sido estudadas ao longo dos anos. Dentre as diversas técnicas de controle que podem ser utilizadas para rastreio do ponto e máxima potência, a técnica otimizada Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy Adaptativo (ANFIS) é pouco explorada, embora tenha um alto potencial de uso. Afinal, ela combina a habilidade da rede neural em processar um conjunto de dados numéricos, com a facilidade da lógica fuzzy em descrever linguisticamente um sistema. Assim sendo, o presente trabalho se propõe a desenvolver técnicas de MPPT baseado no ANFIS para serem aplicados à sistemas FV que tem o buck-boost como conversor CC-CC. As arquiteturas ANFIS desenvolvidas divergem-se pelas variáveis de entrada, que se dividem em parâmetros ambientais e elétricos. Para auxiliar no estudo do desempenho do ANFIS, quatro sistemas FV compostos por arranjo FV, conversor buck-boost, MPPT e carga foram modelados. Os sistemas se diferenciavam pela potência total do sistema. Também foi modelado três diferentes algoritmos de controle (Perturba e Observa, Rede Neural Artificial e Controlador Fuzzy), além do ANFIS. Ao término das análises preliminares, percebeu-se que, com as variáveis irradiância e temperatura ambiente, o sistema com MPPT baseado em ANFIS apresentou menor velocidade de rastreio e maior precisão em atingir o MPP que as técnicas Perturba e Observa e Controlador Fuzzy. Em contrapartida, seu desempenho foi muito semelhante ao da Rede Neural Artificial. Com relação ao uso dos parâmetros elétricos como variáveis de entrada, o desempenho do ANFIS apresentou em algumas condições resultados superiores, mas em outras situações resultados inferiores que as demais técnicas usadas como MPPT. Diante do exposto, encontra-se em andamento o estudo do uso de outros parâmetros elétricos ou até mesmo mesclar o uso parâmetros ambientais e elétricos como variáveis de entrada do MPPT baseado no ANFIS.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1451883 - FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
Interno - 1149567 - ANDRES ORTIZ SALAZAR
Interno - 350693 - ANDRÉ LAURINDO MAITELLI
Externo à Instituição - JOÃO TEIXEIRA DE CARVALHO NETO - IFRN
Externo à Instituição - MARCELO ROBERTO BASTOS GUERRA VALE - UFERSA