Banca de DEFESA: ROMÊNIA GURGEL VIEIRA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ROMÊNIA GURGEL VIEIRA
DATA : 14/12/2021
HORA: 09:00
LOCAL: Sala virtual Google Meet
TÍTULO:

Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial para Identificação de Faltas em Módulos Fotovoltaicos

PALAVRAS-CHAVES:

Energia Solar; Módulos Fotovoltaicos; Faltas em Sistemas Fotovoltaicos; Detecção de Faltas; Inteligência Artificial.

PÁGINAS: 118
RESUMO:

Energia solar fotovoltaica tem se mostrado como alternativa viável que vem a contribuir não somente com o desenvolvimento sustentável, como também na garantia de suprimento energético ao redor do mundo. O crescimento exponencial da capacidade instalada nos últimos anos tem evidenciado a necessidade de garantir a operação segura e confiabilidade dos sistemas fotovoltaicos. Neste contexto, a ocorrência de faltas em tais sistemas é uma questão crucial, uma vez que podem impactar significativamente na potência gerada, diminuir a vida útil e causar potenciais riscos na operação. Desta forma, esta pesquisa aplicou de técnicas de inteligência artificial para detecção e diagnóstico de faltas em módulos fotovoltaicos. As faltas identificadas pelos métodos proposto são: módulos em curto-circuito, desconexão de strings e sombreamento parcial. Foram desenvolvidos algoritmos de rede neural perceptron de múltiplas camadas, rede neural probabilística e um método neuro-fuzzy, que combina o uso de uma rede neural com lógica fuzzy. Todos os algoritmos treinados utilizado dos simulados e testados com dados experimentais de três sistemas fotovoltaicos diferentes. Adicionalmente, ainda foram consideradas situações de treinamento em que o conjunto de dados está contaminado por ruídos aleatórios. Os resultados indicaram acurácia máxima de 99,1% para a falta de módulos em curto-circuito, 100% para desconexão de strings e 82,2% para a falta de sombreamento parcial. Além disso, as análises permitiram reafirmar a robustez da rede perceptron de múltiplas camadas para detecção de faltas em sistemas fotovoltaicos, mesmo com a presença de ruído dos dados de treinamento.

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