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Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Determinação de parâmetros de módulos fotovoltaicos utilizando o método de Newton Raphson e algoritmos genéticos
Alternate title (s): Determination of parameters of photovoltaic modules using the Newton Raphson method and genetic algorithms
Author: Reis, Laiz Rocha de Deus
First Advisor: Camacho, José Roberto
First member of the Committee: Guimarães Junior, Sebastião Camargo
Second member of the Committee: Avelar, Henrique José
Third member of the Committee: Rodrigues, Kleiber David
Summary: Esta pesquisa é justificada pela expansão da geração de energia elétrica através de usinas solares e pela adoção em larga escala de pequenos sistemas de geração de energia elétrica, especialmente, fotovoltaicos (PV) a semicondutores conectados à rede. Para analisar esses sistemas, é importante que os parâmetros da geração sejam confiáveis. O principal objetivo desse trabalho é estudar métodos matemáticos para obtenção de parâmetros de módulos fotovoltaicos para estudos estáticos e dinâmicos em sistemas de energia elétrica de média tensão. Dessa forma, é necessário fazer a modelagem usando equações que caracterizem esse tipo de geração de energia, e quando incorporados ao sistema elétrico, seus parâmetros possuem grande importância. A modelagem das células fotovoltaicas, componente unitário de cada módulo, é feita através de dois modelos: os modelos de um e de dois diodos. O de um diodo, extrai cinco parâmetros do módulo fotovoltaico e o modelo de dois diodos extrai sete parâmetros. Esses parâmetros são: corrente fotogerada, corrente de saturação reversa do diodo, fator de idealidade, resistência em série e resistência paralela. Tais parâmetros são de fundamental importância para a simulação do sistema de geração de energia e para a reconstrução de curvas I-V e P-V de sistemas fotovoltaicos em modelos de sistemas de potência. Neste trabalho, o primeiro método usado para a extração dos parâmetros foi o de Newton Raphson (NR), um método matemático rápido, amplamente usado em sistemas elétricos de energia e pode ser usado quando se tem uma ideia muito próxima da solução. Sua aplicação é feita no modelo de um diodo e nos casos em que há convergência. Também foi usado para extrair os parâmetros, um algoritmo Genético (AG), o qual tem alta capacidade de otimização e pode ser usado na solução de problemas não lineares aplicados à engenharia, para uma primeira aproximação, quando não se tem ideia da solução do problema. Nesse trabalho o AG é aplicado no modelo de um e dois diodos e apresenta bons resultados nos dois casos, sendo o modelo de dois diodos indicado em casos de baixa radiação solar e o de um diodo indicado para alta radiação solar. Finalmente, o AG é usado para obter o vetor de solução inicial no método NR, unindo os dois métodos para encontrar um ponto ótimo na solução do problema. Essa união viabiliza o uso do método de Newton Raphson em todos os casos na extração de parâmetros de módulos fotovoltaicos e obtém curvas I-V e P-V muito próximas da curva real.
Abstract: This research is justified by the expansion of electric power generation through solar plants and by the large-scale adoption of small electric power generation systems, especially photovoltaic (PV) systems using semiconductors connected to the grid. In order to analyze these systems, the reliability of the parameters of these generation systems is very important. The main objective of this work is to study mathematical methods to obtain parameters of photovoltaic modules for static and dynamic studies in medium voltage electric energy systems. Thus, it is necessary to do the mathematical modeling using equations that characterize this type of energy generation system, and when incorporated into the electrical system, its parameters are of great importance. The modeling of photovoltaic cells, the unit component of each module, is done through two models: the one and two diode models. The model with one diode extracts five parameters of the photovoltaic module and the model with two diodes extracts seven parameters. These parameters are: photocurrent, diode reverse saturation current, ideality factor, series and shunt resistances. These parameters are of fundamental importance for the simulation of the power generation system and for the reconstruction of I-V and P-V curves of photovoltaic systems in power system models. In this work, the first method used to extract the parameters was the Newton Raphson (NR), a fast-mathematical method, widely used in electric systems and can be used when one has a very close idea of the solution. Its application is made in the model of one diode and in cases where there is convergence. A Genetic Algorithm (GA) was also used to extract the parameters, which has high optimization capacity and can be used in the solution of nonlinear problems applied to engineering, for a first approximation, when one has no idea of the solution of the problem. In this work the AG is applied in the one and two diode models and has good results in both models, with the two diodes model being indicated in cases of low solar radiation and the model of one diode, indicated for high solar radiation. Finally, AG is used to obtain the initial solution vector for the NR method, joining the two methods to find an optimal point in the solution of the problem. This union allows the use of the Newton Raphson method in all cases in the extraction of parameters of photovoltaic modules and obtain I-V and P-V curves very close to the real curve.
Keywords: Engenharia elétrica
Geração de energia fotovoltaica
Algoritmos genéticos
Newton-Raphson, Método
Extração de Parâmetros
Modelagem
Modulo fotovoltaico
Newton Raphson
Genetic Algorithms
Parameter Extraction
Modeling
Newton Raphson's Method
Photovoltaic Modules
Engenharia elétrica
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Quote: REIS, Laiz Rocha de Deus. Determinação de parâmetros de módulos fotovoltaicos utilizando o método de Newton Raphson e algoritmos genéticos. 2018. 122 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.1185
Document identifier: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.1185
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22641
Date of defense: 21-Jun-2018
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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