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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Ambiental

Tipo do Documento: Dissertação

Título: SISTEMA DE SUPERVISÃO E CONTROLE DE GERAÇÃO SOLAR FOTOVOLTAICA PARA APLICAÇÃO EM MICRORREDES INTELIGENTES

Orientador
  • DENIZAR CRUZ MARTINS
Aluno
  • DIEGO LEANDRO SUAREZ SOLANO

Conteúdo

Neste trabalho são estudadas técnicas aplicadas ao controle de um sistema fotovoltaico obtido a partir da integração de conversores cc-cc elevadores de tensão conectados a um barramento cc comum e projetados para processar até 2 kw. a estratégia adotada permite duas possibilidades: na primeira, cada conversor é individualmente controlado para funcionar como rastreador do ponto de máxima potência (mppt) e, na segunda, o controle é realizado de modo que os conversores mantenham, de forma compartilhada, a tensão do barramento cc regulada. para alcançar tais objetivos, inicialmente apresenta-se uma proposta de modelagem matemática experimentalmente validada, aplicada a módulos e a arranjos fotovoltaicos. os modelos obtidos possibilitam reproduzir as condições típicas de geração do sistema fotovoltaico, fortemente dependentes das condições ambientais, em plataformas de simulação. além disso, métodos de rastreamento do ponto de máxima potência recorrentes na literatura são revisitados, com destaque à implementação prática daqueles cuja operação está baseada na medição ou na estimação de temperatura de superfície do gerador fotovoltaico: mppt-temp e mppt-temp voc. é também realizada uma análise de estabilidade do sistema fotovoltaico proposto, utilizando-se como ferramenta os critérios de middlebrook, de margem de ganho e de ganho de fase, com o intuito de averiguar como o paralelismo de conversores pode degradar a estabilidade do barramento cc. finalmente, resultados provenientes de simulação e de experimentação são apresentados e discutidos, considerando-se os diversos cenários de operação.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.92747

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,07% 4,53% 6,30% 4,84% 5,35% 5,16% 12,75% 8,00% 6,33% 4,82% 6,55% 5,29% 5,19% 7,69% 4,53% 8,61%
ODS Predominates
ODS 7
ODS 1

4,07%

ODS 2

4,53%

ODS 3

6,30%

ODS 4

4,84%

ODS 5

5,35%

ODS 6

5,16%

ODS 7

12,75%

ODS 8

8,00%

ODS 9

6,33%

ODS 10

4,82%

ODS 11

6,55%

ODS 12

5,29%

ODS 13

5,19%

ODS 14

7,69%

ODS 15

4,53%

ODS 16

8,61%