Pesquisadores do Instituto Madanapalle de Tecnologia e Ciência da Índia propuseram um novo método matemático para ajudar os desenvolvedores de projetos solares a escolher a tecnologia fotovoltaica mais adequada para usinas em clima quente e seco.
Os pesquisadores dizem que sua abordagem oferece um método mais simples para prever o desempenho das usinas fotovoltaicas do que as ferramentas de software como PVWatts, PVSyst e RetScreen.
O novo modelo de previsão baseado no desempenho de campo é baseado em dados meteorológicos e parâmetros dos módulos solares testados em laboratório e possui 24 dados de entrada e saída. Os cientistas de Andhra Pradesh experimentaram para determinar o parâmetro de entrada relacionado ao módulo necessário para o seu modelo. Em seguida, eles analisaram 24 parâmetros de entrada meteorológicos para condições de clima quente e seco e realizaram uma equação para calcular a geração final de energia de uma usina solar montada em terra.
Validação de modelo
O modelo foi testado em duas usinas solares de 5 MW no distrito de Naguar, no estado indiano de Rajasthan. Uma das plantas possuía módulos solares de cádmio e telúrio (CdTe) e a outra, painéis policristalinos.
Nas duas instalações, os módulos foram instalados com um ângulo de inclinação fixo de 27 graus, com uma insolação horizontal global máxima de 7,22 kWh / m2 / dia observada em maio e um mínimo, em janeiro, de 4,15 kWh / m2 / dia. dia A equipe de pesquisa descobriu que as temperaturas variavam entre 16, 18 e 37,46 graus Celsius.
O índice médio anual de clareza e umidade foram calculados em 0,61 e 44,4%, respectivamente, com um índice de clareza mínimo de 0,58 em outubro e uma umidade máxima em agosto de 72%.
Melhor previsão de potência
Os resultados obtidos foram comparados com os obtidos com o software PVWatts, considerado pelos pesquisadores como a ferramenta de previsão mais moderna e precisa disponível, uma vez que também leva em consideração a temperatura diurna.
«O coeficiente de regressão entre a previsão de energia do modelo proposto e o resultado real é de 0,9516, enquanto foi de apenas 0,44 usando PVWatts na planta de painéis policristalinos», escreveram os cientistas. Para a instalação do CdTe, o primeiro valor foi 0,97 e o segundo foi 0,37. «Portanto, o modelo proposto é mais confiável do que o modelo usado no PVWatts para prever a produção de energia para condições de clima quente e seco, considerando as usinas fotovoltaicas baseadas em painéis policristalinos e CdTe», acrescentaram os pesquisadores.
O fator de erro na predição de energia com o novo modelo para o projeto CdTe variou de 0,14 a 5,52%, enquanto o do software PVWatts variou de 1,38 a 22,21%. Na instalação policristalina, o fator de erro para a geração anual de energia foi de 0,1%, comparado com 4,2% com PVWatts.
A análise também mostrou, de acordo com os pesquisadores, que a tecnologia CdTe tem um desempenho melhor que o policristalino em condições quentes e secas.
O modelo é descrito no artigo “Reliable energy prediction method for grid connected photovoltaic power plants situated in hot and dry climatic condition”,publicado na revista SN Applied Sciences.
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