Modelagem da previsão de geração de energia solar e análise econômica da implantação de painéis fotovoltaicos no IFNMG campus Teófilo Otoni
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v7i2.34768Palavras-chave:
Previsão de Geração, Correlação, Geração Distribuída, Energia FotovoltaicaResumo
Considerando-se o cenário otimista da geração de energia solar no Brasil, o presente artigo apresenta uma modelagem da previsão de geração de energia solar de uma usina solar implantada no Instituto Federal do Norte de Minas Gerais (IFNMG) campus Teófilo Otoni - MG. A metodologia utilizada requer a análise de dados históricos da irradiação solar e temperatura da região de estudo e a utilização da Simulação de Monte Carlo para determinar a previsão de geração de energia. A fim de minimizar o erro causado em utilizar dados médios das variáveis estocásticas, foi feita a modelagem da dependência estocástica entre a temperatura e a irradiação solar. A partir dessa modelagem foi feita uma análise econômica do consumo do IFNMG campus Teófilo Otoni, sendo possível prever a economia gerada pelo sistema de geração distribuída.
Downloads
Referências
Abdelaziz, A. Y., Hegazy, Y. G., El-Khattam, W., & Othman, M. M. (2014). Optimal allocation of stochastically dependent renewable energy based distributed generators in unbalanced distribution networks. Electric Power Systems Research. Egito, Cairo.
Agência Nacional de Energia Elétrica (2018). Geração Distribuída. Brasília/DF, 15/08/2018. Recuperado de: <https://www.aneel.gov.br/geracao-distribuida>. Acesso em: 08/09/2020.
Agência Nacional de Energia Elétrica (2010). Resolução normativa ANEEL. nº 414/2010 de 09 de setembro de 2010. Recuperado de https://www.aneel.gov.br/documents/656877/14486448/bren2010414.pdf/3bd33297-26f9-4ddf-94c3-f01d76d6f14a?version=1.0
Ahmadigorji, M., & Amjady, N. A. (2014). new evolutionary solution method for dynamic expansion planning of DG-integrated primary distribution networks. Energy Conversion and Management,82:61–70.
Almeida, R. R. G., Brito, N. S. D., Medeiros, M. V. B., Simões, M. C. S., & Oliveira, S. A. (2017). Proposição de uma metodologia para análise de viabilidade econômica de uma usina fotovoltaica. Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia. João Pessoa.
Associação Brasileira de Energia Solar Fotovoltaica (2021). Agência Nacional de Energia Elétrica. Infográfico ABSOLAR nº 29. São Paulo, 02/03/2021. Recuperado de https://www.absolar.org.br/mercado/infografico/
Astronergy Solar, “STAVE II 330W~345W 5BB-Polycrystalline PV Module”, 2018. Recuperado de http://www.astronergy.com/attch/product/STAVE%20II_CHSM6612P_40mm%20frame_201801.pdf
Atwa Y. M., El-Saadany E. F., Salama M. M. A., & Seethapathy, R. (2010). Optimal renewable resources mix for distribution system energy loss minimization. IEEE Transactions on Power Systems.
Canadian Solar, “Super high power poly perc module 395 W ~ 420 W”, 2020. Recuperado de https://www.canadiansolar.com/wp-content/uploads/2019/12/Canadian_Solar-Datasheet-HiKu_CS3W-P_EN.pdf
Devi, S., & Geethanjali, M. (2014). Optimal location and sizing determination of distributed generation and DSTATCOM using Particle Swarm Optimization algorithm. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 62:562–570.
Domingos, S. F., Monteiro, L. G., & Boaventura, W. C. Estado da Arte para Previsão da Radiação Solar. VIII Congresso Brasileiro de Energia Solar. Fortaleza, 2020.
Fiorotti, R. (2015). Metodologia para determinar a potência firme das unidades de geração distribuída e sua aplicação no processo de previsão de demanda das redes de distribuição de energia elétrica (Dissertação de Mestrado). Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória.
Kaur, S., Kumbhar, G., & Sharma, J. A Minlp. (2014). technique for optimal placement of multiple DG units in distribution systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 63:609–617.
Kotz, S., & Dorp, J. R. (2010). Generalized diagonal band copulas with two-sided generating densities. Decision Analysis. 196–214.
Moradi, M. H., & Abedini, M. A. (2012). combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal distributed generation location and sizing in distribution systems with Fuzzy optimal theory. International Journal of Green Energy, 9:641–660.
Othman, M. M., Abdelaziz, A. Y., Hegazy, Y. G., & El-Khattam, W. (2015). Approach for modelling stochastically dependent renewable energy-based generators using diagonal band copula. The Institution of Engineering and Technology Journals. Egito, Cairo.
Pereira, L. D. de L. (2018). Alocação ótima de Geração Distribuída em sistemas de distribuição considerando incertezas no modelo probabilístico de geração (Dissertação de Mestrado). Centro Tecnológico da Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória.
Souza, M. E. M. (2014). Inserção de Microgeração Distribuída nas redes de baixa tensão: implantação de telhados solares (Dissertação de Mestrado). Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais, Minas Gerais.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2021 Brazilian Journal of Production Engineering - BJPE
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual
CC BY
Esta licença permite que outros remixem, adaptem e desenvolvam seu trabalho não comercialmente, contanto que eles creditem a você e licenciem suas novas criações sob os mesmos termos.
