Uso de diferentes bases de dados de irradiação solar na geração de energia elétrica de um sistema fotovoltaico

Authors

  • Orlando Moreira Júnior Federal University of Grande Dourados image/svg+xml
  • Celso Correia de Souza Universidade Anhanguera-Uniderp
  • Daniel Massen Frainer Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, UEMS

DOI:

https://doi.org/10.31062/agrom.v28.e026645

Keywords:

PV*Sol, Inmet, geração elétrica

Abstract

O artigo mostra o resultado da comparação entre os valores da energia elétrica gerada por um sistema fotovoltaico de 4,26kWp e a previsão de energia elétrica gerada segundo os dados de irradiação obtidos através de três softwares, SWERA, SunDATA e PV*SOL e da estação meteorológica do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). O software PV*SOL foi o que apresentou os melhores resultados, quando comparado aos dados do sistema fotovoltaico, variação média de 1,56%, enquanto que a base de dados da estação meteorológica do INMET e os softwares SunDATA e SWERA apresentaram desvios médios de 5,69%, 10,82% e 20,85%, respectivamente. O software PV*SOL, foi o que apresentou valores mais próximos frente aos resultados de geração de energia do sistema fotovoltaico, usando como metodologia de cálculo a potência do sistema, a área dos painéis, a eficiência de conversão do painel e a taxa de desempenho do sistema.

Author Biographies

  • Orlando Moreira Júnior, Federal University of Grande Dourados
    Pós doutor em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional em 2018, Doutor em 2009 pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) - Campus de Botucatu-SP, no departamento de Engenharia Rural na área de Energia na Agricultura, mestrado pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) pelo departamento de Engenharia Aeronáutica na área de Aerodinâmica, Propulsão e Energia em 1996 e graduação em Física pela Universidade Estadual de Londrina (UEL) em 1993. Atualmente é professor da Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) na Faculdade de Engenharia (FAEN) atuando no curso de Engenharia de Energia.
  • Celso Correia de Souza, Universidade Anhanguera-Uniderp
    Possui graduação em Matemática pela Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Penápolis (1972); mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (1985) e; doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (1994). É professor aposentado pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - UFMS, Campus de Três Lagoas, MS. Atualmente, é professor doutor da Universidade Anhanguera Uniderp, Campus de Campo Grande, MS. É professor do Curso de Matemática e dos Mestrados em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional, Produção e Gestão Agroindustrial e do Doutorado em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional da Universidade Anhanguera Uniderp de Campo Grande (MS). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e Estatística Aplicadas, Otimização e Pesquisa Operacional e Controle Automático de Sistemas. É pesquisador da Fundação Manoel de Barros (FMB) e do Núcleo de Estudos e Pesquisas Econômicas e Sociais (NEPES) que calcula a Inflação da cidade de Campo Grande (MS).
  • Daniel Massen Frainer, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, UEMS
    Possui graduação em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Santa Maria (2000), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2004) e doutorado em Economia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2010). Tem experiência na área de Economia, com ênfase em Métodos e Modelos Matemáticos, Econométricos e Estatísticos, atuando principalmente nos seguintes temas: Mato Grosso do Sul, Desenvolvimento Regional, Economia Industrial, Mercado de Trabalho e Meio Ambiente. Atualmente desenvolvendo projetos relacionados com o tema de Matriz de Insumo-Produto Regional.

References

ABSOLAR – A Matriz Elétrica Brasileira – Disponível em . Acesso em 20 de Ago. de 2019.

ANEEL. Geração Distribuída. Disponível em http://www2.aneel.gov.br/ scg/gd/GD_Fonte.asp>. Acesso em 12 de Ago. de 2019.

BEMS. Balanço Energético de Mato Grosso do Sul 2015, Secretaria de Estado de Infraestrutura, Campo Grande MS, 2015. Disponível em: <http://www.ms.gov.br.pdf>. Acesso em 08 de Mar. 2019.

CEBALLOS J.C., BOTTINO M.J., SOUZA J.M. 2004. A simplified physical model for assessing solar radiation over Brazil using GOES 8 visible imagery. Journal of Geophysical Research, 109 (D02211), DOI: 10.1029/2003JD003531.

CENSOLAR. Valores Medios de Irradiacion Solar Sobre Suelo Horizontal - Centro de Estudos de la Energia Solar. Sevilla. 1993.

CORREIA, F. W. S. Estudo do Balanço de Radiação em Área de Policultivo na Amazônia. 137p. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), São José dos Campos, 2000.

CRESESB, Centro de Referência para Energia Solar e Eólica Sérgio Brito. Potencial Solar – Sun Data, 2017. Disponível em: . Acesso em 04 Abr. 2019.

FRONIUS. Link de acesso a produção de energia do sistema fotovoltaico na Solar web, 2019: https://www.solarweb.com/Account/ GuestLogOn?pvSystemid=eb0fd05d-d5e2-4741-b551-d40b 4da68876. Acesso em 15 Abr. 2019.

GALVÃO, J. A. C. Estudo do balanço de radiação em áreas de floresta e pastagem na Amazônia. 125p. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), São José dos Campos, 1999.

GREGORY, P. A., L. J. RIKUS.Validation of the Bureau of Meteorology’s global, diffuse, and direct solar exposure forecasts using the ACCESS numerical weather prediction systems. J. Appl. Meteor. Climatol., 55, 595–619, 2016. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-15-0031.1.

INMET. Instituto Nacional de Meteorologia. Estação Meteorológica de Observação de Superfície Automática, Brasília, DF, Brasil. Disponível em: http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=estacoes/ estacoesAutomaticas. Acesso em 29 de Jun. de 2019.

METEONORM, Software Meteonorm: Dados de irradiação para todos os lugares da Terra. 2019. Disponível em: http://www.meteonorm. com/en/. Acesso em 20 de Jun. de 2019.

MME. Boletim Mensal de Monitoramento do Sistema Elétrico Brasileiro – Junho de 2017. Disponível em <http://www.mme.gov. br/documents/ 1138781/1435504/Boletim+de+Monitoramento+do+S istema+El%C3%A9trico+-+Julho+-+2017.pdf/e8 4e3eee7239-4ff3-a306- afb269b1e393>. Acesso em 20 Ago. 2019.

NREL. 2018. U.S. Solar Photovoltaic System CostBenchmark: Q1 2018. Golden, CO: National Renewable Energy Laboratory.

ONS, Informativo Preliminar Diário da Operação. Disponível em: <http://www.ons.org.br/paginas/resultados-da-operacao/boletins-daoperacao> Acesso em 24 de Janeiro de 2020.

PEREIRA, E. B. et al. Atlas Brasileiro de Energia Solar. São José dos Campos, SP: INPE, 2006.

POLO, J. et al. Preliminary survey on site-adaptation techniques for satellite-derived and reanalysis solar radiation datasets. Solar Energy, 2015, Vol. 132, [s.i.], pp. 25-37.

PV*SOL. Version 7.5. Design of Photovoltaic Systems. 2015 Valentin Software GmbH.

ROSSOW, W. B.; Y. C. ZHANG. Calculation of Surface and Top of Atmosphere Radiative Fluxes from Physical Quantities Based on ISCCP Data Sets 2. Validation and First Results. Journal of Geophysical Research, v. 100, p. 1167-1197, 1995.

SANTOS, I. P., RÜTHER, R. Avaliação das Características das Coberturas das Residências Unifamiliares para o Aproveitamento da Energia Solar. 2009. X Encontro Nacional e VI Encontro Latino Americano de Conforto no Ambiente Construído. Natal – RN, 2009.

SEPAF, Secretaria de Estado de Produção e Agricultura Familiar, Campo Grande, 2017. Disponível em: <http://www.sepaf.ms.gov.br/>. Acesso em 24 de Abr. 2019.

SWERA. Software de aferição de irradiância. Disponível em: . Acesso em 14 Mar. 2019.

TRAJANO, S. V., 2010, Potencial de Geração de Energia Elétrica com Sistemas Fotovoltaicos com Concentrador no Brasil. Tese de Doutorado, UFSC.

YANG, F., H.-L. PAN, S. K. KRUEGER, S. MOORTHI, and S. J. LORD, 2006: Evaluation of the NCEP Global Forecast System at the ARM SGP site. Mon. Wea. Rev., 134, 3668–3690, doi: https://doi.org/10.1175/ MWR3264.1

ZHANG, Y. C.; W. B. ROSSOW; A. A. LACIS. Calculation of Surface and Top of Atmosphere Radiative Fluxes from Physical Quantities Based on ISCCP Data Sets 1. Method and Sensivity to Input Data Uncertainties. Journal of Geophysical Research, v. 100, p. 1149-1165, 1995.

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Published

2020-03-22

Issue

Vol. 28: Jan./Dez., 2020: Publicação contínua em volume anual

Section

METEOROLOGIA E CLIMATOLOGIA

How to Cite

Uso de diferentes bases de dados de irradiação solar na geração de energia elétrica de um sistema fotovoltaico. (2020). Agrometeoros, 28. https://doi.org/10.31062/agrom.v28.e026645

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