Otimização de parques fotovoltaicos através de Smart Monitoring

dossier sobre manutenção de instalaçþes fotovoltaicas

otimização de parques fotovoltaicos atravÊs de Smart Monitoring

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Frank Stefan Mau e Nuno Jorge DNV GL

A maioria das grandes centrais elÊtricas fotovoltaicas (PV) têm implementados sistemas de monitorização de operação mais ou menos complexos.

No entanto, o espetro de dados de entrada e de saída desses sistemas de monitorização variam consideravelmente: desde um registo de mÊtricas båsicas, como produção e disponibilidade, que servem de base tÊcnica

rias de componentes individuais. Smart Data Analytics (SDA) – ou Anålise de Dados Inteligente – Ê um mÊtodo que permite a obtenção de mÊtricas relevantes aos diversos stakeholders, tendo em conta o desenho da central fotovoltaica e da dependência física entre as diversas variåveis individuais.

Qualidade dos dados O primeiro passo na anålise do desempenho operacional de uma central fotovoltaica consiste na revisão da qualidade dos dados de monitorização disponíveis. Esta revisão deverå incluir, pelo menos, os seguintes passos:

! "metros individuais utilizados na anålise (por exemplo, radiação solar, tem #

$ % existam sensores redundantes instalados, os sinais dos diversos sensores poderão complementar-se entre si atravÊs de correlaçþes que permitam a recriação dos dados em falta.

Dados que estejam fora dos intervalos considerados normais para a variåvel de monitorização em questão deverão ser assinalados e, eventualmente, excluídos da anålise. Adicionalmente, a existência de dados de monitorização fora dos limites normais de operação poderão indiciar falhas nos sensores ou no sistema de registo dos dados. & & ' ' * outliers) registados numa central fotovoltaica a operar na Europa. A produção (AC)

Pretende-se aqui descrever a abordagem SDA e apresentar dois casos de estudo de centrais em operação, onde a metodologia SDA permitiu: a deteção de situaçþes de indisponibilidade e de desempenho abaixo

consequentemente, um acrÊscimo da produção elÊtrica.

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Figura 1 Deteção de problemas de sincronização com base em dados operacionais.

dossier sobre manutenção de instalaçþes fotovoltaicas OTIMIZAĂ‡ĂƒO DE PARQUES FOTOVOLTAICOS ATRAVÉS DE SMART MONITORING

estão ligadas em paralelo a outras strings não afetadas. Assim, a comparação das intensidades de corrente de cada string ao longo do tempo pode

strings afetadas por PID. Note-se que apenas mediçþes de intensidade de corrente para elevaçþes do sol acima de um determinado ângulo devem ser contabilizadas, de forma a minimizar sombreamentos sazonais diferenciados entre strings. A (esquerda) mostra uma comparação da intensidade de corrente de vårias strings para um período de operação de três meses de uma central no sul da Europa. Algumas strings apresentaram uma redução na produção de aproximadamente 20% durante o mês de agosto, uma redução que permaneceu durante o

curva I-V realizadas durante uma auditoria tÊcnica revelaram uma degradação por efeito PID consideråvel em alguns dos módulos do lado negativo das strings. A (direita) mostra a distribuição de temperatura da superfície de um módulo do lado negativo da string e afetado por PID (topo) e de um módulo, do lado positivo da string (baixo). O módulo afetado mostra uma variação de temperatura típica quando cÊlulas individuais estão em curto-circuito. O resultado desta investigação permitiu à equipa de O&M tomar açþes corretivas de mitigação deste efeito e iniciar o processo de recuperação dos painÊis.

Uma desvantagem potencial dos sistemas com seguidores solares prende-se com avarias no sistema de orientação e na eventualidade dos painÊis se manterem fixos em posiçþes desfavoråveis, como por exemplo nas posiçþes de madrugada ou de pôr-do-sol, com o consequente impacto negativo na produção do parque.

Figura 3 Deteção de falhas em sistemas com seguidores solares.

Figura 2 Intensidade de corrente de vĂĄrias strings ao longo do tempo (esquerda) e imagens termogrĂĄficas de mĂłdulos afetados por PID (direita).

Caso de estudo 2: Seguidores solares (tracking systems) As centrais fotovoltaicas equipadas com sistemas de seguidores solares incrementam a produção de energia elÊtrica anual e permitem uma pro

temas de seguidores solares de dois eixos foram instalados nos últimos anos. No entanto, atualmente, os seguidores solares de um eixo são a solução mais comum e rentåvel em países com elevada percentagem de radiação solar direta.

Uma desvantagem potencial dos sistemas com seguidores solares prende-se com avarias no sistema de orientação e na eventualidade dos painÊis se

! " çþes de madrugada ou de pôr-do-sol, com o consequente impacto negativo na produção do parque. Assim, Ê importante detetar desalinhamentos dos seguidores solares o mais rapidamente possível. Quando o ângulo de rotação do sistema for medido e registado num sistema de aquisição de dados, este desempenho desadequado poderå ser detetado. A

apresenta os ângulos de rotação teóricos e medidos de uma central fotovoltaica na AmÊrica Latina, com um sistema de seguidor solar de um eixo, durante um mês. O ângulo de rotação, incluindo o back-tracking, Ê comparado ao ângulo de rotação de um sistema sem back-tracking incorporado # $

' * +rica Ê constante ao longo do ano, permitindo que qualquer desfasamento seja facilmente detetåvel em qualquer momento da produção. Neste caso !

corretivas de O&M de uma forma cĂŠlere.

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O exemplo da mostra como o Smart Data Analytics auxilia as equipas de O&M na melhoria dos níveis de desempenho e disponibilidade de centrais fotovoltaicas de geração centralizada com seguidores solares.

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medidos Ă curva teĂłrica (por exemplo, 5.Âş), a partir dos quais o sistema seja marcado como parcialmente indisponĂ­vel. Estas clĂĄusulas contratuais, devi "

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Fazendo um uso inteligente dos dados operacionais disponĂ­veis, a metodologia Smart Data Analytics 346$7

anomalias de operação, melhorando o desempenho da central fotovoltaica.