Publicação
Aplicação de algoritmos da inteligência artificial à otimização de painéis fotovoltaicos usando MPPT
| Resumo: | Esta dissertação aborda a aplicação de algoritmos de inteligência artificial na otimização de painéis fotovoltaicos através de algoritmos MPPT. Desenvolveram-se modelos de simulação no MATLAB/Simulink para sistemas fotovoltaicos, integrando várias abordagens de monitorização do ponto de máxima potência, com foco principal nas redes neuronais e Deep Reinforcement Learning, com o objetivo de maximizar a eficiência energética em diferentes condições de irradiância e temperatura. O sistema proposto incluiu o dimensionamento de um conversor DC/DC buck e a validação em diferentes cenários meteorológicos, com análises quantitativas baseadas em métricas de avaliação. Foram implementados e comparados diferentes algoritmos MPPT, incluindo métodos convencionais (Perturb and Observe, Incremental Conductance), lógica difusa (FLC), algoritmos genéticos (GA) e técnicas baseadas em inteligência artificial. Os resultados obtidos demonstraram que os métodos baseados em inteligência artificial, em particular as redes neuronais e o agente Deep Q-Network, apresentaram melhor desempenho em termos de eficiência média e tempo de convergência, especialmente em cenários com condições de sombra parcial (Partial Shading Conditions (PSC)). As conclusões reforçam a viabilidade da aplicação destas abordagens em sistemas fotovoltaicos, contribuindo para uma produção energética mais eficiente perante condições não uniformes. |
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| Autores principais: | SOUSA, JOÃO PEDRO TEIXEIRA DE |
| Assunto: | Photovoltaic System Maximum Power Point (MPP) Maximum Power Point Tracking (MPPT) Buck Converter Energy Efficiency Artificial Intelligence Neural Networks Deep Reinforcement Learning Sistema fotovoltaico Conversor Buck Eficiência energética Inteligência artificial Redes neuronais |
| Ano: | 2025 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso embargado |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico do Porto |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório Científico do Instituto Politécnico do Porto |
| Resumo: | Esta dissertação aborda a aplicação de algoritmos de inteligência artificial na otimização de painéis fotovoltaicos através de algoritmos MPPT. Desenvolveram-se modelos de simulação no MATLAB/Simulink para sistemas fotovoltaicos, integrando várias abordagens de monitorização do ponto de máxima potência, com foco principal nas redes neuronais e Deep Reinforcement Learning, com o objetivo de maximizar a eficiência energética em diferentes condições de irradiância e temperatura. O sistema proposto incluiu o dimensionamento de um conversor DC/DC buck e a validação em diferentes cenários meteorológicos, com análises quantitativas baseadas em métricas de avaliação. Foram implementados e comparados diferentes algoritmos MPPT, incluindo métodos convencionais (Perturb and Observe, Incremental Conductance), lógica difusa (FLC), algoritmos genéticos (GA) e técnicas baseadas em inteligência artificial. Os resultados obtidos demonstraram que os métodos baseados em inteligência artificial, em particular as redes neuronais e o agente Deep Q-Network, apresentaram melhor desempenho em termos de eficiência média e tempo de convergência, especialmente em cenários com condições de sombra parcial (Partial Shading Conditions (PSC)). As conclusões reforçam a viabilidade da aplicação destas abordagens em sistemas fotovoltaicos, contribuindo para uma produção energética mais eficiente perante condições não uniformes. |
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