Controle Neuro Fuzzy Aplicado em Algoritmo de Busca MPPT de Painéis Fotovoltaicos
Fagner dos Santos Gomes1; José Maia Neto1; Aparecido Juneo dos Santos1; Wesley Oliveira Maia1; Yuri Adan Gonçalves Cordovil1
1 Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros - FACIT
Resumo
Neste artigo será abordado um sistema de controle inteligente Neuro-Fuzzy baseado em técnicas de inteligência computacional para sistemas de rastreamento do ponto de potência máxima em painéis fotovoltaicos, utilizando aprendizado supervisionado. Com isso, espera-se aumentar a eficiência da conversão da energia solar em energia eléctrica, sem a necessidade de alteração física nos módulos solares. As técnicas clássicas utilizadas atualmente oferecem confiabilidade, eficácia e baixo grau de complexidade de implementação, entretanto, para sistemas mais complexos de conversores, apresentam deficiência no rastreamento, não sendo capazes de manter os painéis fotovoltaicos operando em sua máxima potência. Por meio de simulações no MATLAB/Simulink, em diversas condições de variação de temperatura e irradiância, é possível verificar a eficácia do modelo Neuro-Fuzzy, assim como comparar os resultados com o modelo clássico usado atualmente em diferentes topologias de conversores. O modelo proposto busca oferecer uma nova alternativa de rastreamento para novas implementações ou a substituição dos modelos clássicos. Os resultados obtidos são promissores, uma vez que, o controle Neuro-Fuzzy obteve desempenho satisfatório no rastreamento do ponto de máxima potência.
Palavras-chave: neuro-fuzzy; reatreamento; energia; painéis fotovoltaicos