Begrensninger og videre forskning

Neste trabalho procurou avaliar-se o desempenho da central de mini-geração fotovoltaica da FCUL.

Após um estudo detalhado da mesma, procedeu-se à recolha de dados de produção e de dados meteorológicos (provenientes de diversas fontes) necessários para esta avaliação. Posteriormente determinou-se o Performance Ratio do sistema de cada edifício, e em seguida procedeu-se a uma comparação entre os resultados obtidos para as diversas fontes. Uma vez que este indicador apenas permite avaliar o funcionamento do sistema, foi ainda aplicada uma metodologia (desenvolvida por Silvestre et al) que permite identificar o tipo de falhas que afetam o mesmo [1]. Este método foi validado através da simulação de diversas falhas, sendo posteriormente avaliado o histórico dos dados da central.

Os resultados obtidos permitiram retirar algumas conclusões sobre o funcionamento da central em questão.

Em primeiro lugar, a análise dos esquemas da instalação permitiu concluir que muitos dos documentos possuem informações incorretas (nomeadamente no que diz respeito ao número de painéis instalados), estando a constituição das ligações de alguns dos inversores mal identificadas nos mesmos. No entanto, devido à complexidade do sistema não foi possível confirmar localmente a constituição das ligações de cada inversor (quer o número de painéis em série, quer o número de painéis em paralelo), tendo o trabalho sido realizado com base nas ligações registadas nos documentos (o que pode ter influenciado os resultados finais).

Para analisar o funcionamento da central, foi necessário extrair dados de radiação e temperatura da estação meteorológica da FCUL, que sofre sombreamentos por parte da sua envolvente, ao início da manhã e ao fim da parte. Procedeu-se assim à correção dos dados de radiação, de modo a viabilizar a sua utilização na determinação dos índices de desempenho da central de mini-geração. A metodologia de correção aplicada baseou-se na premissa de que os períodos de sombra se tratavam na realidade de períodos de céu limpo, tendo por isso sido aplicado um modelo clear-sky. Foi também considerada a inclinação dos painéis fotovoltaicos relativamente à inclinação dos dados da estação.

Uma primeira análise aos resultados de Performance Ratio de cada edifício permitiu concluir que estes índices variam sazonalmente, aumentando gradualmente do inverno para o verão. De acordo com os resultados, o edifício C1 apresenta um médio de 81.9%, não representando este valor a totalidade do sistema, uma vez que apenas foi possível analisar dados de um dos cinco inversores instalados no edifício em questão. O sistema do edifício C2 apresenta um valor médio de 78.6%, espelhando seu o correto funcionamento. Já o edifício C4 apresentou valores mais reduzidos de , na ordem dos 74.7%, possivelmente como resultado de sombreamentos. Todos os resultados foram influenciados pelas considerações tomadas aquando da correção dos dados de radiação, sendo que a aplicação do modelo clear-sky resulta numa sobrestimação da radiação (nos períodos de sombra), enquanto a correção da inclinação resulta numa subestimação desta radiação nos meses de inverno, quando existe muita radiação difusa e altura solar baixa.

De modo a avaliar a utilidade da estação, e justificar assim a sua necessidade, foram também analisados os dados da plataforma online PVGIS. Comparando os resultados para as duas fontes, é possível verificar que o apresenta maior instabilidade que o , nomeadamente em Janeiro e Abril. Conclui-se assim que a utilização dos dados do PVGIS não é apropriada para a determinação dos índices, uma vez que estes se tratam de históricos que não refletem as condições registadas em 2015 (que se tratou de um ano anormalmente soalheiro). Todas as análises realizadas permitem concluir que a central da FCUL se encontra em correto funcionamento, uma vez que

apresenta índices de desempenho semelhantes ao que seria de esperar de uma instalação recente ( 85%).

Posteriormente, e de modo a analisar mais detalhadamente os sistemas de cada edifício, procedeu- se à implementação da metodologia de deteção de falhas apresentada.

Apesar de existir uma plataforma online que permite analisar dados de produção de energia, por edifício e por inversor, esta não permite registar valores de corrente e tensão, necessários na aplicação da metodologia em questão. Para além disso, esta não permite extrair dados com um intervalo de tempo superior a três meses, tendo sido necessário recorrer a extrações locais, o que, a longo prazo, não é prático. Para viabilizar esta metodologia, foram simulados diversos tipos de falhas no sistema do C2 (realizadas com o apoio de profissionais especializados), nomeadamente na string e nos módulos, tendo ainda sido avaliado o efeito do sombreamento. Os resultados obtidos viabilizaram o método aplicado, tendo sido corretamente identificadas todas as falhas simuladas. Apesar disto, a metodologia aplicada não alertou para a presença do sombreamento, uma vez que este apenas foi simulado durante 1 hora, não possuindo por isso grande impacto no conjunto do sistema.

Validada a metodologia, procedeu-se ao estudo do histórico dos dados da central. Primeiramente realizou-se uma análise por inversor, visando a identificação de falhas e padrões de sombreamento. Apesar de uma primeira fase permitir concluir que a aplicação do filtro de 200 W/ (definido pelos autores da metodologia) precave a identificação de falsos alarmes, os gráficos com filtro identificam diversos períodos em que os rácios sinalizam a ocorrência de falhas. No entanto, a sua esporacidade alinhada à sua curta duração indica que estes se trataram de períodos em que a produção expectável se encontrava sobrestimada, como resultado da passagem de nuvens sobre os módulos e não sobre a estacão (justificada pela distância entre ambos). Esta sobrestimação pode ainda ter sido provocada pela metodologia de correção de sombras aplicada que parte do princípio de que todos os períodos de sombra definidos correspondem a períodos de céu limpo.

De referir que o filtro de 200 W/ _{não foi aplicado na determinação do coeficiente de}

desempenho, uma vez que este apenas é relevante em análises instantâneas (de modo a evitar incertezas nos resultados).

Na análise do sistema do edifício C1 foram identificados sombreamentos que permitem concluir que o inversor analisado (o único em que foram disponibilizados dados) se encontrava indevidamente referenciado na vision box. Relativamente ao sistema do edifício C2, apesar de ter sido possível identificar as falhas simuladas, a falha da tensão quase passou despercebida devido ao curto período de simulação e à fraca relevância da mesma no conjunto de dados. Os resultados do edifício C4 corroboram os índices de desempenho obtidos anteriormente, tendo sido identificados padrões de sombreamento (em dois dos inversores) nos meses de inverno.

Seguidamente foi realizada uma análise por edifício, visando uma maior perceção do funcionamento de todos os inversores do sistema em questão ao longo do ano. Apesar de permitir uma avaliação mais geral, este tipo de análise não permite avaliar a sazonalidade diária do sistema, não sendo possível identificar padrões de sombreamento, como é o caso do edifício C1 ou do edifício C4. No entanto, a comparação entre os inversores permitiu identificar alguns erros nas ligações e , uma vez que foram identificadas diferenças entre os inversores, nomeadamente do edifício C4, que não são expectáveis numa instalação tão recente. Estas diferenças devem-se ao facto das configurações consideradas (definidas nos documentos oficiais) não corresponderem à realidade da instalação, uma vez que o número total de módulos registado não corresponde também ao total instalado. Assim, para melhorar os resultados e para facilitar futuros projetos, é crucial

elaborar um estudo detalhado (in loco) da configuração das ligações, para que seja possível perceber o que realmente está instalado em cada edifício.

Relativamente à extração de dados, de modo a simplificar projetos futuros seria vantajoso desenvolver uma plataforma que disponibilizasse os parâmetros mais relevantes, desde dados de produção a dados meteorológicos. Esta plataforma poderia ainda divulgar, no website da UL ou mesmo da FCUL, o desempenho instantâneo e o histórico da central, potenciando assim a divulgação de um projeto que tem atraído o interesse de especialistas, curiosos, atores políticos, e professores e alunos do ensino secundário e superior.

A instalação de sensores de radiação e temperatura junto dos módulos poderá também melhorar a qualidade dos resultados (que deixam de depender de dados externos), evitando o aparecimento de falsos alarmes que podem resultar da sobrestimação da produção expectável (motivada pela distancia entre os locais de medição).

De salientar ainda que, aquando da extração de dados, foram encontrados inúmeros ninhos de vespas, quer nas calhas, quer dentro dos inversores, que, a longo prazo, podem danificar os equipamentos que constituem o sistema.