PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA (PPGEE)
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
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Notícias
Banca de QUALIFICAÇÃO: JOSÉ LEANDRO DA SILVA
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOSÉ LEANDRO DA SILVA
DATA: 25/02/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Laboratório de Ensaios de Materias e Estruturas - LABEME - Centro de Tecnologia
TÍTULO: Simulação e Classificação de Falhas no Lado CC de Sistemas Fotovoltaicos
PALAVRAS-CHAVES: Energia solar fotovoltaica, Classificação de falhas, Classificação multi-classe, Comissionamento de usinas fotovoltaica, Simulink, Machine Learning.
PÁGINAS: 50
RESUMO: No presente trabalho, é apresentado um método para a classificação de falhas no lado
de Corrente Contínua (CC) em Usinas Fotovoltaicas (UFV), utilizando um modelo de
simulação desenvolvido no Matlab/Simulink e um algoritmo de classificação implementado
em Python. A metodologia proposta baseia-se na extração das características das curvas
I-V e P-V para classificar falhas que impactam diretamente a eficiência energética e a
segurança das instalações.Para validar o método, foram desenvolvidos dois modelos de
UFV: um com 1 string e outro com 3 string, simulando diferentes condições ambientais e
operacionais. Os dados gerados totalizaram 1028 amostras para o sistema de 1 string e 1285
amostras para o de 3 string, sendo divididos aleatoriamente em 70% para treino e 30% para
teste. As falhas foram rotuladas conforme o circuito simulado, sendo atribuídos os rótulos
0 para condição normal, 1 para sombreamento, 2 para curto-circuito e 3 para falha no
conector no sistema de 1 string. No modelo de 3 string, incluiu-se o rótulo 4 para circuito
aberto. O método proposto utiliza técnicas de classificação multiclasse, sendo aplicadas
as abordagens One Versus Rest (OVR) e One Versus One (OVO). Os resultados obtidos
demonstraram alta precisão na classificação das falhas, atingindo uma acurácia de 99,6%
para OVR e 99,3% para OVO. A abordagem desenvolvida contribui significativamente para
o aprimoramento do diagnóstico de falhas em UFV, proporcionando maior confiabilidade e
eficiência no processo de operação e manutenção desses sistemas, além de oferecer suporte
a profissionais da área e empresas do setor.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1972270 - YURI PERCY MOLINA RODRIGUEZ
Interno - 1972280 - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA
Externo à Instituição - FRANKLIN MARTINS PEREIRA PAMPLONA