Banca de DEFESA: JOSÉ LEANDRO DA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOSÉ LEANDRO DA SILVA
DATA: 29/08/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Sala 01, 2º andar (2.01), do CEAR
TÍTULO: Simulação e Classificação de Falhas no Lado CC de Sistemas Fotovoltaicos
PALAVRAS-CHAVES: Energia Fotovoltaica, Classificação de Falhas, Classificação Multiclasse, Comissionamento de Usinas Fotovoltaica, Curvas I-V e P-V, Aprendizado de Máquina.
PÁGINAS: 54
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO: No presente trabalho, é apresentado um método para a classificação de falhas no lado de Corrente Contínua (CC) em Usinas Fotovoltaicas (UF V s), 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 validação do método, foram desenvolvidos dois modelos de UFV: um com uma string e outro com três strings, simulando diferentes condições ambientais e operacionais. Os dados gerados totalizaram 3712 amostras para o sistema com uma string e 4640 para o modelo com três strings, sendo divididos em três subconjuntos e, posteriormente, separados aleatoriamente em 70% para treinamento e 30% para teste. As falhas foram rotuladas para ambas as configurações. No sistema com uma string, foram atribuídos os rótulos: 0 (condição normal), 1 (sombreamento), 2 (curto-circuito) e 3 (falha no conector). No modelo com três strings, foi adicionado o rótulo 4 (circuito aberto). O método proposto utiliza técnicas de classificação multiclasse, sendo aplicadas as abordagens One Versus Rest (OVR) e One Versus One (OVO).Nos testes realizados, o método alcançou acurácia de 100% na classificação das falhas para ambas as técnicas. No sistema com uma string, esse desempenho foi obtido com 704 amostras; já no modelo com três strings, a mesma taxa de acerto foi atingida com 2480 amostras. Esses resultados demonstram a eficácia da abordagem desenvolvida, que contribui de forma significativa para o diagnóstico de falhas em UFVs, promovendo maior confiabilidade e eficiência nas atividades de operação e manutenção, além de oferecer suporte a profissionais da área e empresas do setor.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - FRANKLIN MARTINS PEREIRA PAMPLONA
Interno - 1972280 - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA
Presidente - 1972270 - YURI PERCY MOLINA RODRIGUEZ