Universidade Curtin da Malásia desenvolve modelo de temperatura para células fotovoltaicas flutuantes com taxa de previsão de 11/12

De acordo com pt.wedoany.com-A equipe de pesquisa da Universidade Curtin da Malásia (Curtin University) desenvolveu um modelo simplificado de temperatura de operação de células para sistemas fotovoltaicos flutuantes (FPV). O modelo é compatível com o modelo existente de temperatura de operação nominal da célula (NOCT), podendo, portanto, ser integrado aos softwares fotovoltaicos existentes.

O autor correspondente da equipe, Ramanan Chidambaram Jayaraj, afirmou que o modelo FPV-NOCT, com base no modelo fotovoltaico NOCT padrão, incorpora a temperatura da água para estimar a temperatura das células solares flutuantes em corpos d'água. Sua principal vantagem é que permanece compatível com os modelos fotovoltaicos de temperatura existentes, exigindo apenas a temperatura da água como dado adicional, e mantém a simplicidade da estrutura NOCT original. Jayaraj afirmou que atualmente está aprimorando o modelo para aumentar a precisão das previsões e planeja expandir o desenvolvimento do modelo de temperatura de células para tecnologias emergentes de células solares.

Durante o estudo, a equipe combinou medições de campo, dinâmica de fluidos computacional (CFD), análise estatística e modelagem teórica. Primeiramente, coletaram dados a cada minuto em dois sistemas FPV personalizados na Malásia, com módulos de 100 watts instalados a 250 mm e 800 mm acima da superfície da água, respectivamente. A equipe utilizou essas medições para derivar modelos de regressão experimental e validou um modelo CFD bidimensional desenvolvido no Ansys Fluent.

Em seguida, a equipe utilizou a análise estatística de Taguchi para gerar modelos de regressão CFD com 10 fatores e 7 fatores, a fim de avaliar a influência de variáveis ambientais e de projeto. Com base nesses resultados, os pesquisadores desenvolveram um modelo NOCT especificamente para FPV, que incorpora a diferença de temperatura ambiente da água, e, a partir dele, criaram uma versão adicional com fator de correção de vento.

Os pesquisadores compararam cinco modelos — o modelo de regressão experimental, os modelos de regressão CFD-Taguchi de 10 e 7 fatores, o modelo FPV-NOCT e o modelo FPV-NOCT com fator de correção de vento — com os dados experimentais. Em seguida, validaram os candidatos mais robustos, especialmente o modelo FPV-NOCT, usando conjuntos de dados FPV independentes do Lago Passaúna, no Brasil, e de Windsor e Oakville, na Califórnia. O modelo FPV-NOCT básico apresentou o melhor desempenho geral. Jayaraj explicou que, nos testes com dados fotovoltaicos flutuantes do Lago Passaúna, o modelo previu com sucesso as temperaturas observadas das células em 11 dos 12 meses, enquanto, com a inclusão do fator de correção de vento, previu com sucesso todos os 12 meses. Padrões semelhantes foram observados em Windsor e Oakville, onde o modelo FPV-NOCT alcançou uma precisão de previsão de 92,3% em um dos casos. Para sistemas fotovoltaicos flutuantes em corpos d'água, o modelo proposto apresentou melhor desempenho do que o modelo padrão de temperatura de células NOCT.

Os resultados foram publicados no periódico Solar Energy sob o título "Water cooling effect in solar cell temperature estimation for floating photovoltaics modeling" (Efeito do resfriamento da água na estimativa de temperatura de células solares para modelagem de fotovoltaicos flutuantes).