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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54084

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dc.contributor.advisorVILELA, Olga de Castro-
dc.contributor.authorBARBOZA, Lucas Emanuel Almeida-
dc.date.accessioned2023-12-14T11:12:58Z-
dc.date.available2023-12-14T11:12:58Z-
dc.date.issued2023-07-28-
dc.identifier.citationBARBOZA, Lucas Emanuel Almeida. Elaboração de um modelo de identificação de falhas e análises de confiabilidade para o sistema de rastreamento solar em usina fotovoltaica. 2023. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Energéticas e Nucleares) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54084-
dc.description.abstractAs usinas fotovoltaicas têm presenciado um crescente desenvolvimento com aumento dos seus fatores de capacidade devido a avanços tecnológicos. Dentre esses, os rastreadores solares são peças chave, pois, rastreando o movimento solar, aumentam a coleta de energia, levando a um aumento na produção energética entre 30% e 40%. Contudo, o emprego dos rastreadores também acarreta um acréscimo nos custos operacionais e de manutenção, estimado entre 10% e 15%, os quais são compensados pelo aumento no fator de capacidade proporcionado. Assim, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia para inferir índices relacionados à confiabilidade dos rastreadores solares. Com eles, é possível compreender a distribuição temporal das falhas e desenvolver estratégias mais eficientes de manutenção, além de obter estimativas mais precisas dos custos associados. A inferência dos índices de confiabilidade consiste em utilizar os dados de ocorrência de falhas dos sistemas de rastreamento para determinar as distribuições estatísticas associadas à confiabilidade do equipamento. Entre os principais índices de confiabilidade inferidos estão a Curva de Manutenção, a Função Taxa de Reparo, a Curva de Confiabilidade e a Função Taxa de Falhas. Entretanto, uma limitação presente no contexto desse estudo é a indisponibilidade de registros de falhas para os sistemas de rastreamento. Para contornar esse desafio, foi desenvolvido um método de detecção de falhas que utiliza a comparação entre a potência medida e a potência simulada a partir da radiação solar. Este método de detecção representa um avanço na literatura, pois é ajustável às características locais e infere os limiares de classificação de forma automática. A metodologia foi aplicada em dois sistemas de rastreamento, um de eixo duplo e outro de eixo único, disponibilizados pelo Desert Solar Centre de Alice Springs, na Austrália. Os resultados obtidos demonstraram a capacidade do método em descrever adequadamente as distribuições dos períodos de operação e reparo do sistema. Por fim, a aplicação dos dados de ocorrência de falhas na inferência dos índices probabilísticos de confiabilidade preenche uma lacuna na literatura relacionada à aplicação da teoria da confiabilidade aos rastreadores solares. A metodologia proposta pode ser empregada por usinas para a construção de calendários de manutenção mais eficientes, impactando positivamente o setor fotovoltaico.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectTecnologias Energéticas e Nuclearespt_BR
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subjectSistemas de energia fotovoltaicapt_BR
dc.subjectRastreador solarpt_BR
dc.subjectLocalização de falhaspt_BR
dc.subjectMétodos estatísticospt_BR
dc.subjectSistemas reparáveispt_BR
dc.subjectProcesso de renovação alternadapt_BR
dc.titleElaboração de um modelo de identificação de falhas e análise de confiabilidade para sistemas de rastreamento solar em usinas fotovoltaicaspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coLEITE, Gustavo de Novaes Pires-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2458312750122602pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1679243744052619pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Tecnologias Energeticas e Nuclearpt_BR
dc.description.abstractxPhotovoltaic plants have increasing development with increased capacity factors due to technological advances. Among these, solar trackers are essential, as by aligning the panels with the Sun, they increase energy collection, leading to an increase in energy production of between 30% and 40%. However, using trackers also leads to an increase in operational and maintenance costs, estimated between 10% and 15%, which are offset by the increase in the capacity factor provided. Therefore, this work aims to develop a methodology to infer indices related to the reliability of solar trackers. With them, it is possible to understand the temporal distribution of failures, develop more efficient maintenance strategies, and obtain more accurate estimates of the associated costs. The inference of reliability indices consists of using failure occurrence data from tracking systems to determine the statistical distributions associated with equipment reliability. The leading reliability indices inferred are the Maintenance Curve, the Repair Rate Function, the Reliability Curve, and the Failure Rate Function. However, a limitation present in the context of this study is the absence of failure records for the tracking systems. For this purpose, a fault detection method was developed, comparing measured power and simulated power from solar radiation. This detection method represents an advance in the literature, adjusting to local characteristics and automatically inferring classification thresholds. The methodology was applied to two tracking systems, one with a dual axis and the other with a single axis, provided by the Desert Solar Center in Alice Springs, Australia. The results obtained demonstrated the method's ability to adequately describe the distributions of the system's operating and repair periods. Finally, applying failure occurrence data to infer probabilistic reliability indices fills a gap in the literature on using reliability theory in solar trackers. The proposed methodology can be used by plants to create more efficient maintenance schedules, positively impacting the photovoltaic sector.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/7705065437695677pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Tecnologias Energéticas e Nucleares

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