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Título: Acompanhamento de produção de energia e degradação de módulos fotovoltaicos por meio de curvas corrente-tensão
Autor(es): Jesus, Gustavo Silva de
Orientador(es): Reis, Alex
Assunto: Energia solar
Energia fotovoltaica
Módulos fotovoltaicos
Módulos fotovoltaicos - monitoramento
Módulos fotovoltaicos - sombreamento
Data de apresentação: 29-Ago-2025
Data de publicação: 14-Ago-2026
Referência: JESUS, Gustavo Silva de. Acompanhamento de produção de energia e degradação de módulos fotovoltaicos por meio de curvas corrente-tensão. 2025. 61 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Energia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Resumo: Os sistemas de energia elétrica têm passado, nas últimas décadas, por grandes alteraçõesimpulsionadasporavançostecnológicosepelabuscaporsustentabilidadeeeficiência energética.Nessecontexto,aenergiasolarfotovoltaicatemsedestacadocomoumadasalternativas para suprimento energético renovável, tanto no Brasil quanto no mundo. Com a crescente adoção dessa tecnologia, torna-se importante desenvolver metodologias de monitoramento e diagnóstico capazes de avaliar o desempenho e detectar precocemente sinais de degradação em módulos fotovoltaicos. Este trabalho tem como objetivo analisar o comportamento elétrico de módulos fotovoltaicos submetido a diferentes condições de operação, abrangendo módulo limpo, com sujidade e com sombreamento parcial, por meio da obtenção e correção de curvas corrente-tensão (I-V). As medições experimentais foram realizadas utilizando o analisador multifuncional Fluke SMFT-1000, com posterior correção dos dados para as Condições Padrão de Teste (STC) conforme a norma IEC 60891, permitindo a comparação com os dados nominais do fabricante. Os resultados indicaramqueapresençadesujidadesreduzprincipalmenteacorrentegeradapelomódulo, enquanto o sombreamento parcial provoca distorções mais severas na curva I-V, afetando a tensão e acionando os diodos bypass. A metodologia adotada possibilitou a caracterização do desempenho do módulo e potencial aplicação em sistemas automatizados de monitoramento. Os dados obtidos foram oraganizado em um banco de dados, possibilitando a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina voltadas à detecção de falhas e degradação em sistemas fotovoltaicos.
Abstract: Over the last few decades, electrical power systems have undergone significant changes, driven by technological advancements and the pursuit of sustainability and energy efficiency. Within this context, photovoltaic solar energy has emerged as a prominent renewable energy generation system, both in Brazil and worldwide. With the increasing adoption of this technology, it has become crucial to develop monitoring and diagnostic methodologies capable of evaluating performance and detecting early signs of degradation in photovoltaic modules. This study aims to analyze the electrical behavior of photovoltaic modules under different operating conditions, including a clean module, a dirty module, and a partially shaded module, by obtaining and correcting current-voltage (IV) curves. The experimental measurements were performed using the Fluke SMFT-1000 multifunctional analyzer, with subsequent correction of the data to Standard Test Conditions (STC) in accordance with the IEC 60891 standard, which allowed for comparison with the manufacturer’s nominal data. The results indicated that the presence of dirt primarily reduces the current generated by the module, whereas partial shading causes more severe distortions in the I-V curve, affecting voltage and activating bypass diodes. The methodology employed enabled the characterization of the module’s performance and its potential application in automated monitoring systems. The data obtained were organized into a database, making it possible to apply machine learning techniques for the detection of faults and degradation in photovoltaic systems.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia, 2025.
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