Detecção de falhas em sistemas integrados a edificações

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Detecção de falhas em sistemas integrados a edificações Jonathan Leloux, do Instituto de Energia Solar da Universidade Politécnica de Madri e da WebPV, Luis Narvarte e Alberto Luna, do Instituto de Energia Solar da Universidade Politécnica de Madri (Espanha); e Adrien Desportes, da Rtone (França)

resce o interesse no acompanhamento do desempenho dos sistemas fotovoltaicos (FV) por parte de instaladores e proprietários dessas instalações. Os proprietários querem fontes de informações confiáveis para garantir a operação correta de seus sistemas [1-3]. Já os instaladores, cientes desta demanda, procuram ativamente processos eficientes de análise de desempenho a partir dos dados disponíveis [4, 5]. Por sua vez, os formuladores de políticas estão mais interessados no conhecimento do desempenho real dos sistemas FV e das causas de problemas mais frequentes, a fim de enfrentar adequadamente os desafios identificados [6-9]. A comunidade científica e industrial

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do segmento fotovoltaico também solicita acesso a volumosos conjuntos de dados operacionais para conhecer as melhorias tecnológicas disponíveis [10, 11]. Uma análise anterior do desempenho de mais de 10 mil sistemas fotovoltaicos integrados aos edifícios (BIPV - Building Integrated Photovoltaics) na França e Bélgica, baseada na produção de energia mensal ao longo de um período de um a quatro anos, identificou e quantificou as principais fontes de perdas de energia e esboçou um panorama geral do estado da arte de sistemas FV comerciais [12-14]. Este artigo apresenta um método de análise automática de desempenho e de detecção de falhas de um sistema

O método descrito neste artigo detecta problemas operacionais nos sistemas fotovoltaicos integrados aos edifícios (BIPV) baseado apenas nos dados de produção de energia, não exigindo o conhecimento das condições de operação. O procedimento, aplicado em diversos sistemas BIPV na Europa, identifica as variações anormais de um indicador de desempenho a partir de comparações entre instalações vizinhas e similares.

BIPV com resoluções temporais mais altas, particularmente nos níveis diários e horários. Durante os últimos anos, graças aos recentes desenvolvimentos em tecnologias de telecomunicação, surgiram várias pequenas empresas especializadas no monitoramento de sistemas FV, as quais oferecem um serviço de monitoramento completo a um custo relativamente baixo. Hoje, os dados operacionais dos sistemas FV estão normalmente disponíveis com resoluções de tempo de 1 dado/hora até 1 dado/minuto, abrindo as portas para um conjunto de análises de desempenho totalmente inovadoras e para a detecção de certos tipos de problemas que eram quase impossíveis de serem previstos há al-

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PAINÉIS FOTOVOLTAICOS guns anos. Mas essas empresas têm um tipo de atividade e um conhecimento técnico relacionados principalmente com o campo da Tecnologia da Informação (TI). Portanto, elas são bastante adequadas para coletar dados operacionais provenientes de inúmeros sistemas FV, mas ainda não têm métodos avançados para analisar seu desempenho e deduzir problemas ocultos a partir dos dados monitorados. As abordagens existentes para análise dos dados Fig. 1 – Mapa de 10 mil sistemas fotovoltaicos de monitoramento são basea- monitorados pela Rtone na Europa das nas relações entre a potência instantânea de um sistema FV e a irradiação solar recebi- térmicas são dependentes do local — da em um determinado momento. uma vez que dependem do clima —, a Entretanto, muitas possíveis causas de PR de um mesmo sistema FV varia de falhas ou problemas de desempenho um lugar para outro e ao longo do que possam provocar perdas de ener- período de um ano ou um dia, repregia não podem ser detectadas por este sentando um inconveniente óbvio para tipo de abordagem. Além disso, proce- a qualificação rigorosa de sua qualidadimentos que requerem a radiação de técnica. Frequentemente, o conhesolar como entrada podem ser caros e cimento preciso da temperatura do ar imprecisos. Os dados de radiação solar de cada sistema FV também não é fornecidos por satélites podem apre- possível. Além disso, os sistemas BIPV são sentar imprecisões significativas, particularmente na presença de nebulosi- caracterizados por uma ampla distridade, neve, aerossois, e para ângulos buição geográfica, uma grande diversidade de modelos de componentes e menores de elevação solar. A relação de desempenho (PR - Per- tecnologias, diferentes orientações e formance Ratio) é, sem dúvida, o indi- condições meteorológicas. Esta realicador de desempenho mais utilizado dade dificulta um procedimento baseaatualmente, definida matematicamente do no custo-benefício para análise do desempenho, operação e manutenção. como: Para lidar com essas particularidades, desenvolvemos um procedimento com capacidade de detectar problemas operacionais baseado apenas nos dados onde: Eproduzida é a energia elétrica líquida de produção de energia medidos nos produzida pelo sistema FV durante um sistemas BIPV, não exigindo o conhecimento de suas condições de operação período de tempo T; PSTC é a potência nominal do gerador (radiação solar, temperatura, velocidaFV sob condições de teste padrão (STC de do vento, etc.). Este procedimento baseia-se na identificação de variações - Standard Test Conditions); GSTC é a irradiação solar global sob anormais de um indicador de desempenho característico da operação correta STC (ou seja, 1000 W/m2); e G é a irradiação solar global recebida da instalação. Portanto, um requisito pelo gerador PV. A imprecisão no co- específico deste indicador é sua estabinhecimento da radiação solar torna di- lidade durante a operação normal da instalação. O processo usa extensivaretamente impreciso o cálculo de PR. Adicionalmente, como as perdas mente correlações espaciais e tempo62 EM NOVEMBRO, 2014

rais entre a produção de energia dos sistemas FV vizinhos. O indicador resultante foi denominado “desempenho de pares” (P2P - Performance to Peers) porque é baseado em comparações entre instalações vizinhas e similares, ou seja, sistemas FV pares. Este procedimento forneceu suporte para detecção e quantificação do impacto energético das causas mais relevantes de falhas em aproximadamente 10 mil sistemas BIPV da Europa, cujos dados de produção de energia foram monitorados durante mais de dois anos com uma resolução temporal de 1 dado/10 minutos. Metodologia Por meio de medidores foram coletados os dados de produção de energia de aproximadamente 10 mil sistemas BIPV localizados na Bélgica e França, os quais foram equipados com GPRS General Packet Radio Service e monitorados pela empresa Rtone por quase dois anos com uma resolução temporal de um dado a cada 10 minutos. A figura 1 mostra a localização dos sistemas BIPV monitorados. O P2P foi desenvolvido de acordo com a relação entre a energia produzida por um sistema FV e a energia correspondente produzida por um sistema FV de referência “par”, que é construído a partir da combinação estatística dos dados de produção de seus sistemas FV pares. Ele é definido como:

O P2P pode ser construído de diferentes maneiras, dependendo da referência usada no seu denominador. Neste trabalho, aplicamos uma metodologia amplamente inspirada por um conjunto de métodos geoestatísticos, conhecido sob o termo genérico de kriging. A detecção automática e os diagnósticos de falhas são obtidos através do estabelecimento de um limiar de P2P abaixo do qual os dados de produção de

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PAINÉIS FOTOVOLTAICOS resoluções temporais. Este procedimento está disponível através de serviços da Web [15]. Resultados O procedimento para detecção automática de falhas foi aplicado em cada um dos sistemas BIPV de nosso banco de dados durante um ano, de 1º de Fig. 2 – Valores horários de P2P e PR observados em abril de 2012 até 31 um sistema BIPV específico da Bélgica de 1º de abril de março de 2013. de 2012 até 31 de março de 2013 As características mais importantes energia são considerados como uma dos resultados são ilustradas através de falha. O valor desse limiar é estabeleci- observações feitas em um sistema BIPV do por métodos estatísticos aplicados específico nos níveis horários, diários e sobre o desvio padrão de P2P; dessa mensais. forma, a probabilidade de erro do tipo I A figura 2 mostra o P2P horário é menor do que 0,3% (em estatística, um observado em um sistema BIPV especíerro do tipo I consiste na rejeição incor- fico. Os valores de PR correspondentes reta de uma hipótese nula verdadeira; ou também foram representados nessa figuseja, declarar a existência de uma falha ra para permitir comparações entre amquando o sistema FV está operando cor- bos os indicadores de desempenho. O retamente). indicador P2P mostrou ser muito mais As perdas de energia corresponden- estável do que o PR, permitindo uma tes a cada falha são estimadas através detecção mais precisa de falhas. do fator de perdas, que é obtido a partir A figura 3 exibe o histograma corresda diferença entre o valor de P2P asso- pondente a todos os valores de P2P da ciado à falha e o valor médio de P2P figura 2, mostrando uma tendência gauscorrespondente à operação normal do siana para os valores de P2P corresponsistema FV. dentes a operações corretas do sistema Os tipos mais relevantes de falhas FV; já as falhas aparecem como valores podem ser diagnosticados pela aplicação de P2P que são significativamente mais do procedimento de detecção de falhas baixos e estão espalhados por uma sob padrões específicos e para diferentes ampla faixa de valores correspondentes a diferentes tipos de falhas. As falhas relativas à produção zero também são claramente visíveis na parte esquerda do histograma, correspondendo aos valores zero de P2P. O limiar de detecção de falha é estabelecido por um método estatístico, que visa classificar cada Fig. 3 – Histograma dos valores horários de P2P valor de P2P como observados em um sistema BIPV específico da Bélgica “operação correta” de 1º de abril de 2012 até 31 de março de 2013 ou “falha”. As esta64 EM NOVEMBRO, 2014

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tísticas consideram o ajuste automático do valor limite de detecção de falha na zona de transição entre a operação correta e as falhas. Neste caso, o limiar foi calculado como 0,65. O período de dezembro de 2012 a março de 2013 é caracterizado por valores de P2P notavelmente abaixo deste limiar. Este período foi marcado por episódios de neve, que cobriu parcial ou totalmente os geradores FV. Portanto, foram observadas simultaneamente baixas produções de energia, baixos valores de P2P, alta variabilidade de P2P e baixas temperaturas. A figura 4 mostra os valores de P2P e PR do mesmo sistema FV durante o mesmo período de tempo, mas com uma resolução temporal de 1 dado/dia. O P2P é relativamente estável ao longo de todo o período, exceto durante o período correspondente aos episódios de neve já mencionados, onde P2P cai notavelmente. Este período é também marcado por uma alta variabilidade dos valores de PR. Observações similares foram feitas na maioria dos sistemas BIPV da Bélgica. Na investigação, verificou-se alta imprecisão dos dados de radiação solar fornecidos por satélites na presença de cobertura de neve, alta nebulosidade e baixos ângulos solares. O limiar de falha correspondente foi calculado como 0,77. Este valor é maior quando comparado aos valores horários, pois P2P é mais estável em nível diário. A figura 5 mostra os valores de P2P e PR do mesmo sistema FV durante o mesmo período de tempo, mas com uma resolução temporal de 1 da do/mês. De forma similar ao observado nos níveis horário e diário, o P2P é estável durante todo o período, apresentando valores mais baixos durante o episódio com neve do inverno. O valor de PR mostra algumas desvantagens importantes. Em primeiro lugar, conforme observado anteriormente, ele é mais instável durante os meses de inverno. Além disso, mostra uma tendência sazonal devido ao efeito da temperatura, com valores mais baixos durante os meses de verão. O limiar de falha correspondente calculado foi 0,775. As perdas de energia devidas às NOVEMBRO, 2014 EM

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Fig. 4 – Valores diários de P2P e PR observados em um sistema BIPV específico da Bélgica de 1º de abril de 2012 até 31 de março de 2013

falhas temporais durante o período de tempo analisado foram estimadas em 2,8%, significando que o sistema FV tem operado de forma relativamente correta. Por outro lado, o P2P médio durante o funcionamento adequado do sistema FV em todo o período resul-

Fig. 5 – Valores mensais de P2P e PR observados em um sistema BIPV específico da Bélgica de 1º de abril de 2012 até 31 de março de 2013

tou em 0,951, o que indica que seu desempenho intrínseco a longo prazo é aproximadamente 5% pior do que o dos seus pares. Este desempenho está relacionado à qualidade de seus componentes e ao projeto do próprio sistema.

Conclusões Este trabalho apresenta um método de análise automática do desempenho e detecção de falhas de um sistema BIPV usando diferentes resoluções temporais, particularmente nos níveis mensais, diários e horários. As abordagens existentes

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para análise dos dados de monitoramento são baseadas nas relações entre a potência instantânea e a irradiação solar recebida por um sistema FV em um determinado momento. Este é o caso da Relação de Desempenho (PR), que é sem dúvida o indicador de desempenho mais usado atualmente. Esses procedimentos podem ser caros e ineficazes para detectar muitas possíveis causas de falhas ou problemas de desempenho que possam provocar perdas de energia. Para lidar com essas particularidades, desenvolvemos um procedimento com capacidade de detectar problemas operacionais baseado apenas nos dados de produção de energia medidos nos sistemas BIPV, não exigindo o conhecimento de suas condições de operação (radiação solar, temperatura, velocidade do vento...). Este procedimento baseiase na identificação de variações anormais de um indicador de desempenho que é característico da operação correta da instalação, o qual foi denominado “desempenho de pares” (P2P) porque é baseado em comparações entre instala-

ções vizinhas e similares, ou seja, sistemas FV pares. O P2P provou ser um indicador de desempenho muito mais estável do que PR, permitindo a detecção e quantificação do impacto energético das causas mais relevantes de falhas em aproximadamente 10 mil sistemas BIPV da Europa, cujos dados de produção de energia foram monitorados durante mais de dois anos com uma resolução temporal de 1 dado/10 minutos. Este procedimento está disponível através de serviços da Web. Reconhecimentos: Os autores agradecem a Jesús Robledo e David Trebosc da WebPV por sua ajuda na implementação dos procedimentos de detecção de falha. Catherine Praile forneceu excelentes comentários para a versão original deste artigo. Este trabalho foi parcialmente financiado pela Comissão Europeia no âmbito do projeto PV CROPS [16] (Pho tovoltaic Cost Reduction, Reliability, Ope ra tional performance, Predicition and Simulation) do programa FP7 (7th Framework Program) (Acordo de Concessão nº 308468). Referências [1] Sonnenertrag (http://www.sonnenertrag.de/). [2] BDPV (http://www.bdpv.fr).

[3] PVOutput (ht tp://www.pvoutput.org/). [4] PVQual(ht tp://www.pvqual.bel/). [5] T. Dinkel; T. Koerner: Solar monitoring is a differentiator to today's PV installer. Renewable Energy World, 2011. [6] APERe, Obser vatoire des énergies renouvelables (ht tp://www.apere.org/index/node/12). [7] T. Oozeki; T. Yamada; K. Otani; T. Takashima; K. Kato: An analysis of reliabilit y in the early stages of photovoltaic systems in Japan. Prog. Photovolt: Res. Appl, 2010. [8] D. Thevenard; S. Pelland: Estimating the uncer taint y in long-term photovoltaic yield predictions. Solar Energy, 2013. [9] S. Pelland; I. Abboud: Comparing photovoltaic capacit y value metrics: a case study for the cit y of Toronto. Prog. Photovolt, 2008. [10] International Energy Agency, Photovoltaic Power Systems Programme, Task 13, Performance and Reliabilit y of Photovoltaic Systems (ht tp://iea-pvps.org/index. php? id=57). [11] PV Per formance, EU FP6 project (ht tp://w w w.pvperformance.org/). [12] J. Leloux; L. Nar var te; D. Trebosc: Review of the per formance of residential PV systems in Belgium. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012. [13] J. Leloux; L. Nar var te; D. Trebosc: Review of the per for mance of residential PV systems in France. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012. [14] J. Leloux; L. Nar var te; D. Trebosc: Performance analysis of 10,000 residential PV systems in France and Belgium. EUPVSEC26, 2011. [15] WebPV (ht tp://www.webpv.net/). [16] PV CROPS (Photovoltaic Cost Reduction, Reliabilit y, Operational per formance, Predicition and Simulation), European Commis sion FP7 project (ht tp://www.pvcrops.eu/).

Trabalho apresentando na 28th EUPVSEC European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibiton, realizada em outubro de 2013, em Paris, França.