Pesquisadores da Universidade Americana do Iraque realizaram uma revisão sistemática da literatura sobre sistemas de monitoramento de baixo custo para instalações fotovoltaicas (PV), com foco em hardware, software e integração de sistemas, e destacando desafios e oportunidades para o futuro desses sistemas.
“À medida que a adoção da energia solar acelera, principalmente em regiões fora da rede e carentes, a demanda por sistemas de monitoramento fotovoltaico de baixo custo, mas confiáveis, tornou-se cada vez mais crítica. Esses sistemas são essenciais para garantir o desempenho, detectar falhas e apoiar a eficiência operacional de longo prazo onde as soluções comerciais não são viáveis”, afirmou a equipe. “Esta revisão examinou as principais tecnologias que suportam aquisição de dados de baixo custo (DAQ), incluindo microcontroladores, conversores analógico-digital (ADCs), módulos de comunicação e plataformas de software, juntamente com considerações de design, como precisão, escalabilidade, consumo de energia e acessibilidade do usuário.”
A revisão seguiu quatro etapas: identificação, triagem de títulos, triagem de resumos e revisão do texto completo. Dos 1.139 artigos iniciais, apenas 88 estudos preencheram os critérios de inclusão e foram incluídos na revisão sistemática final. De acordo com a equipe, 2021 foi o ano de pico de publicação de estudos relevantes, seguido por 2019 e 2022.
Os artigos revisados cobriram uma ampla gama de tópicos. Alguns se concentraram em sensores, incluindo sensores de corrente e tensão, medições de irradiância e temperatura e traçadores de curva IV. Outros examinaram componentes de hardware, como microcontroladores, ADCs e várias interfaces de comunicação. Os estudos relacionados a software incluíram plataformas de engenharia comercial, soluções de código aberto e baseadas em microcontroladores, software desenvolvido sob medida e ferramentas analíticas e de visualização especializadas. Os protocolos de comunicação também foram revisados sistematicamente, abrangendo abordagens com fio, sem fio e híbridas.
Os pesquisadores identificaram três áreas principais de avanço significativo: a integração da Internet das Coisas (IoT), a aplicação de aprendizado de máquina (ML) e os próprios sistemas DAQ-PV.
Em relação à IoT, a equipe observou que esses sistemas reduzem os custos de fiação e manutenção, permitindo a manutenção preditiva e o gerenciamento inteligente de energia.
Os aplicativos de ML foram destacados por sua capacidade de melhorar a otimização sem a necessidade de sensores adicionais.
As aplicações DAQ-PV, observaram os pesquisadores, são cada vez mais usadas em diversas configurações fotovoltaicas para melhorar o desempenho operacional.
“As principais lacunas de pesquisa se enquadram em duas categorias: práticas de pesquisa e limitações de design”, observou a equipe. Muitos estudos não tinham testes sob Condições de Teste Padrão (STC), não relataram incerteza ou métricas de ciclo de vida e empregaram especificações PV limitadas. As lacunas de projeto incluíram ADCs de baixa resolução, insumos ambientais ausentes, curvas IV incompletas, dependência da Internet, interfaces de usuário limitadas e integração mínima de ML, que estava presente em apenas 11 dos estudos revisados.
Apesar desses desafios, os cientistas concluíram que o campo oferece oportunidades substanciais. “O trabalho futuro deve explorar a computação de borda, ML leve para sistemas embarcados, DAQs modulares e específicos de aplicativos, integração de smartphones e tecnologias de gêmeos digitais. O uso expandido de ML no monitoramento fotovoltaico tem o potencial de melhorar muito a inteligência, escalabilidade e acessibilidade do sistema”, afirmaram.
O estudo”A systematic review of low-cost photovoltaic monitoring Systems: Technologies, challenges, and opportunities,” foi publicado em Renewable and Sustainable Energy Reviews.
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