Um grupo internacional de pesquisa liderado por cientistas da Universidade Hamad Bin Khalifa, no Catar, realizou uma análise sistemática das escolhas de investimento de capital (Capex) que podem ser estrategicamente otimizadas para reduzir o custo nivelado da eletricidade (LCOE) em projetos fotovoltaicos em escala de utilidade.
A equipe revisou 114 artigos acadêmicos revisados por pares, além de 41 fontes online adicionais, e descobriu que o LCOE pode ser reduzido em até 20% por meio de estratégias impulsionadas pelo Capex, como otimização ao nível de sistema, designs inteligentes de balanceamento de sistemas (BOS) e ferramentas digitais.
“A indústria não precisa mais apenas de inovação em componentes incrementais, mas de pesquisas integradas que remodelam diretamente o design, o financiamento, a execução e o desempenho dos ativos de longo prazo. A indústria precisa de impactos quantificados em taxas de desconto, garantias e prêmios de seguro, não apenas ganhos de desempenho técnico”, disse a autora Veronica Bermudez Benito, da empresa francesa de consultoria Be Be Technology Innovation (Berbetin), à pv magazine.
Bermudez destaca que métricas de confiabilidade centradas no rendimento, e não centradas na eficiência, são necessárias para a energia fotovoltaica em escala de utilidade, que são, afinal, ativos de 30 anos. “Isso é fundamental para decisões de financiamento, seguros e bancabilidade”, acrescentou. “Pesquisas futuras devem ir além da eficiência das condições padrão de teste (STC) e até mesmo além das taxas genéricas de degradação, em direção ao rendimento em risco, volatilidade do índice de desempenho (PR) e incerteza energética ao longo da vida como principais valores de mérito.”
O estudo identificou algumas áreas para otimização de LCOE impulsionada por CAPEX. Entre as áreas que a equipe examinou estão a seleção, configuração e estratégias de desempenho dos módulos fotovoltaicos. Isso inclui áreas de pesquisa como revestimento superficial, ângulo de inclinação, espaçamento, rastreadores, relação DC-AC e tensão do sistema. Eles também têm focado em escolhas inteligentes de design de BOS, incluindo BOS elétrico e BOS estrutural.
Em uma seção sobre estratégias baseadas em digitalização, eles consideraram aplicações de inteligência artificial (IA), modelagem de dados e estruturas de gêmeos digitais. Por fim, eles também examinaram várias estratégias inovadoras, ainda não totalmente comercializadas, que mostram forte potencial para reduzir o LCOE de projetos fotovoltaicos em escala de utilidade.
“Soluções emergentes — análise de IA, monitoramento avançado, limpeza inovadora, novos formatos de módulos — exigem pesquisas que respondam explicitamente: Isso reduz o risco percebido por credores e seguradoras?”, disse Bermudez. “Sabemos que a IA é necessária para manutenção preditiva, mas a indústria precisa do próximo passo: modelos híbridos que fundem dados de inspeção (IR, EL, PL, UVF) com mecanismos físicos de degradação. Modelos puramente baseados em dados enfrentam dificuldades com transferibilidade entre climas, tecnologias e portfólios.”
De acordo com a revisão do grupo, os ganhos mais significativos são consistentemente alcançados por meio da otimização de rastreamento, escalada de tensão do sistema e projetos avançados de BOS, que proporcionam reduções de 5 a 20% no LCOE. Melhorias em módulos e superfícies – como revestimentos e módulos de grande formato – contribuem com economias incrementais, porém constantes, de 1–5%. “Os frameworks emergentes de digitalização e otimização impulsionada por IA prometem ainda mais reduções sustentadas e estabilidade de desempenho a longo prazo, reforçando a transição para um paradigma centrado em dados e otimizado para sistemas para a implantação fotovoltaica em escala de utilidade de próxima geração”, acrescentou a equipe.
Bermudez acrescentou que “embora a modelagem de informações de construção (BIM) e os gêmeos digitais sejam identificados como ferramentas de alto impacto, a indústria agora precisa de pesquisas que feche o ciclo entre suposições de projeto, realidade da construção e dados operacionais — quantificando onde os modelos digitais divergem sistematicamente do comportamento em campo e como isso afeta o LCOE.”
O estudo “A comprehensive review of CAPEX-driven LCOE optimization strategies for utility-scale PV systems” foi publicado no Solar Energy. É obra de pesquisadores do Catar, da Universidade Hamad Bin Khalifa, dos Estados Unidos, da Universidade Texas A&M, e a Universidade Texas A&M no Catar. Pesquisadores da França, do Senergy Technical Services, Berbetin, Universidade de Gazi da Turquia e da Itália, a Universidade Politécnica de Milão, também faziam parte da equipe.
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