Estudo de Desempenho de uma Planta Termossolar Híbrida

Resumo

O Brasil, dado ao seu grande poder hidrológico, sempre investiu na energia hidrelétrica mais do que em outras energias alternativas. Devido à necessidade de se adaptar a sociedade e o mundo à visão sustentável, os países tinham que deixar os combustíveis fósseis “de lado” e focar em energias como a eólica, biomassa, termossolar, além da hidrelétrica. Porém, desde de 2013, o Brasil vem enfrentando uma crise hidrológica que tem o obrigado a partir para essas outras opções. Do ano de 2012 para o de 2013, a fonte hidrelétrica permaneceu sendo a principal, mas foi contabilizada uma queda de 5,9% na produção de energia elétrica (MINISTÉRIO DE MINAS E ENERGIA, 2014). Por isso, a energia termossolar pode se apresentar como uma opção favorável. Assim, o estudo da mesma é de extrema importância. O projeto com o título “Estudo do Desempenho de uma Planta Termossolar Híbrida” tem como objetivo o embasamento no âmbito das plantas térmicas e das medidas solarimétricas para que se possa desenvolver um modelo computacional, com o uso de Redes Neurais Artificiais. Será utilizado o algoritmo “Multi-Layer Perceptron” (MLP) a partir da técnica “BackPropagation”, com vista ao estudo de medições solarimétricas, visando o desempenho da Planta Termossolar Híbrida, focando, principalmente, na eficiência térmica e na potência líquida do ciclo térmico. A metodologia utilizada baseou-se majoritariamente numa extensa bibliografia onde pôde-se montar uma base sobre placas fotovoltaicas que se utilizam da tecnologia CSP (Concentrating Solar Power); ciclo Rankine e outros processos termodinâmicos; medições solarimétricas e instrumentos medidores; e Redes Neurais Artificias. O fim do projeto baseou-se na construção de uma rede neural simples e a simulação da mesma na plataforma Matlab. O conceito de Redes Neurais Artificiais (RNA) foi usado visto que as medições solarimétricas medidas por instrumentos específicos são sujeitas a imprecisões que podem vir a formar lacunas nos dados de entrada, lacunas tal que podem ser evitadas com o uso dessas redes. Com a análise da bibliografia, chegou-se ao resultado de que a região Nordeste do Brasil possui um alto potencial solar, com números de radiação que se comparam aos melhores do mundo (ATLAS SOLARIMÉTICO DO BRASIL, 2000). Isso faz com que o investimento em usinas termossolares nessa região brasileira se torne algo necessário e sensato, visto que um potencial desse ported eve ser aproveitado. Com a ferramenta computacional Matlab, foi possível desenvolver uma rede neural com um código específico e treiná-la, mostrando que é possível evitar as lacunas que os medidores solarimétricos ou certas condições no ambiente de medição impõe no processo geral. Palavras-chave: Energia Termossolar, Redes Neurais Artificiais, Medições Solarimétricas