Controle Estatístico de Processos na área de Energia Fotovoltaica: Uma Revisão de Literatura
Paula Donaduzzi Rigo (UFSM) pauladonaduzzi@gmail.com
Graciele Rediske (UFSM) gra_rediske@hotmail.com
Lauren Peres Lorenzoni (UFSM) lauren.lorenzoni@ufsm.br
Leandro Cantorski da Rosa (UFSM) leski78@hotmail.com
Julio Cezar Mairesse Siluk (UFSM) jsiluk@ufsm.br
O uso da energia solar por meio da tecnologia fotovoltaica (FV) cresce exponencialmente em todo o mundo. Mesmo com esse avanço rápido, a energia solar FV continua exposta a muitos desafios antes de se tornar a maior fonte de eletricidade do mundo. Para o aprimoramento da fabricação dos componentes dos sistemas fotovoltaicos e monitoramento da geração de energia, pesquisadores e a indústria podem fazer uso de ferramentas do Controle Estatístico de Processos (CEP). Por isso, este artigo busca explorar quais as ferramentas CEP utilizadas para cada diferente problema dentro dessa grande área. Foi realizada uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) dos artigos da área de energia fotovoltaica que usam das ferramentas do CEP para solucionar diferentes problemas. Um total de 23 artigos foram considerados para a análise. Três classes de problemas foram identificadas: (1) Artigos que buscam monitorar o processo de fabricação de módulos FV para elevar a qualidade, produtividade e reduzir custos; (2) artigos que buscam monitorar o sistema fotovoltaico em operação para detecção de falhas;
e (3) artigos que buscam testar novas tecnologias desenvolvidas para apoiar os sistemas FV. Foi observada uma tendência nas publicações do monitoramento da fabricação de módulos para o monitoramento da geração de energia.
Palavras-chave: Energia solar, Módulos FV, CEP, Cartas de controle.
1 1. Introdução
A energia, nas suas mais variadas formas, é um produto indispensável à vida humana, sendo a eletricidade em termos de abastecimento energético uma das formas de energia mais convenientes, tornando-se um recurso estratégico para o desenvolvimento de muitos países e regiões (DE ANDRADE et al., 2017). Com o aumento da demanda por energia e possível esgotamento das fontes não-renováveis, é necessária a busca por fontes renováveis de energia, como a solar. A energia solar é uma das fontes de energia mais promissora e viável para substituir os combustíveis fósseis, pois é ilimitada e não gera poluição. Além dos aspectos ambientais, os modernos sistemas fotovoltaicos (FV) podem fornecer retornos perceptíveis sobre o investimento comparáveis aos combustíveis fósseis e podem atender às demandas de consumo mundial de energia (JUNG; HAN; KIM, 2019).
A capacidade instalada cumulativa fotovoltaica (FV) em todo o mundo ultrapassou meio Terawatt em 2019, com 580,1 GW conectados à rede e 3,4 GW fora da rede (IRENA, 2020). A tecnologia fotovoltaica de geração de energia tem apresentado o crescimento mais rápido e continuará a aumentar sua parcela de energia em todo o mundo (ZOMER et al., 2020). Apesar dos avanços tecnológicos feitos neste campo, a energia solar FV continua exposta a muitos desafios antes de se tornar a maior fonte de eletricidade do mundo (TAGHEZOUIT et al., 2021).
Juntamente com o crescimento da tecnologia começam a surgir maior necessidade de pesquisas para auxiliar no desempenho das tecnologias que compõe o sistema, juntamente com métodos que auxiliem o monitoramento de geração de energia destes sistemas em campo.
As indústrias devem ter seus processos sob controle para obter cada vez melhor desempenho, e essa afirmativa é verdade em particular para a indústria fotovoltaica (PV) (ALLEBE et al., 2002). Por exemplo, a fabricação de módulos fotovoltaicos, que é o principal componente do sistema, exige um complexo controle dos requisitos da qualidade. A qualidade do material e o processo de montagem dos módulos FV influenciam diretamente na eficiência na geração de energia elétrica e na sua vida útil, ambas qualidades essenciais para a viabilidade econômica das usinas FV.
Além do controle de fabricação dos componentes dos sistemas FV, também é necessário o controle da geração de energia elétrica e a detecção de falhas das usinas FV ao longo de sua vida útil. Manter um sistema FV funcionando sem problemas e com segurança e gerar a energia desejada é um desafio (HARROU et al., 2018). Essas usinas, como qualquer outra de geração de energia, são continuamente confrontadas ao operar com várias falhas que podem afetar seus componentes (módulos, inversores, proteções e cabos) (TAGHEZOUIT et al., 2020).
2 Sob o cenário exposto anteriormente, sabe-se que as indústrias e pesquisadores fazem uso de técnicas estatísticas de controle dos processos para aprimora-los. Segundo Montgomery (2016) o Controle Estatístico do Processo (CEP) é “uma poderosa coleção de ferramentas de resolução de problemas útil na obtenção da estabilidade do processo e na melhoria da capacidade através da redução da variabilidade”. Diante disso, surge a dúvida sobre quais as ferramentas utilizadas para cada diferente aplicação dentro dessa grande área. Por isso, este artigo tem como objetivo realizar uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) da energia FV associada ao CEP, e responder às seguintes questões de pesquisa:
Q1: Quais os problemas em Energia Fotovoltaica resolvidos com o CEP?
Q2: Quais são as ferramentas associados ao CEP?
2. Referencial Teórico
2.1. Energia Solar Fotovoltaica
Hoje em dia, a energia solar é utilizada como uma fonte eficiente de eletricidade para residências e também para pequenos projetos industriais (TOUQEER et al., 2020). O aproveitamento da energia solar por sistemas fotovoltaicos pode ser autônomo ou conectado à rede, através de uma única fonte de energia ou de maneira híbrida (produzir energia a partir de mais do que uma fonte). Os primeiros sistemas a serem utilizados foram os autônomos, em regiões distantes da rede elétrica, nos quais o custo de expansão da linha fosse muito elevado (RUSCHEL, 2015). A designação deste sistema é dada a sistemas isolados que usam os seus próprios geradores como fonte de energia. Geradores fotovoltaicos isolados, são utilizados junto com um banco de baterias recarregáveis que armazena a energia para os horários em que não há radiação solar, podem ser utilizados para alimentação de cargas isoladas (ENERGÉTICA, 2012). A captura de energia solar por meio de energia fotovoltaica painéis para a produção de eletricidade é considerada um dos mercados mais promissores no domínio das energias renováveis. Devido à sua perspectiva de crescimento acelerado e altos níveis de investimento envolvidos, o mercado fotovoltaico está cada vez mais disputado em todo o mundo, principalmente na Europa, China e nos Estados Unidos (SAMPAIO; GONZÁLEZ, 2017b).
2.2. Controle Estatístico de Processo
O Controle Estatístico de Processo (CEP) é um método estatístico para controle e melhoria da qualidade. Considera-se que qualidade é o atingimento das especificações técnicas de um
3 produto ou serviço, o CEP busca controlar os requisitos da qualidade e reduzir da variabilidade nos processos e produtos. Desde o início dos anos 1920, o CEP tem sido usado como um gráfico de monitoramento e ferramenta de diagnóstico para melhorar e monitorar a qualidade do produto, especialmente na indústria de manufatura (PARTHASARATHY; FERGUSON, 2020). O CEP foi desenvolvido para monitoramento de processos para garantir um desempenho estável e satisfatório em vários sistemas, especialmente aqueles envolvendo múltiplas variáveis.
O objetivo principal é detectar quaisquer causas atribuíveis assim que ocorrerem (XIAN et al., 2019).
O gráfico de controle é a principal técnica do CEP. A Figura 1 exibe um característico gráfico ou carta de controle. Esse gráfico mostra as médias das medidas de uma característica da qualidade em amostras do processo versus tempo (ou o número da amostra). O gráfico tem uma linha central (LC) e limites superior e inferior de controle (LSC e LIC). A linha central representa onde essa característica do processo deveria estar se não estivessem presentes fontes de variabilidade (MONTGOMERY, 2016).
Figura 1 - Exemplo de gráfico de controle utilizado no CEP
Fonte: (MONTGOMERY, 2016)
A técnica de controle estatístico de qualidade prevê que um sistema está sujeito a mudanças e variações, avaliando se esses parâmetros são significativos. Quando um processo está sob controle estatístico, ele está dentro dos limites inferior e superior de controle, e pode ser considerado um bom processo (DE ANDRADE et al., 2017). As cartas de controle podem ser de variáveis ou de atributos, dependendo da característica da qualidade a ser controlada.
4 3. Método
A Figura 2 apresenta o fluxograma desta pesquisa, realizado sob as diretrizes de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL). Uma RSL é composta por um protocolo de revisão que segue um sistema que permita a replicabilidade da pesquisa por outros autores. O primeiro passo consistiu na elaboração das duas questões de pesquisa apresentadas no Capítulo 1. Em seguida, duas bases de dados de artigos científicos foram selecionadas: SCOPUS e Web of Science. Essas bases juntas indexam artigos de qualidade e de diferentes editoras (Elsevier, Emerald, Springer, Taylor & Francis, IEEE e Wiley).
Figura 2 - Fluxograma do método da pesquisa
Fonte: Autores
Leituras iniciais sobre o tema resultou na seleção de palavras chave e pesquisas piloto aprimoraram o conjunto de palavras relevantes para o tema de investigação. Esse processo resultou na seguinte string de pesquisa avançada submetida nas bases de dados: TITLE-ABS-
Início
Definição das bases de dados Scopus e Web of Science
Definição das palavras-chave Photovoltaic e statistical process control
(e palavras relacionadas)
Base final de artigos 23 artigos
Compilação dos resultados métodos, classes de problemas e
metadados dos artigos Definição das questões de
pesquisa
Consulta nas bases de dados
79 artigos
Análise de duplicados 26 artigos removidos
Leitura inicial 53 artigos
Critérios de exclusão 21 artigos removidos
Leitura completa 32 artigos
Critérios de inclusão 9 artigos removidos
Fim
5 KEY(("statistical process control" OR “control charts”) AND ("photovoltaic energy" OR
"solar energy" OR "photovoltaic" OR "solar" OR "FV")). Como observado na string, essas palavras foram pesquisadas no título, resumo e palavras chave dos artigos. Também se seguiu a seguinte estratégia de busca: sem limite de anos, idioma inglês e filtrado por artigos de periódicos e conferências. Como resultado inicial, o número de artigos foi de 56 no Scopus e 28 na Web of Science. Esses artigos foram submetidos no gerenciador de referências Mendeley e 26 artigos duplicados foram removidos, finalizando em 53 artigos para estudo.
O primeiro procedimento realizado nos artigos foi a exclusão baseado em leituras iniciais de título, resumo e palavras chave. Para isso, cada artigo passou pelos seguintes questionamentos:
(1) O artigo trata de técnicas de Controle Estatístico de Processos? E (2) O artigo trata do tema de energia solar fotovoltaica? Se ambas respostas fossem “Sim”, o artigo se mantinha para análise completa. Nesse processo, 21 artigos foram removidos, resultando em 32 artigos para a leitura completa. O segundo procedimento foi a leitura completa, onde foi possível observar que alguns artigos selecionados na etapa anterior ainda assim não apresentavam sinergia ao tema, por isso, 9 artigos foram excluídos, mantendo 23 artigos que efetivamente tratam do tema.
Com a base de artigos final organizada, foi realizado o processo de extração de informações dos artigos, como: título, ano, autores, quantidade de citações recebidas, país de origem e aplicação da pesquisa, problema de pesquisa, método e ferramentas aplicadas. Essas informações são discutidas no próximo capítulo.
4. Resultados e Discussão
Com a leitura completa dos 23 artigos foi possível identificar que alguns problemas investigados por eles tinham sinergia suficiente para serem alocados em uma classe de problemas. Por isso, essa seção está dividida em quatro subseções de classes de problemas:
monitoramento da fabricação de módulos fotovoltaicos com nove artigos; monitoramento do sistema fotovoltaico em operação para detecção de falhas com sete artigos; desenvolvimento de tecnologias para sistemas fotovoltaicos com quatro artigos; e outras aplicações do CEP na área de energia fotovoltaica com três artigos.
4.1. Monitoramento da fabricação de módulos fotovoltaicos
Dentre os 23 estudos analisados, o tema monitoramento da fabricação de módulos fotovoltaicos foi objeto de investigação de nove artigos. Esta classe de problema foi observada majoritariamente nos artigos mais antigos, datando entre 1997 e 2009. Apenas dois artigos são
6 considerados mais atualizados, do ano de 2015. Isso significa que na década de 2000 a indústria fotovoltaica, a consequentemente, diversos pesquisadores, estavam em busca de otimizar a produção de módulos fotovoltaicos com vistas a elevar a qualidade, a produtividade e reduzir os custos. O Quadro 1 apresenta os artigos, o problema específico e as ferramentas utilizadas.
Quadro 1 - Artigos que tratam da fabricação de módulos fotovoltaicos Referência Periódico/
Conferência Problema Ferramentas
(KING;
MITCHELL;
JESTER, 1997)
AIP Conference Proceedings
Auxiliar a indústria fotovoltaica na melhoria e redução do custo de
fabricação do módulo FV da Siemens Solar Industries.
Cartas de controle de média e amplitude.
(BATHEY et al., 2000)
Twenty-Eighth IEEE Photovoltaic
Specialists Conference
Reduzir os defeitos de produção de pastilhas de silício multicristalino
Cartas de controle de média e amplitude e
DoE (Design of Experiment),
(ALLEBE et al., 2002)
Twenty-Ninth IEEE Photovoltaic
Specialists Conference
Aplicar o Controle Estatístico de Processo (CEP) em um no processo semi-industrial de fabricação de módulos FV.
Esquemas de amostragem, Cartas de
controle de média e amplitude e Modelagem ANOVA (COLEMAN;
NICKERSON, 2005)
Thirty-first IEEE Photovoltaic
Specialists Conference
Reduzir a variabilidade do processo de fabricação de módulos
FV.
Carta de Controle NEWMA (Multivariate Exponentially Weighted
Moving Average).
(FREDRIC et al., 2005)
Thirty-first IEEE Photovoltaic
Specialists Conference
Reduzir a variabilidade linha de processamento de módulos FV da
Shell.
Coeficiente de variação, Análise fatorial, Carta de controle de média e
desvio padrão.
(STERN, 2007)
5th International Energy Conversion
Engineering Conference
Desenvolver uma abordagem de conjunto de módulos solares que apresenta maior confiabilidade e menor custo, com capacidade de
fabricação em massa em um ambiente de produção.
Cartas de controle não especificada
(PONGCHAVALIT, 2009)
World Academy of Science, Engineering
and Technology
Reduzir a variabilidade do processo de fabricação de módulos
FV.
Gráfico de controle MMA (Multivariate
Moving Average)
7
Referência Periódico/
Conferência Problema Ferramentas
(WU et al., 2015)
International Journal of Production
Research
Desenvolvimento de um modelo matemático e cartas de controle
para processo de produção de módulos FV
Gráfico de Controle NEWMA (Multivariate Exponentially Weighted
Moving Average) e Matriz de covariância
(BROUSSILLOU et al., 2015)
IEEE 42nd Photovoltaic Specialist Conference
Avaliar o processo novo de produção de módulos FV, desenvolvido pela empresa
NEXCIS.
Cartas de controle de média de desvio padrão, cálculo de Cp e
Cpk
Fonte: Autores
Ao observar a coluna “Problema” do Quadro 1 percebe-se que os autores usaram de cartas de controle estatístico de processo para reduzir a variabilidade dos requisitos da qualidade, reduzir custos de fabricação, reduzir falhas/defeitos de fabricação e elevar a produtividade da fabricação em diferentes empresas, sendo três delas especificadas nos trabalhos: Siemens Solar Industries, Shell e NEXCIS. As cartas de controle utilizadas nos artigos são normalmente de média e amplitude ou desvio padrão, destacando a carta de controle NEWMA utilizada em dois artigos. As ferramentas associadas são Design of Experiment, estatística ANOVA, Coeficiente de variação, Análise fatorial e cálculo da capacidade de processo Cp e Cpk.
Considerando que o custo do módulo fotovoltaico reduziu expressivamente da década de 2010 em diante, pode-se inferir que os esforços da academia e da indústria se valeu, conseguindo aprimorar o processo ao nível de torna-lo economicamente viável para produção em larga escala. São essas iniciativas na produção dos módulos fotovoltaicos, somadas ao aprimoramento dos demais processos das usinas, que permitiram a tecnologia fotovoltaica ser aplicada em diversos países, como é observado em relatórios de geração de energia elétrica mundiais.
4.2. Monitoramento do sistema fotovoltaico em operação para detecção de falhas
Dentre os 23 estudos analisados, o tema monitoramento do sistema fotovoltaico em operação para detecção de falhas foi objeto de investigação de sete artigos. O uso de geração de energia solar fotovoltaica está aumentando à medida que a demanda mundial de energia aumenta.
Portanto, confiabilidade, segurança, ciclo de vida e eficiência aprimorada de usinas fotovoltaicas se tornaram uma grande preocupação na pesquisa hoje em dia (DUPONT et al.,
8 2019). Nesse contexto, sistemas de monitoramento são necessários para garantir a produtividade operacional necessária e evitar custos de manutenção superfaturados.
Os sistemas FV estão continuamente expostos a muitas falhas potenciais que causam perdas consideráveis na geração de energia. As falhas podem ocorrer devido a causas físicas, ambientais e elétricas, bem como no lado da Corrente Contínua (CC) e Corrente Alternada (CA). Apesar do grande progresso na tecnologia de sistemas FV para garantir seu funcionamento ideal, na prática vários fatores podem afetar significativamente o desempenho do sistema FV, diminuindo sua eficiência. Os sistemas fotovoltaicos apresentam diferentes fontes de falhas que afetam a energia gerada pelos módulos (por exemplo, curto-circuito, circuito aberto e falhas de sombra). Essas falhas podem reduzir consideravelmente a eficiência de produção e a vida útil (HARROU et al., 2018).
Para sistemas fotovoltaicos, um componente com baixo desempenho ou defeituoso pode ser visto como um valor atípico quando seus parâmetros elétricos se desviam significativamente de um comportamento considerado normal (DUPONT et al., 2019). A detecção de falhas em tais sistemas é fundamental para melhorar sua confiabilidade, produtividade, segurança e eficiência (GAROUDJA et al., 2017a).
Gráficos de controle estatístico aplicados a usinas fotovoltaicas fornecem avisos antecipados de mudanças anormais na operação do sistema, permitindo que os operadores identifiquem falhas potenciais, como curto-circuito, circuito aberto, polarização do sensor e falhas de sombreamento (DUPONT et al., 2019). Até recentemente, gráficos estatísticos de controle de processo não eram amplamente usados para monitorar o desempenho de sistemas fotovoltaicos, cenário que vem se alterando desde 2017, onde é possível verificar na literatura o crescente interesse nestas técnicas como auxílio na detecção de problemas no sistema fotovoltaico.
Quadro 2 - Artigos que tratam do monitoramento de usinas fotovoltaicas Referência Periódico/
Conferência Problema Ferramentas
(MALLOR et
al., 2017) Solar Energy
Detectar automaticamente outliers ou falhas na produção
de energia solar de conjuntos idênticos (matrizes irmãs) de painéis solares fotovoltaicos
Gráficos de controle de média e amplitude, FPCA (Functional Principal Component Analysis)
e Boxplot.
(GAROUDJA et al., 2017b)
6th International Conference on Systems and Control
Monitorar o lado CC de sistemas fotovoltaicos e detectar sombreamento parcial.
Gráfico de controle EWMA (Exponentially Weighted
Moving Average)
9
Referência Periódico/
Conferência Problema Ferramentas
(GAROUDJA et al., 2017a)
Statistical fault detection in photovoltaic systems
Monitorar o lado CC de sistemas fotovoltaicos e detectar sombreamento parcial.
Gráfico de controle EWMA (Exponentially Weighted
Moving Average)
(HARROU et
al., 2018) Renewable Energy
Detectar a presença de falhas nos dados e de identificar o tipo
de falha detectada na parte CC do sistema fotovoltaico.
Gráfico de controle EWMA (Exponentially Weighted Moving Average); Gráfico de
monitoramento MEWMA (Multivariate Exponentially Weighted Moving Average)
(DUPONT et al., 2019)
Energy Conversion and Management
Detectar e diagnosticar condições operacionais não
ideais para usinas FV conectadas à rede em tempo
real
Gráfico de controle de MA (Moving Average)
(CAUSIA AGUISTI;
MUSYAFA’;
KHAMIM ASY’ARI,
2020)
E3S Web of Conference
Analisar a confiabilidade, disponibilidade e manutenibilidade do sistema
fotovoltaico
Gráfico de Controle Shewhart
(TOUQEER et al., 2020)
Journal of Engineering
Research
Detectar qualquer variação severa na tensão do sistema utilizando como variáveis explicativas a tensão (T) e a
capacitância (C).
Amostragem por Conjuntos Classificados (RSS); RSS mediano (MRSS); RSS extremo
(ERSS) Fonte: Autores
Tradicionalmente nas indústrias de manufatura, o controle estatístico de qualidade é usado para monitorar e controlar a qualidade do produto. Além disso, os gráficos de controle de processo estatístico podem fornecer avisos antecipados de mudanças anormais nas operações do sistema, ajudando os operadores a identificar o início de falhas potenciais, como curtos-circuitos, circuitos abertos, polarização do sensor e falhas de sombreamento (GAROUDJA et al., 2017a).
Apesar de todos os benefícios e avanços de pesquisa alcançados até agora, as plantas fotovoltaicas ainda são altamente vulneráveis à ocorrência de falhas que reduzem significativamente a eficiência, segurança e tempo de vida. Sistemas eficientes de monitoramento e supervisão podem aumentar a disponibilidade de plantas fotovoltaicas. Nesse
10 caminho alguns autores buscam detectar e diagnosticar condições operacionais não ideais para usinas FV (DUPONT et al., 2019; GAROUDJA et al., 2017b, 2017a; HARROU et al., 2018;
MALLOR et al., 2017). Pois o não diagnóstico destas falhas pode resultar em perda de energia, desligamento do sistema ou até mesmo violações graves de segurança, são geralmente difíceis de evitar.
Outro fator que alguns autores frisam é a importância de detecção a qualquer variação severa na tensão do sistema fotovoltaico, a fim de detectar um comportamento incomum (CAUSIA AGUISTI; MUSYAFA’; KHAMIM ASY’ARI, 2020; TOUQEER et al., 2020). A produção em tensão elétrica fotovoltaica tem desempenho flutuante, por isso precisa ser mantida com ótimo controle e sistema operacional. A confiabilidade na manutenção da operação precisa ser mantida, para que a produção de tensão elétrica possa ser mantida.
4.3. Desenvolvimento de tecnologias para sistemas fotovoltaicos
O tema desenvolvimento de tecnologias para sistemas fotovoltaicos foi objeto de investigação de quatro artigos e podem ser visualizados no Quadro 3.
Quadro 3 - Exemplo de tabela Referência Periódico/
Conferência Problema Ferramentas
(CHEN et al., 1999)
Engineering Optimization
Projeto de um sistema de irrigação com alimentação solar usando índices de capacidade de design
Carta de controle de média e desvio padrão, design robusto
e Simulação Monte Carlo
(JIN; GUO, 2003)
International Journal of Flexible Manufacturing
Systems.
Reduzir as variações inerentes de processo de fabricação de baterias
para uso em sistemas fotovoltaicos.
Método ANOVA e Variance Component
Decomposition
(DE ANDRADE et
al., 2017)
Renewable and Sustainable Energy
Reviews
Monitorar a qualidade de um sistema de irrigação, indicando causas especiais de variabilidade
ou anomalias do processo que prejudicam a qualidade
Gráficos de controle de Shewhart, EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) e CUSUM
(Cumulative Sum) Fonte: Autores
Esses artigos foram publicados em décadas diferentes. O mais antigo, de 1999, tratou de análise de capacidade de um projeto de sistema de irrigação usando painéis solares. Já o artigo mais recente, de 2017, também trata de sistema de irrigação com sistema fotovoltaico, mas agora o
11 objetivo é o monitoramento da qualidade e busca por detecção de anomalias desse sistema em operação.
Isso significa que décadas passadas, o tema ainda estava sob fase de projetos, e atualmente, o objetivo é analisar os sistemas em operação. A diferença entre esses dois artigos não ocorre apenas no objetivo de análise, mas também na complexidade de ferramentas utilizadas por eles.
O artigo mais recente usa de cartas de controle de Shewhart, EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) e CUSUM (Cumulative Sum).
O último artigo a ser discutido trata da redução da variabilidade de produção de baterias que são usadas em sistemas fotovoltaicos. Esse artigo assemelha-se a primeira classe de problemas, sobre o monitoramento da fabricação de módulos FV, mas como o objeto de pesquisa são as baterias, ele não foi alocado na classe de problema.
5. Conclusão
Este artigo realizou uma RSL dos artigos da área de energia fotovoltaica que usam das ferramentas do CEP para solucionar diferentes problemas. Um total de 23 artigos foram considerados para a análise. Três classes de problemas foram identificadas: (1) Artigos que buscam monitorar o processo de fabricação de módulos FV para elevar a qualidade, produtividade e reduzir custos; (2) artigos que buscam monitorar o sistema fotovoltaico em operação para detecção de falhas; e (3) artigos que buscam testar novas tecnologias desenvolvidas para apoiar os sistemas FV. Percebe-se que artigos mais clássicos tratavam da classe de problema (1) e artigos mais recentes da classe de problemas (2).
Isso evidencia que os esforços da academia em tornar a produção de módulos FV mais viável tecnicamente e economicamente por meio do controle estatístico de seus requisitos da qualidade podem ter causado o aprimoramento da produção até atingir alta produtividade e, então, abranger maiores demandas. Com isso, os estudos de fabricação puderam ser menos explorados e nos últimos anos estudos acerca da manutenção de usinas em operação passaram a ser explorados pela literatura. Ambos fazendo uso de técnicas CEP.
Para as usinas em operação, os gráficos de controle de processo estatístico podem fornecer avisos antecipados de mudanças anormais, ajudando os operadores a identificar o início de falhas potenciais, como curtos-circuitos, circuitos abertos, polarização do sensor e sombreamento parcial. Detectar e identificar falhas rapidamente pode melhorar consideravelmente a eficiência e a confiabilidade em sistemas fotovoltaicos. A detecção e o
12 diagnóstico precisos de falhas em sistemas fotovoltaicos são os principais capacitadores para a economia de custos de manutenção e, acima de tudo, para melhorar o rendimento.
Diante dos resultados deste estudo é possível confirmar que as ferramentas do CEP são aplicadas na área de energia FV sob três diferentes classes de problemas, sendo observada uma tendência nas publicações do monitoramento da fabricação de módulos para o monitoramento da geração de energia. Estudos futuros podem ser realizados ampliando as palavras-chave da RSL para outros métodos estatísticos para controle da qualidade, como planejamento de experimentos e amostragem de aceitação.
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