Aplicação de redes neurais artificiais para a estimação da vida útil de sistemas de armazenamento em microrredes com fontes renováveis

Abstract

Uma microrrede é um sistema moderno de energia distribuída usando recursos locais de energia sustentável. Nesses sistemas a prioridade são as fontes renováveis, de modo que a energia solar fotovoltaica e eólica são as principais fontes de geração, e os geradores a combustão podem complementar, aumentando a confiabilidade do sistema, juntamente com as baterias. Microrredes isoladas ainda usam amplamente a tecnologia de chumbo-ácido em seu sistema de armazenamento por apresentar uma boa relação de custo-benefício com em comparação às outras tecnologias. Porém baterias deste tipo tendem a diminuir bastante sua vida útil devido ao regime mais severo das fontes renováveis e fazer uma estimativa para o tempo de vida dessas baterias de chumbo- ácido pode ser bastante complexo. O presente trabalho busca contribuir com as soluções para tal problema, a partir do desenvolvimento de duas Redes Neurais Artificiais em MATLAB que foram usadas em três conjuntos de dados, que foram obtidos usando fatores de estresse das baterias e o modelo de Schiffer para vida útil, ambos presentes no algoritmo iBASST. Os três conjuntos foram bem sucedidos em seus propósitos, conseguido prever a vida útil das baterias e obtendo bons valores de 𝑅2. Além disso, comprovando que os fatores de estresse podem ser usados para prever a vida útil de bateria de chumbo-ácido em microrredes isoladas.