| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
| dc.contributor.advisor | Melo, Fernando Cardoso | pt_BR |
| dc.contributor.author | Almeida, Kevin Augusto Teixeira de | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2025-11-12T19:24:19Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-12T19:24:19Z | - |
| dc.date.issued | 2025-11-12 | - |
| dc.date.submitted | 2025-06-27 | - |
| dc.identifier.citation | ALMEIDA, Kevin Augusto Teixeira de. Desenvolvimento de ferramenta computacional e hardware conectado à nuvem para avaliação em tempo real do potencial de geração fotovoltaica. 2025. 148 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/53042 | - |
| dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2025. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Este estudo apresenta o desenvolvimento de uma solução acessível e eficiente para moni toramento e estimação da geração fotovoltaica em tempo real. Ao integrar um hardware de
baixo custo com processamento em nuvem, a ferramenta contribui para a disseminação do uso
de energias renováveis, auxiliando no ensino, na pesquisa e na tomada de decisão em sistemas
fotovoltaicos. Inicialmente, foram desenvolvidas simulações de um módulo fotovoltaico nos
softwares Matlab® e Simulink®, utilizando o método iterativo. Devido ao alto custo compu tacional, adotou-se posteriormente o método analítico no Google Colab®, resultando em maior
eficiência de processamento. A segunda etapa consistiu no desenvolvimento de um hardware
baseado no microcontrolador ESP32, com sensores de temperatura, irradiância, tensão e cor rente, capaz de enviar os dados para a nuvem. As estimativas de geração são processadas em
tempo real utilizando o Google Colab® e os resultados são apresentados de forma estruturada
no Power BI®. Por fim, o sistema foi instalado no SG-11 e validado com dados do Laborató rio de Termociência e Metrologia Dinâmica da UnB e da planta fotovoltaica da Faculdade de
Tecnologia. A simulação da geração apresentou RMSE de 12,35 kW e MAE de 6,81 kW. Já
a coleta de irradiância obteve nRMSE de 0,05160, MAE de 23,98 W/m² e MAPE de 7,98%,
demonstrando boa precisão na aquisição dos dados climáticos e a viabilidade da ferramenta
para o monitoramento remoto. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.title | Desenvolvimento de ferramenta computacional e hardware conectado à nuvem para avaliação em tempo real do potencial de geração fotovoltaica | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Geração solar fotovoltaica | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Sistemas fotovoltaicos | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Potencial de geração fotovoltaico | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Energia solar | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Processamento em nuvem | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | This study presents the development of an accessible and efficient solution for real-time mo nitoring and estimation of photovoltaic energy generation. By integrating low-cost hardware
with cloud-based processing, the tool contributes to the dissemination of renewable energy use,
supporting education, research, and decision-making in photovoltaic systems. Initially, simula tions of a photovoltaic module were developed using Matlab® and Simulink®, employing the
iterative method. Due to the high computational cost, the analytical method was subsequently
adopted using Google Colab®, resulting in greater computational efficiency. The second stage
involved the development of a hardware system based on the ESP32 microcontroller, equip ped with sensors for temperature, irradiance, voltage, and current, capable of sending data
to the cloud. Energy generation estimates are processed in real time via Google Colab®, and
the results are presented in a structured manner using Power BI®. Finally, the system was
installed at SG-11 and validated with data from the Laboratory of Thermoscience and Dyna mic Metrology at the University of Brasília (UnB), as well as from the photovoltaic plant of
the Faculty of Technology. The generation simulation presented an RMSE of 12.35 kW and
an MAE of 6.81 kW. The irradiance data collection yielded an nRMSE of 0.05160, MAE of
23.98 W/m², and MAPE of 7.98%, demonstrating good accuracy in climatic data acquisition
and the feasibility of the tool for remote monitoring. | en |
| dc.description.unidade | Faculdade de Tecnologia (FT) | pt_BR |
| dc.description.unidade | Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) | pt_BR |
| dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | pt_BR |
| Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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