IOT-DRIVEN OPTIMIZATION OF SELF-SUFFICIENT SOLAR ENERGY SYSTEMS THROUGH METEOROLOGICAL DATA INTEGRATION

Autores

DOI:

https://doi.org/10.61164/rmnm.v10i1.4031

Palavras-chave:

Energia Solar, Modelo Off-Grid, MicroPython, Python, Sistemas Embarcados, Internet das Coisas, Radiação Solar

Resumo

Cerca de 900 mil pessoas não possuem acesso à energia elétrica no Brasil de acordo com o IBGE, enquanto a grande população que depende de hidrelétricas sofre constantemente com os aumentos nos preços gerados por escassez de água e má gestão. Uma alternativa para contornar esse problema se encontra na utilização do Modelo Off-Grid no âmbito de Energia Solar. No entanto, a ausência de energia, por conta da sazonalidade, pode ser um problema para os usuários desse tipo de modelo. Portanto, este trabalho apresenta a utilização de um algoritmo de predição de Radiação Solar implementado em um Sistema Embarcado, com base em dados meteorológicos e no contexto de Internet das Coisas – IoT. O sistema proposto infere a aquisição e gasto de energia elétrica, a fim de informar ao usuário se há necessidade de economia de energia. Os resultados da previsão de radiação, quando em comparação com a aquisição de energia, mostraram-se próximos e, consequentemente, promissores durante o período de testes.

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Referências

AMBARITA, H. Development of software for estimating clear sky solar radiation in Indonesia. Journal of Physics: Conference Series. Medan, Indonesia, 2017. Acesso em: 14 de Novembro de 2019. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/801/1/012093. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/801/1/012093

BOSO, A. C. M. R.; GABRIEL, C. P. C.; GABRIEL FILHO, L. R. A. Análise de Custos dos Sistemas Fotovoltaicos On-grid e Off-grid no Brasil. ANAP Brasil, 1904-3240, v.8, n.12, p.57-66, 2015. Acesso em: 14 de março de 2018. DOI: https://doi.org/10.17271/1984324081220151138. DOI: https://doi.org/10.17271/1984324081220151138

FU, Pinde; RICH, Paul M. A Geometric Solar Radiation Model and its Applications in Agriculture and Forestry. Proceedings of the Second International Conference on Geospatial Information in Agriculture and Forestry. p.357-364, jan. 2000. Acesso em: 30 de outubro de 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/s0168-1699(02)00115-1. DOI: https://doi.org/10.1016/S0168-1699(02)00115-1

GUNJAL, P. et al. An IOT Based Solar Power Robotic Tracking & Monitoring System. International Conference on Communication and Information Processing (ICCIP). Acesso em: 10 de novembro de 2019. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3416985. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3416985

HARTLEY, M.; CARLINI, L.; BELLOCCHI, G. A Software Component for Estimating Solar Radiation. ELSEVIER. p. 411-416, jul. 2005. Acesso em: 12 de novembrp de 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2005.04.002. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2005.04.002

MOOJEN, Thomaz M. B.; CAVALCANTE, Rosane B. L.; MENDES, Carlos A. B. Avaliação da Radiação Solar com Base em Dados de Nebulosidade. Geografia, v.21, n.3, p.41-55. Londrina-PR, set/dez. 2012. Acesso em: 20 de setembro de 2019. DOI: https://doi.org/10.5433/2447-1747.2012v21n3p41.

POP-VADEAN, A. et al. Harvesting Energy an Sustainable Power Source, Replace Batteries for Powering WSN and Devices on the IoT. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. p. 1-9, 2016. Acesso em: 15 de novembro de 2019. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/200/1/012043. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/200/1/012043

RAMAN, A. P.; LI, W.; FAN, S. Generating Light from Darkness. Joule. p.1-8, Los Angeles-California, nov. 2019. Acesso em: 01 de novembro de 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.joule.2019.08.009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.joule.2019.08.009

SPANIAS, Andreas S. Solar Energy Management as an Internet of Things (IoT) Application. 8th International Conference on Information, Intelligence, Systems & Applications (IISA). Lanarca – Cyprus, mar. 2018. Acesso em: 04 de novembro 2019. DOI: 10.1109/IISA.2017.8316460. DOI: https://doi.org/10.1109/IISA.2017.8316460

SUDDARD-BANGSUND, John et al. Organic Salts as a Route to Energy Level Control in Low Bandgap, High Open-Circuit Voltage Organic and Transparent Solar Cells that Approach the Excitonic Voltage Limit. Advanced Energy Meterials. p.1-10, East Lansing – MI, 2016. Acesso em: 27 de novembro de 2019. DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.201501659. DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.201501659

Visual Studio Code. Wikipedia. Março de 2020. Acesso em: 31 Mar. 2020. Disponível em: https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_Studio_Code.

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Publicado

2025-05-30

Edição

v. 10 n. 1 (2025): Revista Multidisciplinar do Nordeste Mineiro - REMUNOM - ISSN 2178-6925

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Artigos

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Como Citar

IOT-DRIVEN OPTIMIZATION OF SELF-SUFFICIENT SOLAR ENERGY SYSTEMS THROUGH METEOROLOGICAL DATA INTEGRATION. (2025). Revista Multidisciplinar Do Nordeste Mineiro, 10(1), 1-29. https://doi.org/10.61164/rmnm.v10i1.4031