"Ciências Básicas para o Desenvolvimento Sustentável"
24 a 26 de outubro de 2023
Trabalho 18307
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Ensino médio |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Engenharia elétrica |
| Setor | Departamento de Engenharia Elétrica |
| Bolsa | PIBIC Ensino Médio |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Júlia Guimarães Carvalho |
| Orientador | VICTOR PELLANDA DARDENGO |
| Outros membros | HEVERTON AUGUSTO PEREIRA |
| Título | Web scraping para auxílio do monitoramento de desempenho de usinas fotovoltaicas |
| Resumo | Nos últimos anos, a energia solar tem crescido de forma exponencial. A geração de energia proveniente dos painéis solares pode ser influenciada por diversos fatores, como irradiância solar, temperatura, sujidade, tipo de material usados nos painéis, etc. Por isso é necessário que se realize um acompanhamento recorrente da geração das usinas solares. Obter uma base de dados de longos períodos é essencial para avaliar o desempenho dessas usinas, entretanto, a obtenção desses dados, em muitos casos é feita de maneira manual, tornando um processo ineficiente e custoso. Dessa forma, utilizando Web Scraping, esses dados de geração podem ser obtidos de maneira automática para as usinas e períodos selecionados, possibilitando assim a criação de banco de dados com um alto volume de dados. Esses dados podem ser melhor analisados trazendo uma avaliação mais precisa e robusta sobre aspectos gerais das usinas solares. O trabalho encontra-se em fase de desenvolvimento e uma versão inicial de um código de busca de dados já foi implementado. O projeto iniciou-se com a apresentação de comandos básicos no Python, como for, while, além de aspectos como a construção de DataFrames e manipulações de dados, principalmente utilizando-se a biblioteca Numpy do Python. Além disso, cursos introdutórios foram realizados na plataforma Kaggle, entre eles o curso de “Pandas”, “Python”, além de estudos para a construção de gráficos. Atualmente, um banco de dados está sendo construído contendo a geração diária de uma usina fotovoltaica alocada na proximidade da região de Viçosa. Utilizando Web Scraping, a produção diária desta usina é baixada, referente a um período de tempo determinado, em planilhas no formato Excel. Todos esses dados são então lidos e armazenados em DataFrame, o qual será usado de suporte para realizar monitoramento/avaliação da produção das usinas Entre os índices a serem avaliados estão a média da produção diária desta usina, ao longo de um período, por exemplo um ano. Sabe-se que o desgaste, sujidade, nível de radiação solar, entre outros aspectos, interferem na produção de energia, portanto, espera-se avaliar através desses dados se a usina vem sofrendo uma queda de desempenho em sua produção. Sabe-se que dependendo da estação do ano, o sol nasce e se põe em horários e posições distintas, o que impacta diretamente no período de produção diária dos painéis. Em trabalhos futuros, espera-se também obter índices demonstrando a variação de produção dos painéis referente a cada estação do ano. Ao fim do projeto, espera-se através dos índices e dados levantados, criar dashboards a fim de trazer um melhor entendimento sobre o desempenho de produção da usina. |
| Palavras-chave | web scraping, energia solar, Python |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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