desenvolvimento de sistema de aquisiÇÃo de dados …
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XXIII Simposio Peruano de Energía Solar y del Ambiente (XXIII-
SPES), Huancayo, 14 -19.11.2016
DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE AQUISIÇÃO DE DADOS PARA
INSTALAÇÕES FOTOVOLTAICAS BASEADO NA PLATAFORMA ARDUINO
Mathias G. Titton - [email protected]
Alexandre J. Bühler - [email protected]
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, IFRS - Campus Farroupilha
Resumo: Os sistemas de microgeração e minigeração fotovoltaica estão conquistando espaço por todo o cenário
mundial, sendo evidente a importância da geração de energia elétrica renovável e descentralizada, que proporciona
inúmeros benefícios para o consumidor. Neste contexto, o Brasil é um país que vem demonstrando um mercado
promissor para a geração de energia fotovoltaica em instalações residenciais e empresariais, visto que o consumo e os
custos associados pela compra de energia das concessionárias estão se tornando cada vez maiores. Sistemas de
aquisição de dados para o monitoramento destes sistemas fotovoltaicos são importantes, pois fornecem informações
sobre o desempenho do sistema e podem auxiliar na detecção de falhas. Entretanto, em geral, o custo de bons sistemas
de aquisição de dados é alto, o que muitas vezes dificulta sua compra por parte do consumidor. O objetivo deste
trabalho é desenvolver um sistema de aquisição de dados de baixo custo aplicado para sistemas fotovoltaicos
residenciais, de modo a realizar uma análise da potência gerada ao longo do tempo e informar com precisão ao
empreendedor o comportamento do sistema fotovoltaico adquirido. Este projeto foi desenvolvido a partir da plataforma
Arduino, que atende os requisitos de projeto e possui programação relativamente simples, com inúmeras bibliotecas de
comandos disponíveis na internet.
Palavras chave: Arduino, energia fotovoltaica, sistema de aquisição de dados.
1. INTRODUÇÃO
Nos últimos quatro anos, muito tem-se avançado no Brasil em relação à legislação sobre energias renováveis.
Atualmente, a norma que regulamenta este setor é a Resolução Normativa Nº 687, de 24 de novembro de 2015,
atualizando a Resolução Normativa Nº 482, de 17 de abril de 2012. O sistema que vigora no Brasil é o de compensação
de energia elétrica, no qual o consumidor é taxado apenas sobre a diferença de energia consumida e a energia injetada na
rede no mês. Caso a unidade geradora forneça potência ativa superior à potência consumida, esta atualização estende o
crédito para consumo em até 60 meses. Além disso, é possível ingressar ao sistema de compensação de energia elétrica as
unidades consumidoras com microgeração (sistemas de até 75 kW) ou minigeração (sistemas de 75 kW até 5 MW)
distribuída, integrante de empreendimento de múltiplas unidades consumidoras, caracterizada como geração
compartilhada ou caracterizada como autoconsumo remoto, ampliando as possibilidades de investimento em energias
renováveis (ANEEL,2016).
Segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL, apenas 0,02% (22.962kW) da potência instalada no país
é proveniente de fonte fotovoltaica, apesar do ótimo potencial solar existente no país. Este número é muito baixo em
relação às usinas termelétricas e termonucleares, que juntas somam 28,9% (42.634.661kW) da potência total. Apesar
disso, os empreendimentos em construção e com construção não iniciada para Centrais Geradoras Fotovoltaicas somam
2.952.997kW, ou seja, aproximadamente 128 vezes o valor atual de potência instalada. Estes dados indicam que a
sociedade está mudando e os investimentos no setor estão crescendo, ao passo em que o custo da energia da rede está se
tornando cada vez mais alto.
De todas as fontes de energia utilizadas para a microgeração no Brasil, a fotovoltaica representa a grande maioria
dos sistemas instalados. A instalação de um sistema de monitoramento das grandezas elétricas e variáveis climáticas que
influenciam o sistema fotovoltaico é muito importante, pois permite avaliar o desempenho do sistema, detectar falhas e
determinar soluções para problemas que podem ocorrer na geração de energia. Os custos de sistemas de aquisição de
dados no Brasil variam muito dependendo das características do dispositivo e do fabricante. Como exemplo, a empresa
Keysight (http://www.keysight.com) oferece uma grande variedade de sistemas de aquisição de dados para diversas
aplicações. Os sistemas de aquisição multiplexadores, como o modelo 34972A da Keysight são sistemas bastante
robustos de aquisição de dados, além de permitir até 60 canais de leitura (Keysight, 2016), porém possuem custo da
ordem de U$ 2800 no Brasil. Um sistema de aquisição mais simples, com oito entradas e resolução entre 12 e 16 bits, não
sai por menos de U$ 320,00 no Brasil e ainda irá necessitar de adaptações para as medidas necessárias em um sistema
fotovoltaico. Buscando uma alternativa de baixo custo e que atendesse as necessidades de um sistema de aquisição para
sistemas fotovoltaicos de pequeno porte (potência inferior a 10 kWp) este trabalho visa a construção de um datalogger
baseado na plataforma Arduino que possua um baixo custo de implementação e seja capaz de registrar as grandezas
físicas de interesse com a resolução de medida desejada.
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2. SISTEMA DE AQUISIÇÃO DE DADOS
O Arduino é uma interface eletrônica com um microcontrolador programável de 8 bits da Série AVR ATMega da
Atmel, com portas de entradas e saídas, digitais e analógicas. A programação do Arduino é baseada na linguagem
Wiring, que lembra muito a linguagem C++ e pode ser feita através de um aplicativo próprio, o IDE - Integrated
Development Environment (Ambiente Integrado de Desenvolvimento). Existem no mercado vários modelos de placas
Arduino. As mais utilizadas são a Uno, Duemilanove e Mega.
Principalmente devido ao seu baixo custo e fácil uso, a plataforma Arduino tem sido usada como sistema de
aquisição de dados em diversos trabalhos. Como alguns exemplos de aplicações pode-se citar Galante e Garcia (2014),
Pinto e Degasperi (2015) e Tanaka et al. (2014). Também é possível encontrar trabalhos utilizando a plataforma Arduino
para sistemas de aquisição de dados em sistemas fotovoltaicos que sirvam as necessidades da norma internacional IEC
(Fuentes et al., 2014). Apenas como mais um exemplo da versatilidade do Arduino, recentemente diversos pesquisadores
têm utilizado essa ferramenta para construir kits de aprendizagem de física, tanto para uso no ensino médio como no
ensino superior (Rodrigues e Cunha, 2014).
A utilização da plataforma Arduino proporciona inúmeras vantagens, como: baixo consumo de energia, facilidade
de programação, bibliotecas disponíveis gratuitamente, módulos (shields) com diversas aplicações, boa confiabilidade e
design, por contar com dispositivos compactos.
Para este trabalho foi utilizado o Arduino Mega 2560. Trata-se de uma placa baseada no microcontrolador
ATMEGA2560 rodando a 16MHz, velocidade suficientemente alta para a leitura dos dados para o caso de sistemas
fotovoltaicos. A placa conta com 54 pinos de entradas/saídas, saídas com PWM (Pulse Width Modulation), 16 entradas
analógicas, comunicação serial, entre outras funções. Pode ser alimentado com uma tensão de 12V. A Fig. 1 indica a
placa utilizada.
Figura 1 – Arduino Mega 2560.
Fonte: Adaptado de Arduino, 2016.
Apesar do Arduino Mega realizar a leitura dos dados, ele possui apenas 4KB de memória EEPROM que pode ser
usada para armazenar dados, o que seria insuficiente para realizar o monitoramento das variáveis a cada minuto, que é o
interesse deste trabalho. Além disso, em caso de falta de energia para o sistema, não seria possível determinar o horário
de escrita dos arquivos. A solução para ambos problemas foi encontrada através do Adafruit Data-Logger Shield v1.0,
dispositivo que conta com entrada para cartão SD FAT16/FAT32, RTC (Real Time Clock), comunicação I2C e Layout
compatível com a maioria das versões do Arduino, incluindo o Mega. O SD utilizado foi de 4GB de memória e, para o
RTC, uma bateria de célula de lítio de 3V. O shield é apresentado na Fig. 2.
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Figura 2 – Adafruit Data-Logger Shield v1.0.
Fonte: Adafruit, 2016.
Os principais parâmetros a serem adquiridos em uma instalação fotovoltaica são: tensão e corrente DC fornecidas
pelos módulos fotovoltaicos, tensão e corrente AC provenientes da saída do inversor e irradiância, para caracterizar o
fator de performance do sistema. Também é comum a medida de outros parâmetros como temperatura das células
fotovoltaicas e temperatura ambiente, porém para este trabalho optou-se por não medir estas grandezas. O sistema de
aquisição de dados foi projetado para ser capaz de medir os sinais elétricos em um sistema fotovoltaico de 3kW,
composto por 12 módulos da marca Kyocera KD250 de silício multicristalino ligados em série. A tensão de curto-circuito
para este modelo é de 36.9V e a tensão máxima que poderá ser desenvolvida no conjunto é de aproximadamente 440V.
A partir da configuração do sistema, foi desenvolvida uma placa de circuito impresso para adquirir a tensão DC, que
funciona como um divisor de tensão. Foram utilizados dois resistores: 1Ω e 11Ω, este no qual a tensão de saída é
conectada à entrada analógica do Arduino. Estes resistores foram escolhidos de tal modo que a tensão na porta de entrada
não ultrapassasse 5V, pois danificaria o sistema. Alternativamente, poderia ser utilizado um amplificador operacional na
configuração buffer para o microcontrolador não drenar corrente do sinal, porém necessitaria de alimentação simétrica
e/ou uma fonte extra de alimentação externa.
Para a corrente DC e AC foi utilizado o sensor de corrente ACS712 20A, cujo funcionamento é baseado no efeito
Hall. Quando há corrente circulante nesse sensor, um campo magnético é gerado, que promove o aparecimento de uma
região carregada positivamente e outra carregada negativamente. Assim, surge uma diferença de potencial, proporcional à
intensidade da corrente de entrada. Estes dispositivos possuem a vantagem de serem lineares, sensíveis e rápidos. O
módulo utilizado pode medir tanto corrente DC quanto AC e possui um offset de 2.5V, sendo que a tensão de saída
informada pelo fabricante é de aproximadamente 100/. Para a corrente AC, o software desenvolvido realiza o
cálculo do valor eficaz, ou RMS (Root Mean Square) de 10000 amostras, capacidade máxima de leitura analógica do
Arduino Mega em 1. Isto equivale a 166 ciclos de onda com frequência de 60 (frequência da rede elétrica brasileira)
Como o número de ciclos por medida é grande, independente do ponto na curva senoidal em que o sistema começar a
leitura, o erro associado será baixo.
Também foi confeccionada uma placa de circuito impresso para medição de tensão AC. O sinal de entrada é
rebaixado através de um transformador 220V/12V. Em seguida o sinal é retificado por diodo e é utilizado um capacitor
para filtrar a tensão de Ripple. Uma vez que o sinal AC é convertido para DC, este passa por um divisor de tensão com
dois resistores, respectivamente de 10Ω e 4.7Ω, onde a tensão de saída é conectada à entrada analógica. Paralelo ao
resistor de 4.7Ω foi conectado um diodo Zener de 5.1V, como proteção para sobretensões.
Para a medida da irradiância foi adquirido um pequeno módulo fotovoltaico da marca Sun Home de silício
monocristalino e 10W de potência. As informações deste módulo podem ser encontradas em sua ficha técnica (SUN
HOME, 2016). Um resistor do tipo shunt de 5Ω foi conectado aos terminais do módulo de forma que se pudesse medir a
queda de tensão no mesmo e associar esta tensão com a corrente que o módulo estaria produzindo devido a irradiância
instantânea. No Laboratório de Energia Solar da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (LABSOL), foi realizada a
calibração deste módulo de referência É importante ressaltar que a medida da irradiância é fundamental na análise do
desempenho de um sistema fotovoltaico, pois esta grandeza determina a energia de entrada no sistema ao longo de cada
intervalo de medição. A Fig. 3 apresenta a curva característica I-V do módulo de referência, juntamente com os principais
parâmetros elétricos e a tensão sobre o resistor shunt, em vermelho.
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Figura 3 – Parâmetros elétricos da célula de referência e tensão sobre o resistor.
Estima-se um custo do sistema composto por Arduino Mega 2560, shield Adafruit Data-Logger v1.0 e cartão SD de
4 GB de aproximadamente U$ 75,00. Este cálculo não leva em conta os custos associado aos sensores, confecção das
placas de circuito impressas e componentes eletrônicos, visto que variam muito de acordo com a disponibilidade de cada
região. Além disso, como o sistema proposto é totalmente personalizável, pode-se escolher o tipo de sensor e
componentes de acordo com a precisão desejada. Caso a resolução de 10 bits do Arduino não seja suficiente para a
aplicação, é ainda possível encontrar no mercado versões da plataforma com resolução superior, como por exemplo o
Arduino Due ou Arduino Zero, que possuem conversor com resolução de 12 bits.
3. CÓDIGO-FONTE
Um dos pontos de maior benefício do sistema desenvolvido é a facilidade para lidar com a programação e alterações
no código-fonte quando necessário. Um fluxograma do código desenvolvido é apresentado na Fig. 4. Na aplicação do
software, deve-se compilar o código duas vezes. Na primeira vez, é setada a hora com o horário do compilador e, na
segunda, as linhas que executam este comando devem ser comentadas, visto que se faltar energia ao sistema, o tempo
continua sendo incrementado pela célula de lítio e não será zerado. O arquivo criado possui formato de texto e recebe o
nome com 8 caracteres, sendo o 1º e o 2º referentes ao dia, 3º e 4º referentes ao mês e os quatro caracteres restantes
referentes ao ano. Além disso, ao atualizar as variáveis de tempo ao final do laço, o programa renomeia o nome do
arquivo, ou seja, a cada dia que passa é criado um novo arquivo de texto no cartão SD. Desta forma, garante-se maior
segurança à perda dos dados, visto que são 1440 dados gravados por dia, ou seja, um dado por minuto.
Figura 4 – Fluxograma do código-fonte.
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A Tab. 1 representa o formato de gravação dos dados, respectivamente das tensões CC e CA, correntes CC e CA,
irradiância e o horário registrados pelo sistema.
VCC (V) VCA (V) ICC (A) ICA (A) G (W/m²) Horário
348,77 220,32 6,81 8,62 846,45 11:30
357,42 222,57 6,61 8,80 851,20 11:31
351,17 225,78 6,85 8,98 852,78 11:32
354,05 226,74 6,71 9,02 855,94 11:33
344,93 225,14 7,15 9,10 862,27 11:34
351,17 225,46 6,90 9,10 865,44 11:35
345,41 226,1 6,95 9,03 862,27 11:36
Tabela 1 – Exemplo do formato de gravação dos dados medidos pelo sistema de aquisição de dados.
4. RESULTADOS
A partir dos dados obtidos, é possível analisar de forma qualitativa e quantitativa o desempenho do sistema. Para
isso, foram selecionados dois tipos de comportamento, para um dia com alta radiação solar e poucas nuvens (21/09/2016)
e outro dia com elevada ocorrência de nuvens (26/09/16). A Fig. 5 apresenta o comportamento da tensão CC fornecida
pelos módulos e da tensão CA na saída do inversor de frequência ao longo do dia.
Figura 5 – Comportamento das tensões CC e CA para um dia com alto potencial de radiação solar.
Analisando as Figs 5 e 6 nota-se que, para o primeiro caso, o sistema entrou em funcionamento em horário próximo
às 7h:25min e a tensão CC não sofreu alterações bruscas ao longo do dia, já para a segundo caso as variações ocorrem
mais intensamente, fenômeno que pode ser explicado por um dia nublado e/ou chuvoso. A tensão CA para os dois casos
oscila próximo a 220V, visto que é a tensão de saída do inversor de frequência sincronizada com a rede. Não foi realizado
o cálculo do valor RMS para esta grandeza pois sabe-se de antemão o seu valor, portanto as medidas foram efetuadas
ponto a ponto e como a tensão é variante ao longo do tempo, o microcontrolador não identificará em que ponto da
senoide está ocorrendo a leitura de sua amplitude. Esta medida é um indicativo de problemas relacionados à conexão do
sistema à rede.
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Figura 6 – Comportamento das tensões CC e CA para um dia com baixa incidência de radiação solar.
As Figs. 7 e 8 demonstram a relação da corrente de máxima potência com a irradiância no plano dos módulos. Esta
análise da relação entre a irradiância global e a corrente em corrente contínua, uma vez que o material da célula ou
módulo de referência seja de mesma tecnologia dos módulos do sistema fotovoltaico, permite facilmente a detecção de
problemas no sistema. Variações na irradiância deverão fazer o módulo de referência e a corrente do sistema apresentar o
mesmo perfil de variação. Qualquer diferença entre esses perfis indica que o sistema ou o módulo de referência não estão
funcionando corretamente.
As Figs. 9 e 10 indicam a potência de saída do inversor de frequência e a irradiância no plano dos módulos. Na Fig.
9, é visível que a potência de saída possui comportamento semelhante ao comportamento da irradiância, o que é já é
esperado, porém, observou-se um comportamento oscilatório que pode variar em até 500 W para alguns momentos do
dia, que não caracterizam o funcionamento do sistema. Ao analisar a Fig. 10, esta divergência entre resultados torna-se
ainda mais clara ao analisar as baixas potências. É evidente a existência de um erro associado à potência AC e, como a
tensão AC é conhecida e os dados estão coerentes, atribui-se o erro à aquisição da corrente AC. São inúmeros fatores que
podem influenciar neste resultado, como por exemplo, erros de programação no Arduino, ruído da alta taxa de
amostragem do conversor ADC e no coeficiente de sensibilidade do sensor Hall, bem como ruído eletromagnético
proveniente de outros sinais ou até mesmo do inversor de frequência, cuja localização é próxima ao sistema de aquisição
de dados. Apesar de todos os cuidados tomados no sensoriamento, a imprecisão é um problema que pode surgir ao passo
em que o sistema não foi previamente testado no ambiente industrial.
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Figura 7 – ICC x G para um dia com alto potencial de irradiação.
Figura 8 – ICC x G para um dia com baixo potencial de irradiação.
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Figura 9 – Potência CA de saída e Irradiância ao longo de um dia com alto potencial de irradiação.
Figura 10 – Potência CA de saída e Irradiância ao longo de um dia com baixo potencial de irradiação.
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5. CONCLUSÃO
O sistema de aquisição de dados proposto baseado na plataforma Arduino demonstrou ser uma excelente
alternativa frente aos altos preços de dataloggers mais robustos encontrados no mercado, bem como é altamente
personalizável ao usuário e possui confiabilidade no seu funcionamento. O custo do sistema desenvolvido é de
aproximadamente U$ 75,00, podendo ser aplicado em sistemas residenciais que constituem parte de uma nova tendência
global, especialmente no Brasil devido ao alto potencial de irradiação solar disponível.
A escolha dos sensores e componentes é de fundamental importância para se obter precisão nos dados. Os gráficos
ao longo do trabalho indicam as informações que podem ser extraídas a partir dos mesmos, salvo a medição de corrente
AC, que apresentou divergência nos resultados, principalmente em dias nublados ou chuvosos, quando a potência de
saída é baixa.
Uma possibilidade de melhoria é explorar o conceito de Internet of Things (IoT), ou seja, utilizar o Arduino para
enviar informações via Wifi, podendo trabalhar em conjunto com um sistema de processamento de dados para transmitir
gráficos em tempo real em uma página da Web, por exemplo.
REFERÊNCIAS
shield/overview. Acesso em setembro de 2016.
ANEEL (2016). Agência Nacional de Energia Elétrica – Resolução Normativa nº 687, Disponível em:
http://www2.aneel.gov.br/cedoc/ren2015687.pdf. Acesso em outubro de 2016.
Arduino (2016). Arduino Mega 2560, Disponível em: https://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardMega2560. Acesso
em setembro de 2016.
Fuentes, M., Vivar, M., Burgos, J.M., Aguilera, J. e Vacas, J.A. (2014). Design of an accurate, low-cost autonomous data
logger for PV system monitoring using Arduino™ that complies with IEC standards. Solar Energy Materials and
Solar Cells, Vol. 130, pp. 529-543, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.solmat.2014.08.008.
Galante, A. C. e Garcia, R. F. (2014). Sistema de aquisição de dados de sensores de baixo custo baseado do Arduino.
Congresso Brasileiro de agricultura de precisão – ConBAP, São Pedro – SP.
Keysight Technologies (2016). Unidade de aquisição, comutação e registro de dados, Disponível em:
http://www.keysight.com/pt/pd-1756491-pn-34972A/lxi-data-acquisition-data-logger-switch-unit?pm=PL&nid=-
33257.922596&cc=BR&lc=por. Acesso em outubro de 2016.
Keysight Technologies (2016). Datasheet 34970/34972A, Disponível em:
http://literature.cdn.keysight.com/litweb/pdf/34972-90010.pdf?id=1838006. Acesso em outubro de 2016.
Pinto, C. S e Degasperi, F. T. (2015). Desenvolvimento de uma interface para aquisição de dados experimentais
utilizando o microcontrolador Arduino. X WORKSHOP DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DO CENTRO
PAULA SOUZA, São Paulo – SP.
Rodrigues, R. F. e Cunha, S.L. S. (2014). Arduino para físicos – uma ferramenta prática para aquisição de dados
automáticos. Textos de Apoio ao Professor de Física, Instituto de Física – UFRGS, Porto Alegre.
Sun Home (2016). Painel Solar 10W Monocristalino, Disponível em: http://www.sunhome.com.br/painelsolar/ate-
95W/st-m10. Acesso em outubro de 2016.
Tanaka, A., Melo de Andrade, J., Madeira, Y. Ebert, C. L., Petry, C. A. Batista, F. A. B. e Lacerda, J. (2014).
Desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados e teste de usabilidade em um posto de recarga por energia
solar para bicicletas elétricas. Seminário de Pesquisa Extensão e Inovação do IFSC, Santa Catarina.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem ao CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), ao Instituto
Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, IFRS - Campus Farroupilha pelo apoio financeiro
para a realização deste trabalho e ao Laboratório de Energia Solar da UFRGS pela caracterização do módulo de
referência com o uso de simulador solar classe A.
Abstract: Microgeneration and minigeneration photovoltaic systems are gaining ground throughout the world scenario,
being evident the importance of the generation of renewable and decentralized energy, which provides numerous benefits
to the consumer. In this context, Brazil is a country that has been showing a promising market for photovoltaic power
generation in residential and industrial installations, as consumption and costs associated with the purchase of energy
from the grid are becoming more expansive. Data acquisition systems for monitoring these photovoltaic systems are
important because they provide information about the system performance and can assist in fault detection. However, in
general, the cost of good data acquisition systems is high which often hampers their purchase by the consumer. The
objective of this work is to develop a low-cost data acquisition system used for residential PV systems in order to perform
a power analysis generated over time and accurately inform the entrepreneur the photovoltaic system behavior acquired.
programming, with numerous command libraries available on the internet.
Key words: Arduino, photovoltaic energy, data acquisition system.
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INSTALAÇÕES FOTOVOLTAICAS BASEADO NA PLATAFORMA ARDUINO
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Resumo: Os sistemas de microgeração e minigeração fotovoltaica estão conquistando espaço por todo o cenário
mundial, sendo evidente a importância da geração de energia elétrica renovável e descentralizada, que proporciona
inúmeros benefícios para o consumidor. Neste contexto, o Brasil é um país que vem demonstrando um mercado
promissor para a geração de energia fotovoltaica em instalações residenciais e empresariais, visto que o consumo e os
custos associados pela compra de energia das concessionárias estão se tornando cada vez maiores. Sistemas de
aquisição de dados para o monitoramento destes sistemas fotovoltaicos são importantes, pois fornecem informações
sobre o desempenho do sistema e podem auxiliar na detecção de falhas. Entretanto, em geral, o custo de bons sistemas
de aquisição de dados é alto, o que muitas vezes dificulta sua compra por parte do consumidor. O objetivo deste
trabalho é desenvolver um sistema de aquisição de dados de baixo custo aplicado para sistemas fotovoltaicos
residenciais, de modo a realizar uma análise da potência gerada ao longo do tempo e informar com precisão ao
empreendedor o comportamento do sistema fotovoltaico adquirido. Este projeto foi desenvolvido a partir da plataforma
Arduino, que atende os requisitos de projeto e possui programação relativamente simples, com inúmeras bibliotecas de
comandos disponíveis na internet.
Palavras chave: Arduino, energia fotovoltaica, sistema de aquisição de dados.
1. INTRODUÇÃO
Nos últimos quatro anos, muito tem-se avançado no Brasil em relação à legislação sobre energias renováveis.
Atualmente, a norma que regulamenta este setor é a Resolução Normativa Nº 687, de 24 de novembro de 2015,
atualizando a Resolução Normativa Nº 482, de 17 de abril de 2012. O sistema que vigora no Brasil é o de compensação
de energia elétrica, no qual o consumidor é taxado apenas sobre a diferença de energia consumida e a energia injetada na
rede no mês. Caso a unidade geradora forneça potência ativa superior à potência consumida, esta atualização estende o
crédito para consumo em até 60 meses. Além disso, é possível ingressar ao sistema de compensação de energia elétrica as
unidades consumidoras com microgeração (sistemas de até 75 kW) ou minigeração (sistemas de 75 kW até 5 MW)
distribuída, integrante de empreendimento de múltiplas unidades consumidoras, caracterizada como geração
compartilhada ou caracterizada como autoconsumo remoto, ampliando as possibilidades de investimento em energias
renováveis (ANEEL,2016).
Segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL, apenas 0,02% (22.962kW) da potência instalada no país
é proveniente de fonte fotovoltaica, apesar do ótimo potencial solar existente no país. Este número é muito baixo em
relação às usinas termelétricas e termonucleares, que juntas somam 28,9% (42.634.661kW) da potência total. Apesar
disso, os empreendimentos em construção e com construção não iniciada para Centrais Geradoras Fotovoltaicas somam
2.952.997kW, ou seja, aproximadamente 128 vezes o valor atual de potência instalada. Estes dados indicam que a
sociedade está mudando e os investimentos no setor estão crescendo, ao passo em que o custo da energia da rede está se
tornando cada vez mais alto.
De todas as fontes de energia utilizadas para a microgeração no Brasil, a fotovoltaica representa a grande maioria
dos sistemas instalados. A instalação de um sistema de monitoramento das grandezas elétricas e variáveis climáticas que
influenciam o sistema fotovoltaico é muito importante, pois permite avaliar o desempenho do sistema, detectar falhas e
determinar soluções para problemas que podem ocorrer na geração de energia. Os custos de sistemas de aquisição de
dados no Brasil variam muito dependendo das características do dispositivo e do fabricante. Como exemplo, a empresa
Keysight (http://www.keysight.com) oferece uma grande variedade de sistemas de aquisição de dados para diversas
aplicações. Os sistemas de aquisição multiplexadores, como o modelo 34972A da Keysight são sistemas bastante
robustos de aquisição de dados, além de permitir até 60 canais de leitura (Keysight, 2016), porém possuem custo da
ordem de U$ 2800 no Brasil. Um sistema de aquisição mais simples, com oito entradas e resolução entre 12 e 16 bits, não
sai por menos de U$ 320,00 no Brasil e ainda irá necessitar de adaptações para as medidas necessárias em um sistema
fotovoltaico. Buscando uma alternativa de baixo custo e que atendesse as necessidades de um sistema de aquisição para
sistemas fotovoltaicos de pequeno porte (potência inferior a 10 kWp) este trabalho visa a construção de um datalogger
baseado na plataforma Arduino que possua um baixo custo de implementação e seja capaz de registrar as grandezas
físicas de interesse com a resolução de medida desejada.
XXIII Simposio Peruano de Energía Solar y del Ambiente (XXIII- SPES), Huancayo, 14 -19.11.2016
2. SISTEMA DE AQUISIÇÃO DE DADOS
O Arduino é uma interface eletrônica com um microcontrolador programável de 8 bits da Série AVR ATMega da
Atmel, com portas de entradas e saídas, digitais e analógicas. A programação do Arduino é baseada na linguagem
Wiring, que lembra muito a linguagem C++ e pode ser feita através de um aplicativo próprio, o IDE - Integrated
Development Environment (Ambiente Integrado de Desenvolvimento). Existem no mercado vários modelos de placas
Arduino. As mais utilizadas são a Uno, Duemilanove e Mega.
Principalmente devido ao seu baixo custo e fácil uso, a plataforma Arduino tem sido usada como sistema de
aquisição de dados em diversos trabalhos. Como alguns exemplos de aplicações pode-se citar Galante e Garcia (2014),
Pinto e Degasperi (2015) e Tanaka et al. (2014). Também é possível encontrar trabalhos utilizando a plataforma Arduino
para sistemas de aquisição de dados em sistemas fotovoltaicos que sirvam as necessidades da norma internacional IEC
(Fuentes et al., 2014). Apenas como mais um exemplo da versatilidade do Arduino, recentemente diversos pesquisadores
têm utilizado essa ferramenta para construir kits de aprendizagem de física, tanto para uso no ensino médio como no
ensino superior (Rodrigues e Cunha, 2014).
A utilização da plataforma Arduino proporciona inúmeras vantagens, como: baixo consumo de energia, facilidade
de programação, bibliotecas disponíveis gratuitamente, módulos (shields) com diversas aplicações, boa confiabilidade e
design, por contar com dispositivos compactos.
Para este trabalho foi utilizado o Arduino Mega 2560. Trata-se de uma placa baseada no microcontrolador
ATMEGA2560 rodando a 16MHz, velocidade suficientemente alta para a leitura dos dados para o caso de sistemas
fotovoltaicos. A placa conta com 54 pinos de entradas/saídas, saídas com PWM (Pulse Width Modulation), 16 entradas
analógicas, comunicação serial, entre outras funções. Pode ser alimentado com uma tensão de 12V. A Fig. 1 indica a
placa utilizada.
Figura 1 – Arduino Mega 2560.
Fonte: Adaptado de Arduino, 2016.
Apesar do Arduino Mega realizar a leitura dos dados, ele possui apenas 4KB de memória EEPROM que pode ser
usada para armazenar dados, o que seria insuficiente para realizar o monitoramento das variáveis a cada minuto, que é o
interesse deste trabalho. Além disso, em caso de falta de energia para o sistema, não seria possível determinar o horário
de escrita dos arquivos. A solução para ambos problemas foi encontrada através do Adafruit Data-Logger Shield v1.0,
dispositivo que conta com entrada para cartão SD FAT16/FAT32, RTC (Real Time Clock), comunicação I2C e Layout
compatível com a maioria das versões do Arduino, incluindo o Mega. O SD utilizado foi de 4GB de memória e, para o
RTC, uma bateria de célula de lítio de 3V. O shield é apresentado na Fig. 2.
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Figura 2 – Adafruit Data-Logger Shield v1.0.
Fonte: Adafruit, 2016.
Os principais parâmetros a serem adquiridos em uma instalação fotovoltaica são: tensão e corrente DC fornecidas
pelos módulos fotovoltaicos, tensão e corrente AC provenientes da saída do inversor e irradiância, para caracterizar o
fator de performance do sistema. Também é comum a medida de outros parâmetros como temperatura das células
fotovoltaicas e temperatura ambiente, porém para este trabalho optou-se por não medir estas grandezas. O sistema de
aquisição de dados foi projetado para ser capaz de medir os sinais elétricos em um sistema fotovoltaico de 3kW,
composto por 12 módulos da marca Kyocera KD250 de silício multicristalino ligados em série. A tensão de curto-circuito
para este modelo é de 36.9V e a tensão máxima que poderá ser desenvolvida no conjunto é de aproximadamente 440V.
A partir da configuração do sistema, foi desenvolvida uma placa de circuito impresso para adquirir a tensão DC, que
funciona como um divisor de tensão. Foram utilizados dois resistores: 1Ω e 11Ω, este no qual a tensão de saída é
conectada à entrada analógica do Arduino. Estes resistores foram escolhidos de tal modo que a tensão na porta de entrada
não ultrapassasse 5V, pois danificaria o sistema. Alternativamente, poderia ser utilizado um amplificador operacional na
configuração buffer para o microcontrolador não drenar corrente do sinal, porém necessitaria de alimentação simétrica
e/ou uma fonte extra de alimentação externa.
Para a corrente DC e AC foi utilizado o sensor de corrente ACS712 20A, cujo funcionamento é baseado no efeito
Hall. Quando há corrente circulante nesse sensor, um campo magnético é gerado, que promove o aparecimento de uma
região carregada positivamente e outra carregada negativamente. Assim, surge uma diferença de potencial, proporcional à
intensidade da corrente de entrada. Estes dispositivos possuem a vantagem de serem lineares, sensíveis e rápidos. O
módulo utilizado pode medir tanto corrente DC quanto AC e possui um offset de 2.5V, sendo que a tensão de saída
informada pelo fabricante é de aproximadamente 100/. Para a corrente AC, o software desenvolvido realiza o
cálculo do valor eficaz, ou RMS (Root Mean Square) de 10000 amostras, capacidade máxima de leitura analógica do
Arduino Mega em 1. Isto equivale a 166 ciclos de onda com frequência de 60 (frequência da rede elétrica brasileira)
Como o número de ciclos por medida é grande, independente do ponto na curva senoidal em que o sistema começar a
leitura, o erro associado será baixo.
Também foi confeccionada uma placa de circuito impresso para medição de tensão AC. O sinal de entrada é
rebaixado através de um transformador 220V/12V. Em seguida o sinal é retificado por diodo e é utilizado um capacitor
para filtrar a tensão de Ripple. Uma vez que o sinal AC é convertido para DC, este passa por um divisor de tensão com
dois resistores, respectivamente de 10Ω e 4.7Ω, onde a tensão de saída é conectada à entrada analógica. Paralelo ao
resistor de 4.7Ω foi conectado um diodo Zener de 5.1V, como proteção para sobretensões.
Para a medida da irradiância foi adquirido um pequeno módulo fotovoltaico da marca Sun Home de silício
monocristalino e 10W de potência. As informações deste módulo podem ser encontradas em sua ficha técnica (SUN
HOME, 2016). Um resistor do tipo shunt de 5Ω foi conectado aos terminais do módulo de forma que se pudesse medir a
queda de tensão no mesmo e associar esta tensão com a corrente que o módulo estaria produzindo devido a irradiância
instantânea. No Laboratório de Energia Solar da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (LABSOL), foi realizada a
calibração deste módulo de referência É importante ressaltar que a medida da irradiância é fundamental na análise do
desempenho de um sistema fotovoltaico, pois esta grandeza determina a energia de entrada no sistema ao longo de cada
intervalo de medição. A Fig. 3 apresenta a curva característica I-V do módulo de referência, juntamente com os principais
parâmetros elétricos e a tensão sobre o resistor shunt, em vermelho.
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Figura 3 – Parâmetros elétricos da célula de referência e tensão sobre o resistor.
Estima-se um custo do sistema composto por Arduino Mega 2560, shield Adafruit Data-Logger v1.0 e cartão SD de
4 GB de aproximadamente U$ 75,00. Este cálculo não leva em conta os custos associado aos sensores, confecção das
placas de circuito impressas e componentes eletrônicos, visto que variam muito de acordo com a disponibilidade de cada
região. Além disso, como o sistema proposto é totalmente personalizável, pode-se escolher o tipo de sensor e
componentes de acordo com a precisão desejada. Caso a resolução de 10 bits do Arduino não seja suficiente para a
aplicação, é ainda possível encontrar no mercado versões da plataforma com resolução superior, como por exemplo o
Arduino Due ou Arduino Zero, que possuem conversor com resolução de 12 bits.
3. CÓDIGO-FONTE
Um dos pontos de maior benefício do sistema desenvolvido é a facilidade para lidar com a programação e alterações
no código-fonte quando necessário. Um fluxograma do código desenvolvido é apresentado na Fig. 4. Na aplicação do
software, deve-se compilar o código duas vezes. Na primeira vez, é setada a hora com o horário do compilador e, na
segunda, as linhas que executam este comando devem ser comentadas, visto que se faltar energia ao sistema, o tempo
continua sendo incrementado pela célula de lítio e não será zerado. O arquivo criado possui formato de texto e recebe o
nome com 8 caracteres, sendo o 1º e o 2º referentes ao dia, 3º e 4º referentes ao mês e os quatro caracteres restantes
referentes ao ano. Além disso, ao atualizar as variáveis de tempo ao final do laço, o programa renomeia o nome do
arquivo, ou seja, a cada dia que passa é criado um novo arquivo de texto no cartão SD. Desta forma, garante-se maior
segurança à perda dos dados, visto que são 1440 dados gravados por dia, ou seja, um dado por minuto.
Figura 4 – Fluxograma do código-fonte.
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A Tab. 1 representa o formato de gravação dos dados, respectivamente das tensões CC e CA, correntes CC e CA,
irradiância e o horário registrados pelo sistema.
VCC (V) VCA (V) ICC (A) ICA (A) G (W/m²) Horário
348,77 220,32 6,81 8,62 846,45 11:30
357,42 222,57 6,61 8,80 851,20 11:31
351,17 225,78 6,85 8,98 852,78 11:32
354,05 226,74 6,71 9,02 855,94 11:33
344,93 225,14 7,15 9,10 862,27 11:34
351,17 225,46 6,90 9,10 865,44 11:35
345,41 226,1 6,95 9,03 862,27 11:36
Tabela 1 – Exemplo do formato de gravação dos dados medidos pelo sistema de aquisição de dados.
4. RESULTADOS
A partir dos dados obtidos, é possível analisar de forma qualitativa e quantitativa o desempenho do sistema. Para
isso, foram selecionados dois tipos de comportamento, para um dia com alta radiação solar e poucas nuvens (21/09/2016)
e outro dia com elevada ocorrência de nuvens (26/09/16). A Fig. 5 apresenta o comportamento da tensão CC fornecida
pelos módulos e da tensão CA na saída do inversor de frequência ao longo do dia.
Figura 5 – Comportamento das tensões CC e CA para um dia com alto potencial de radiação solar.
Analisando as Figs 5 e 6 nota-se que, para o primeiro caso, o sistema entrou em funcionamento em horário próximo
às 7h:25min e a tensão CC não sofreu alterações bruscas ao longo do dia, já para a segundo caso as variações ocorrem
mais intensamente, fenômeno que pode ser explicado por um dia nublado e/ou chuvoso. A tensão CA para os dois casos
oscila próximo a 220V, visto que é a tensão de saída do inversor de frequência sincronizada com a rede. Não foi realizado
o cálculo do valor RMS para esta grandeza pois sabe-se de antemão o seu valor, portanto as medidas foram efetuadas
ponto a ponto e como a tensão é variante ao longo do tempo, o microcontrolador não identificará em que ponto da
senoide está ocorrendo a leitura de sua amplitude. Esta medida é um indicativo de problemas relacionados à conexão do
sistema à rede.
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Figura 6 – Comportamento das tensões CC e CA para um dia com baixa incidência de radiação solar.
As Figs. 7 e 8 demonstram a relação da corrente de máxima potência com a irradiância no plano dos módulos. Esta
análise da relação entre a irradiância global e a corrente em corrente contínua, uma vez que o material da célula ou
módulo de referência seja de mesma tecnologia dos módulos do sistema fotovoltaico, permite facilmente a detecção de
problemas no sistema. Variações na irradiância deverão fazer o módulo de referência e a corrente do sistema apresentar o
mesmo perfil de variação. Qualquer diferença entre esses perfis indica que o sistema ou o módulo de referência não estão
funcionando corretamente.
As Figs. 9 e 10 indicam a potência de saída do inversor de frequência e a irradiância no plano dos módulos. Na Fig.
9, é visível que a potência de saída possui comportamento semelhante ao comportamento da irradiância, o que é já é
esperado, porém, observou-se um comportamento oscilatório que pode variar em até 500 W para alguns momentos do
dia, que não caracterizam o funcionamento do sistema. Ao analisar a Fig. 10, esta divergência entre resultados torna-se
ainda mais clara ao analisar as baixas potências. É evidente a existência de um erro associado à potência AC e, como a
tensão AC é conhecida e os dados estão coerentes, atribui-se o erro à aquisição da corrente AC. São inúmeros fatores que
podem influenciar neste resultado, como por exemplo, erros de programação no Arduino, ruído da alta taxa de
amostragem do conversor ADC e no coeficiente de sensibilidade do sensor Hall, bem como ruído eletromagnético
proveniente de outros sinais ou até mesmo do inversor de frequência, cuja localização é próxima ao sistema de aquisição
de dados. Apesar de todos os cuidados tomados no sensoriamento, a imprecisão é um problema que pode surgir ao passo
em que o sistema não foi previamente testado no ambiente industrial.
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Figura 7 – ICC x G para um dia com alto potencial de irradiação.
Figura 8 – ICC x G para um dia com baixo potencial de irradiação.
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Figura 9 – Potência CA de saída e Irradiância ao longo de um dia com alto potencial de irradiação.
Figura 10 – Potência CA de saída e Irradiância ao longo de um dia com baixo potencial de irradiação.
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5. CONCLUSÃO
O sistema de aquisição de dados proposto baseado na plataforma Arduino demonstrou ser uma excelente
alternativa frente aos altos preços de dataloggers mais robustos encontrados no mercado, bem como é altamente
personalizável ao usuário e possui confiabilidade no seu funcionamento. O custo do sistema desenvolvido é de
aproximadamente U$ 75,00, podendo ser aplicado em sistemas residenciais que constituem parte de uma nova tendência
global, especialmente no Brasil devido ao alto potencial de irradiação solar disponível.
A escolha dos sensores e componentes é de fundamental importância para se obter precisão nos dados. Os gráficos
ao longo do trabalho indicam as informações que podem ser extraídas a partir dos mesmos, salvo a medição de corrente
AC, que apresentou divergência nos resultados, principalmente em dias nublados ou chuvosos, quando a potência de
saída é baixa.
Uma possibilidade de melhoria é explorar o conceito de Internet of Things (IoT), ou seja, utilizar o Arduino para
enviar informações via Wifi, podendo trabalhar em conjunto com um sistema de processamento de dados para transmitir
gráficos em tempo real em uma página da Web, por exemplo.
REFERÊNCIAS
shield/overview. Acesso em setembro de 2016.
ANEEL (2016). Agência Nacional de Energia Elétrica – Resolução Normativa nº 687, Disponível em:
http://www2.aneel.gov.br/cedoc/ren2015687.pdf. Acesso em outubro de 2016.
Arduino (2016). Arduino Mega 2560, Disponível em: https://www.arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardMega2560. Acesso
em setembro de 2016.
Fuentes, M., Vivar, M., Burgos, J.M., Aguilera, J. e Vacas, J.A. (2014). Design of an accurate, low-cost autonomous data
logger for PV system monitoring using Arduino™ that complies with IEC standards. Solar Energy Materials and
Solar Cells, Vol. 130, pp. 529-543, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.solmat.2014.08.008.
Galante, A. C. e Garcia, R. F. (2014). Sistema de aquisição de dados de sensores de baixo custo baseado do Arduino.
Congresso Brasileiro de agricultura de precisão – ConBAP, São Pedro – SP.
Keysight Technologies (2016). Unidade de aquisição, comutação e registro de dados, Disponível em:
http://www.keysight.com/pt/pd-1756491-pn-34972A/lxi-data-acquisition-data-logger-switch-unit?pm=PL&nid=-
33257.922596&cc=BR&lc=por. Acesso em outubro de 2016.
Keysight Technologies (2016). Datasheet 34970/34972A, Disponível em:
http://literature.cdn.keysight.com/litweb/pdf/34972-90010.pdf?id=1838006. Acesso em outubro de 2016.
Pinto, C. S e Degasperi, F. T. (2015). Desenvolvimento de uma interface para aquisição de dados experimentais
utilizando o microcontrolador Arduino. X WORKSHOP DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DO CENTRO
PAULA SOUZA, São Paulo – SP.
Rodrigues, R. F. e Cunha, S.L. S. (2014). Arduino para físicos – uma ferramenta prática para aquisição de dados
automáticos. Textos de Apoio ao Professor de Física, Instituto de Física – UFRGS, Porto Alegre.
Sun Home (2016). Painel Solar 10W Monocristalino, Disponível em: http://www.sunhome.com.br/painelsolar/ate-
95W/st-m10. Acesso em outubro de 2016.
Tanaka, A., Melo de Andrade, J., Madeira, Y. Ebert, C. L., Petry, C. A. Batista, F. A. B. e Lacerda, J. (2014).
Desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados e teste de usabilidade em um posto de recarga por energia
solar para bicicletas elétricas. Seminário de Pesquisa Extensão e Inovação do IFSC, Santa Catarina.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem ao CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), ao Instituto
Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, IFRS - Campus Farroupilha pelo apoio financeiro
para a realização deste trabalho e ao Laboratório de Energia Solar da UFRGS pela caracterização do módulo de
referência com o uso de simulador solar classe A.
Abstract: Microgeneration and minigeneration photovoltaic systems are gaining ground throughout the world scenario,
being evident the importance of the generation of renewable and decentralized energy, which provides numerous benefits
to the consumer. In this context, Brazil is a country that has been showing a promising market for photovoltaic power
generation in residential and industrial installations, as consumption and costs associated with the purchase of energy
from the grid are becoming more expansive. Data acquisition systems for monitoring these photovoltaic systems are
important because they provide information about the system performance and can assist in fault detection. However, in
general, the cost of good data acquisition systems is high which often hampers their purchase by the consumer. The
objective of this work is to develop a low-cost data acquisition system used for residential PV systems in order to perform
a power analysis generated over time and accurately inform the entrepreneur the photovoltaic system behavior acquired.
programming, with numerous command libraries available on the internet.
Key words: Arduino, photovoltaic energy, data acquisition system.