Em um cenário de crescimento acelerado das energias renováveis, um pesquisador da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) desenvolveu uma metodologia capaz de estimar a irradiância solar utilizando apenas imagens do céu registradas por câmeras do tipo all-sky. A proposta, publicada na revista científica Solar Energy, apresenta uma alternativa de menor custo para monitoramento da radiação solar e pode contribuir diretamente para o avanço da gestão de sistemas fotovoltaicos.
A pesquisa foi conduzida por Artur Manoel Guimarães da Silveira, mestre pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas, do Centro de Ciências Exatas e da Terra (PPGCC/CCET/UFRN), sob orientação do professor Pedro Rodrigues Mutti, do Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas (DCAC/UFRN). O trabalho integra atividades do Laboratório de Teledetecção e Energias Renováveis (LaTERRE), que compõe o Grupo de Estudos Observacionais e de Modelagem da Interação Biosfera-Atmosfera (Geoma/UFRN).
Segundo Artur Manoel, a ideia surgiu a partir de uma necessidade prática ligada ao monitoramento atmosférico realizado pelo Instituto SENAI de Inovação em Energias Renováveis (ISI-ER). A proposta era investigar se imagens comuns do céu poderiam ser convertidas em informações úteis para o setor energético. “A gente já tinha esse contexto de monitoramento solar e atmosférico, e aí veio a ideia de investigar se as imagens do céu poderiam ajudar a estimar a irradiância solar”, explica o pesquisador.
A iniciativa dialoga com uma demanda crescente por tecnologias mais acessíveis no setor de energia solar, especialmente em países tropicais, onde as condições atmosféricas variam rapidamente ao longo do dia.
Como as imagens se transformam em dados
O principal objetivo do estudo foi avaliar se imagens RGB convencionais poderiam fornecer informações suficientes para representar a radiação solar medida em superfície. Para isso, os pesquisadores analisaram fatores como cobertura de nuvens, brilho do céu, halo ao redor do Sol e posição solar. A metodologia transforma as imagens em variáveis numéricas, permitindo relacionar os padrões visuais observados no céu com os valores reais de irradiância.
O processo começa com o registro do céu por uma câmera hemisférica, equipamento que se utiliza de uma lente especial grande-angular para capturar imagens com um campo de visão de até 180 graus. Depois, as imagens passam por etapas de processamento que identificam regiões de nuvens, céu limpo, disco solar e halo solar. Em seguida, o sistema calcula características como brilho médio e percentual de cobertura de nuvens, comparando essas informações com dados medidos por sensores de referência.
A escolha pelo uso de imagens RGB foi motivada principalmente pela simplicidade e pelo custo reduzido da tecnologia. De acordo com o pesquisador, sensores radiométricos mais avançados conseguem alcançar alta precisão, mas exigem infraestrutura mais cara e manutenção especializada. “A câmera RGB, por outro lado, é uma solução mais simples e acessível. Mesmo sendo uma imagem comum, ela carrega muita informação sobre o céu”, afirma Artur.
As condições climáticas de Natal tiveram papel importante no desenvolvimento da pesquisa. A cidade combina alta irradiância solar com grande variabilidade de nuvens, cenário considerado desafiador para modelos de previsão; em poucos minutos, é possível sair de uma condição de céu quase limpo para parcialmente nublado. Essa dinâmica permitiu testar o desempenho da metodologia em situações atmosféricas complexas e relevantes para o setor fotovoltaico.
Os resultados mostraram que o modelo conseguiu reproduzir de forma satisfatória o comportamento diário da irradiância solar, principalmente após a criação de modelos específicos para diferentes faixas de cobertura de nuvens. Segundo o artigo, essa estratégia reduziu significativamente os erros das estimativas e melhorou a capacidade do sistema de acompanhar variações rápidas da radiação solar.
Aplicação para energia solar
A metodologia pode ter aplicações diretas no monitoramento de usinas solares e na previsão de curtíssimo prazo da geração fotovoltaica. Como as nuvens afetam diretamente a produção de energia, a tecnologia pode auxiliar operadores a identificar mudanças bruscas na irradiância e melhorar o gerenciamento de sistemas solares.
Apesar dos avanços, o estudo também encontrou limitações. Uma das principais dificuldades está na região próxima ao Sol, onde o brilho intenso pode saturar as imagens e dificultar a separação entre halo solar e nuvens. Além disso, a movimentação rápida das nuvens representa um desafio para acompanhar variações instantâneas da irradiância.
Os próximos passos do estudo incluem ampliar a base de dados, testar a metodologia em outros períodos do ano e avaliar sua aplicação em diferentes contextos climáticos. A equipe também pretende comparar modelos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina, além de adaptar o sistema para aplicações operacionais voltadas ao monitoramento de usinas fotovoltaicas.
Imagens: Anastácia Vaz
Fonte: CCET/UFRN
