Consistência
Um número único para todo o Brasil evita que o método pareça ajustável ou arbitrário. O cliente em Porto Alegre e o cliente em Fortaleza recebem o mesmo critério — o que torna a comparação justa e a metodologia previsível.
Nosso Método é Nacional — e isso é proposital
Aplicamos uma única metodologia a todos os estados brasileiros. Não importa se a usina está no Rio Grande do Sul, em Minas Gerais ou no Ceará: o critério é o mesmo.
Usamos uma taxa linear de 2,5% ao mês, independentemente da localização. Isso não é uma simplificação descuidada — é uma decisão técnica consciente, apoiada em três pilares: consistência, transparência e didática.
Nacional
RS
SC
PR
SP
RJ
MG
GO
DF
BA
PE
CE
PA
AM
MA
...
Transparência
Se ajustássemos a taxa para cada UF, o método perderia objetividade. Mantendo uma taxa única, qualquer cliente pode verificar o cálculo e entender o raciocínio.
Didática
A simplicidade é intencional. Preferimos um modelo que o cliente entende e confia, a um modelo matematicamente sofisticado que ninguém consegue verificar.
Mas a chuva não é diferente em cada região? — Sim, e foi justamente isso que consideramos.
Quando analisamos a precipitação média do Brasil, os estados se agrupam naturalmente em dois grandes grupos. Nossa taxa de 2,5% ao mês funciona bem em ambos os cenários.
Grupo 1 — Precipitação moderada a alta
Sul, Sudeste, parte do Centro-Oeste e litoral Norte
Cobre aproximadamente 2/3 da população brasileira.
- 2,5% ao mês já considera o desconto de ~44% sobre o benchmark internacional (Kimber: 4,5%/mês) pela chuva existente.
- A taxa é compatível com a realidade local.
Grupo 2 — Precipitação mais baixa
Semiárido nordestino e interior seco
Regiões onde a chuva é escassa e a limpeza natural é menor.
- 2,5% ao mês está aquém da taxa real dessas regiões, ou seja, estamos calculando no piso.
- Para o cliente dessas regiões, isso significa que nossa estimativa é conservadora — preferimos errar para menos do que superestimar a perda.
Em ambos os grupos, o método não prejudica o cliente. No Grupo 1, é preciso. No Grupo 2, é conservador. O único cenário onde isso poderia ser um problema é se estivéssemos superestimando perdas — e para isso, o benchmark Kimber nos garante que não estamos.
E o benchmark Kimber? — Nossa âncora internacional
A literatura internacional, representada pelo trabalho de Kimber, indica uma perda típica de sujidade de 0,15% por dia — o que equivale a aproximadamente 4,5% ao mês em painéis fotovoltaicos sem limpeza.
4,5% / mês × (1 − 44%) = 2,5% / mês
Desconto médio aplicado em função da precipitação e do efeito de limpeza natural pela chuva no Brasil.
Em Porto Alegre, Costa et al. (2021) mediram perdas reais por sujidade em campo — e os valores encontrados estão alinhados com a nossa taxa ajustada. Isso significa que nosso número não é teórico demais: ele foi validado por medições reais na região Sul do Brasil.
Na prática, como isso funciona?
O índice de sujidade de 30% (acumulado em 12 meses sem limpeza) não significa que a usina gera 30% a menos. A relação não é linear. Estudos de campo — como o CBENS 2018, realizado em Gramado/RS, que registrou ganho médio de 10,26% após limpeza em condições urbanas — mostram que a perda real de geração equivale a aproximadamente 40% do índice de sujidade. É daí que vem o fator 0,40, que resulta em 12% de perda real de geração no cenário de 12 meses sem limpeza.
Esse fator é calibrado por referências internacionais consolidadas, como o relatório IEA-PVPS T13-21:2022, da Agência Internacional de Energia, que classifica a sujidade como o principal fator de perda de rendimento em sistemas fotovoltaicos após a irradiância.
Na prática, a taxa real é sazonal e varia conforme o índice pluviométrico, proximidade de vias pavimentadas, atividade agrícola e poluição atmosférica local. Todos os valores exibidos em nossos diagnósticos são estimativas conservadoras.
O índice de sujidade de 30% (acumulado em 12 meses sem limpeza) não significa que a usina gera 30% a menos. A relação não é linear. Estudos de campo — como o CBENS 2018, realizado em Gramado/RS, que registrou ganho médio de 10,26% após limpeza em condições urbanas — mostram que a perda real de geração equivale a aproximadamente 40% do índice de sujidade. É daí que vem o fator 0,40, que resulta em 12% de perda real de geração no cenário de 12 meses sem limpeza.
Esse fator é calibrado por referências internacionais consolidadas, como o relatório IEA-PVPS T13-21:2022, da Agência Internacional de Energia, que classifica a sujidade como o principal fator de perda de rendimento em sistemas fotovoltaicos após a irradiância.
Na prática, a taxa real é sazonal e varia conforme o índice pluviométrico, proximidade de vias pavimentadas, atividade agrícola e poluição atmosférica local. Todos os valores exibidos em nossos diagnósticos são estimativas conservadoras.
Por que não usamos apenas a média de chuva?
A chuva não limpa placas da mesma forma em todos os eventos. Existe uma diferença importante entre chuva efetiva e chuva inefetiva.
Chuva leve não limpa
Precipitações abaixo de 3 mm geralmente não produzem o escoamento necessário para remover poeira, pólen e sujeira aderida à superfície do módulo.
Limiar de limpeza efetiva
Estudos indicam que a chuva passa a ter efeito de limpeza significativo a partir de aproximadamente 6 mm de precipitação em um evento.
Efeito garoa no Sul
Garoa e chuvas finas frequentes podem até piorar a sujidade, formando uma película de poeira úmida que adere com mais força ao vidro do painel.
Por isso, usar simplesmente a média anual de milímetros de chuva não traduz fielmente a perda por sujidade. O método IEEE3S usa uma taxa consolidada, já ajustada pelo comportamento real da chuva em diferentes regiões do Brasil.
Nosso compromisso com você
Nosso diagnóstico é construído para ser compreensivo, auditável e honesto. Esses são os princípios que seguimos:
- Usar uma metodologia única e documentada para todo o Brasil, sem taxas escondidas ou ajustes por região.
- Apresentar o cálculo de perdas de forma didática, para que você entenda o raciocínio por trás do número.
- Ser conservadores em regiões mais secas, calculando um piso de perda em vez de superestimar o problema.
- Basear nosso método em referências científicas reconhecidas internacionalmente.
- Nunca usar linguagem alarmista. Acreditamos que informação clara gera decisão melhor.
Referências científicas utilizadas
Kimber, A. — PhD thesis, University of Central Queensland, 2006. Estabelece o benchmark internacional de perdas por sujidade em painéis fotovoltaicos (~0,15% ao dia).
Costa et al. (2021). Medição de perdas por sujidade em sistema fotovoltaico em Porto Alegre, RS. Apresenta valores reais de degradação de desempenho por acúmulo de sujeira.
Mejia et al. (2014). "Soiling Losses for Solar Photovoltaic Systems in California" — relaciona intensidade de chuva e limpeza natural dos módulos.
Ilse et al. (2018). "PV Soiling Short-Term Forecasting From Low-Cost Glass Slide Measurements" — discussão sobre limiares de precipitação para limpeza efetiva de módulos.