Порівняльний аналіз топологій та алгоритмів для відстежувачів точки максимальної потужності у фотоелектричних системах
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2023-2(32)-321-339Ключові слова:
автономні електричні мережі; алгоритми відстежування максимальної потужності; електро- енергетичні системи; ефективність; порівняльний аналіз; сонячні панелі; топології перетворювачів; точка максима- льної потужності; фотоелектричні перетворювачі; фотоелектричні системиАнотація
Стаціонарні сонячні електричні станції, що складаються з масиву сонячних панелей, – одні з найбільш вагомих складових автономних електричних мереж. Враховуючи різноманітність існуючих топологій та методів відстежування точки максимальної потужності, метою даної роботи є огляд топологій перетворювачів, класифікація алгоритмів МРРТ та їх порівняльний аналіз. На основі проведеного аналітичного огляду складено порівняльну таблицю для розглянутих алгоритмів. У процесі порівняння основних алгоритмів МРРТ встановлено, що інтелектуальні алгоритми мають ряд переваг над базовими. Але реалізація таких алгоритмів є комплексною і потребує більших обчислювальних ресурсів, що донедавна становило істотну проблему.
Посилання
Yershov R.D., Naumov D.O., Revko A.S., & Tytelmaier K.O. (2015). Energy efficiency analysis in distributed electrical networks based on embedded system and combined calculation algorithm. International Young Scientists Forum on Applied Physics (YSF) (рр. 1-4). doi:10.1109/YSF.2015.7333224.
Mbungu, N. Nsilulu, B. Raj, V. Ramesh, Vahid. (2019). Overview of the Optimal Smart Energy Coordination for Microgrid Applications. IEEE Access, 1-1. doi:10.1109/ACCESS.2019.2951459.
Veligorskyi, O., Husev, O., Shevchenko, V., Tytelmaier, K., Yershov, R., Kosenko, R., & Vinnikov, D. (2018). A novel hysteresis power point optimizer for distributed solar power generation. Electrical, Control and Communication Engineering, 14(1), 12-22. https://doi.org/10.2478/ecce-2018-0002.
Bhukya, L., Kedika, N.R., & Salkuti, S.R. (2022). Enhanced Maximum Power Point Techniques for Solar Photovoltaic System under Uniform Insolation and Partial Shading Conditions. Algorithms, 15, 365. https://doi.org/10.3390/a15100365.
Zhao, Y., Sheng, M.-Y., Zhou, W.-X., Shen, Y., Ertao, H., Chen, J.-B., Zheng, Y.-X., Lee, Y., Lynch, D., & Chen, L.-Y. (2012). A solar photovoltaic system with ideal efficiency close to the theoretical limit. Optics express, 20, A28-38. doi:10.1364/OE.20.000A28.
Bacha, M., Terki, A. (2022). Diagnosis algorithm and detection faults based on fuzzy logic for PV panel. Materials Today: Proceedings, 51(7), 2131-2138. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.12.490.
Adak S., Cangi H., Yilmaz A. S. et al. (2022). Development software program for extraction of photovoltaic cell equivalent circuit model parameters based on the Newton–Raphson method. J Comput Electron. https://doi.org/10.1007/s10825-022-01969-8.
Fesenko, A.P., Yershov, R.D., & Stepenko, S. (2017). Ohliad ta obgruntuvannia vyboru
akumuliatornykh batarei dlia avtonomnoi systemy elektrozhyvlennia na osnovi fotoelektrychnykh peretvoriuvachiv [A Review and justification of the choice of batteries for autonomous power supply system based on photovoltaic converters]. Tekhnichni nauky ta tekhnolohii – Technical sciences and
technologies, (1(7)), 177-186. http://nbuv.gov.ua/UJRN/tnt_2017_1_23.
Zakharchenko, D., & Stepenko, S. (2021). Ohliad ta obgruntuvannia vyboru nakopychuvachiv elektroenerhii dlia roboty elektroenerhetychnykh obiektiv [Review and justification of the energy storage devices selection for electric power facilities operation]. Tekhnichni nauky ta tekhnolohii – Technical sciences and technologies, (4(22)). 198-209. https://doi.org/10.25140/2411-5363-2020-4(22)-198-209.
Severns, R., Enterprises, S., & Wittlinger, H. (1994). High frequency power converters.
Application Note, No. AN9208, Intersil Semiconductor, 11-178-11-186. https://www.mouser.com/pdfDocs/intersil_high_frequency_power_converters.pdf.
Selvam, S., Mohamed, A., Jagabar, S., Manoj, P., & Sundararajan, G. (2016). An assessment on performance of DC-DC converters for renewable energy applications. Renewable and Sustainable Energy Reviews, (58), 1475-1485. doi:10.1016/j.rser.2015.12.057.
Dymerets, A.V., Gorodny, A.N., Yershov, R.D., Revko, A.S., Stepenko, S.A. (2022). Static Characteristics of Zero-Current-Switching Quasi-Resonant Boost Converter under Variation of Resonant Circuit and Load Parameters. IEEE 8th International Conference on Energy Smart Systems (ESS). (pp. 357-362). doi:10.1109/ESS57819.2022.9969266.
Dymerets, A.V., Gorodny, A.N., Yershov, R.D., Denisov, Y.O., Roslik, O., & Tryputen, M.M. (2020). Dynamic Characteristics of Zero-Current-Switching Quasi-Resonant Boost Converter under Variation of Resonant Circuit and Load Parameters. IEEE 7th International Conference on Energy Smart Systems (ESS) (pp. 283-288). doi:10.1109/ESS50319.2020.9160220.
Sato, T., Shimo, T., Takiguchi, T., & Koizumi, H. (2014). Bidirectional cascaded quasi-Z-source DC-DC converter. IECON 2014 : 40th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (pp. 1270-1276). doi:10.1109/IECON.2014.7048665.
Barath, J.G.N., Soundarrajan, A., Stepenko, S., Padmanaban, S., Prystupa, A., & Bolotov, M. (2019). Review of Extended Boost qZSI Topologies for Single Phase Applications. 2019 IEEE 60th International Scientific Conference on Power and Electrical Engineering of Riga Technical University (RTUCON). (pp. 1-8). doi:10.1109/RTUCON48111.2019.8982342.
Yakushin, T.V., Stepenko, S.A. (2023). Modeling of the photovoltaic based energy systems. Newest technologies in scientific activity and educational process : Ukrainian scientific and practical conference of students, postgraduates and young scientists : theses of reports (pp. 198-199). Chernihiv Polytechnic National University.
Plesz, B., Földváry, Á., Bándy, E. (2011). Low cost solar irradiation sensor and its thermal behaviour. Microelectronics Journal, 42(4), 594-600. https://doi.org/10.1016/j.mejo.2010.06.003.
Geuder, N., Trieb, F., Schillings, C., & Meyer, R. (2003). Comparison of different methods for measuring solar irradiation data. 3rd International Conference on Experiences with Automatic Weather Stations. Torremolinos (pp. 19-21). Spanish National Meteorological Institute.
Mao, M., Cui, L., Zhang, Q., Guo, K., Zhou, L., & Huang, H. (2020). Classification and summarization of solar photovoltaic MPPT techniques: A review based on traditional and intelligent control strategies. Energy Reports, 6, 1312-1327. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2020.05.013.
Karami, N., Moubayed, N., & Outbib, R. (2017). General review and classification of different MPPT Techniques. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 68(1), 1-18. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.09.132.
Gundogdu, Ahmet, & Celikel, Resat. (2020). ANN-Based MPPT Algorithm for Photovoltaic Systems. Turkish Journal of Science & Technology, (15), 101-110.
Sepulveda, T., Martinez, L., & Pires, A. (2018). Maximum Power Point Tracking for PV Systems Using Artificial Neural Networks. doi:10.20906/CPS/CBA2018-0327.
Belkaid, A., Colak, I., & Kayisli, K. (2017). Implementation of a modified P&O-MPPT algorithm adapted for varying solar radiation conditions. Electr Eng., (99), 839-846. https://doi.org/10.1007/s00202-016-0457-3.
Harrag, A., Messalti, S. (2015). Variable step size modified P&O MPPT algorithm using GAbased hybrid offline/online PID controller. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 49, 1247-1260. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.05.003.
Xuejun L., & Luiz A.C. Lopes. (2004). An improved perturbation and observation maximum power point tracking algorithm for PV arrays. IEEE 35th Annual Power Electronics Specialists Conference (IEEE Cat. No. 04CH37551), 3.
Ivanets, S.A., & Krasnozhon, O.V. (2016). Doslidzhennia roboty neironechitkoi systemy vidstezhennia tochky maksymalnoi potuzhnosti fotoelektrychnoho peretvoriuvacha [The study of work of neuro fuzzy system of tracking the point of maximum power of photovoltaic inference]. Tekhnichni nauky ta tekhnolohii – Technical sciences and technologies, (3(5)), 146-155.
Abdelghani, H., Sabir, M. (2019). IC-based Variable Step Size Neuro-Fuzzy MPPT Improving PV System Performances. Energy Procedia, (157), 362-374. doi:10.1016/j.egypro.2018.11.201.
Heelan, M. Y., Al-Q., M Fadhil Abbas. (2020). International Conference on Electrical, Communication, and Computer Engineering. (ICECCE) Design and Simulation of Neuro-Fuzzy Based MPPT Controller for PV Power System (pp. 1-6). doi:10.1109/ICECCE49384.2020.9179287.
Reyad, M., Sarhan, A., & Arafa, M. (2023). A modified Adam algorithm for deep neural network optimization. Neural Computing and Applications (pp. 1-18). doi:10.1007/s00521-023-08568-z.
Bondarenko, O.F., Kozhushko, Yu.V., Karbivska, T.O., Zheliazkov, Y.O., & Safronov, P.S. (2020). Stiikist kombinovanoi systemy nakopychennia enerhii na osnovi superkondensatora ta akumuliatornoi batarei [Stability analysis of hybrid energy storage based on supercapacitor and battery. Elektrotekhnika
i Elektromekhanika – Electrical engineering & electromechanics, (5), 31-37. doi:10.20998/2074-272X.2020.5.05.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
