STEROWANIE MPPT SYSTEMU PV: ANALIZA PORÓWNAWCZA ALGORYTMÓW P&O, INCCOND, SMC I FLC
Khoukha Bouguerra
khaoukha.bouguerra@yahoo.comFerhat Abbas Sétif 1 University-UFAS, Electrical Engineering Department, Automatic Laboratory of Sétif-LAS (Algieria)
https://orcid.org/0009-0008-4522-1532
Samia Latreche
Ferhat Abbas Sétif 1 University-UFAS, Electrical Engineering Department, Automatic Laboratory of Sétif-LAS (Algieria)
https://orcid.org/0000-0002-1496-739X
Hamza Khemlche
Research Centre in Industrial Technologies (Algieria)
https://orcid.org/0000-0002-7373-780X
Mabrouk Khemliche
Ferhat Abbas Sétif 1 University-UFAS, Electrical Engineering Department, Automatic Laboratory of Sétif-LAS (Algieria)
Abstrakt
Znaczenie energii słonecznej przejawia się w rosnącym zapotrzebowaniu na odnawialne źródła energii na całym świecie, które jest napędzane troską o środowisko i niedoborem energii konwencjonalnej. Trackery punktu maksymalnej mocy (MPPTS) są niezbędne w systemach energii słonecznej ze względu na zmiany atmosferyczne, które zagrażają wydajności systemów energii słonecznej. Niniejszy artykuł porównuje technologie MPPT. Pomimo wyników osiąganych przez klasyczne techniki w maksymalizacji i wydobywaniu jak największej ilości energii, napotykają one duży problem w osiągnięciu punktu energetycznego. Zapewniają to nowoczesne technologie, takie jak FLC i SMC. Zapewniają one wyjątkową dokładność i doskonałą reakcję we wszystkich warunkach środowiskowych, ale wiążą się z dodatkową złożonością i wyższymi kosztami. Technologie te są idealne w zastosowaniach wymagających wysokiej wydajności w stale zmieniających się warunkach lub w trudnych środowiskach (takich jak duże systemy energii słonecznej lub systemy radzące sobie z dużymi wahaniami oświetlenia). Niniejsze opracowanie ma na celu przeprowadzenie kompleksowych badań i porównanie klasycznych technologii (P&O i IncCond) oraz nowoczesnych technologii sterowania ślizgowego (SMC, Fuzzy Logic Control – FLC), biorąc pod uwagę czynniki takie jak wydajność, złożoność i czas reakcji. Testy przeprowadzono w różnych warunkach klimatycznych, aby zrozumieć i zwiększyć wydajność technologii MPPT. Nasze badanie podkreśla zwiększoną wydajność metod opartych na nowoczesnych technologiach. Opracowanie to zapewnia kompleksową analizę porównawczą, a poprzez poprawę wydajności i niezawodności systemów energii słonecznej, nasze badania wspierają rozwój zrównoważonych rozwiązań energetycznych.
Słowa kluczowe:
PV, konwerter DC/DC, techniki MPPT, sterowanie logiką rozmytą, sterowanie ślizgoweBibliografia
[1] Ahmad F. F. et al.: Application of sliding mode control for maximum power point tracking of solar photovoltaic systems: A comprehensive review. Annu Rev Control 49, 2020, 173–196 [https://doi.org/10.1016/j. arcontrol.2020.04.011].
Google Scholar
[2] Bait F., Latreche S., Khemliche M.: Simulation of different faults in photovoltaic installation. 19th IEEE International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices – SSD 2022, May 2022, 1130–1138.
Google Scholar
[3] Belkaid A. et al.: Improving PV system performance using high efficiency fuzzy logic control. 8th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), 2020, 152–156.
Google Scholar
[4] Chen J. H., Yau H. T., Hung W.: Design and Study on Sliding Mode Extremum Seeking Control of the Chaos Embedded Particle Swarm Optimization for Maximum Power Point Tracking in Wind Power Systems. Energies 7(3), 2014, 1706–1720.
Google Scholar
[5] Derri M. et al.: Maximum Power Point Tracking using Fuzzy Logic Controller for Stand Alone photovoltaic System. International Journal of Engineering Research and Technology 3(11), 2014, 1721–1725.
Google Scholar
[6] Djalab A., Teta A., Rezaoui M. M.: Analysis of MPPT Methods: P&O, INC and Fuzzy Logic (CLF) for a PV System. 6th International Conference on Control Engineering & Information Technology (CEIT). Turkey, Istanbul, 2018, 1–6.
Google Scholar
[7] D'Souza N. S., Lopes A. L., Liu X.: Comparative study of variable size perturbation and observation maximum power point trackers for PV systems. Electric Power Systems Research 80(3), 2010, 296–305.
Google Scholar
[8] Fei J., Chen Y., Liu L., Fang Y.: Fuzzy multiple hidden layer recurrent neural control of nonlinear system using terminal sliding-mode controller. IEEE transactions on cybernetics 2021, 1–16.
Google Scholar
[9] Haji D., Genc N.: Fuzzy and P&O based MPPT controllers under different conditions. 7th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA). 2018, 649–655.
Google Scholar
[10] Jain K., Gupta M., Bohre A. K.: Implementation and comparative analysis of P&O and INC MPPT method for PV system. 8th IEEE India International Conference on Power Electronics (IICPE). India, Jaipur, 2018, 1–6.
Google Scholar
[11] Kish G. J., Lee J. J., Lehn P.W.: Modelling and control of photovoltaic panels utilising the incremental conductance method for maximum power point tracking. IET Renewable Power Generation 6, 2012, 259–266.
Google Scholar
[12] Latreche S., Badoud A. E., Khemliche M.: Implementation of MPPT algorithm and supervision of shading on photovoltaic module. Engineering, Technology and Applied Science Research 8(6), 2018, 3541–3544.
Google Scholar
[13] Levron Y., Shmilovitz D.: Maximum power point tracking employing sliding mode control. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers 60(3), 2013, 724–732.
Google Scholar
[14] Moradi M. H. et al.: A robust hybrid method for maximum power point tracking in photovoltaic systems. Sol. Energy 94, 2013, 266–276.
Google Scholar
[15] Ram J. K. et al.: Performance enhancement of solar PV systems applying P&O assisted Flower Pollination Algorithm (FPA). Sol. Energy 199, 2020, 214–229 [https://doi.org/10.1016/j.solener.2020.02.019].
Google Scholar
[16] Salah B. C., Ouali M.: Comparison of fuzzy logic and neural network in maximum power point tracker for PV systems. Electric Power Systems Resarch 81, 2011, 43–50.
Google Scholar
[17] Tey K. S., Mekhilef S.: Modified incremental conductance MPPT algorithm to mitigate inaccurate responses under fast-changing solar irradiation level. Sol. Energy 101, 2014, 333–342.
Google Scholar
[18] Zhu Y., Fei J.: Adaptive Global Fast Terminal Sliding Mode Control of Grid connected Photovoltaic System Using Fuzzy Neural Network Approach. IEEE Access 5, 2017, 9476–9484.
Google Scholar
Autorzy
Khoukha Bouguerrakhaoukha.bouguerra@yahoo.com
Ferhat Abbas Sétif 1 University-UFAS, Electrical Engineering Department, Automatic Laboratory of Sétif-LAS Algieria
https://orcid.org/0009-0008-4522-1532
Autorzy
Samia LatrecheFerhat Abbas Sétif 1 University-UFAS, Electrical Engineering Department, Automatic Laboratory of Sétif-LAS Algieria
https://orcid.org/0000-0002-1496-739X
Autorzy
Hamza KhemlcheResearch Centre in Industrial Technologies Algieria
https://orcid.org/0000-0002-7373-780X
Autorzy
Mabrouk KhemlicheFerhat Abbas Sétif 1 University-UFAS, Electrical Engineering Department, Automatic Laboratory of Sétif-LAS Algieria
Researcher at Ferhat Abbas University of Setif
Statystyki
Abstract views: 1PDF downloads: 3