Maximum power point tracking (MPPT) under partial shading condition (PSC) is a challenging process in the PV array system. The shaded PV panel makes different peak patterns on the P-V curve and misguides the MPPT algorithm. Various kinds of global MPP (GMPP) detecting algorithms are used to overcome this issue. Generally, too frequent execution of GMPP tracking algorithm reduces the achievable power of PV panel due to time spent on the scanning process. Thus, partial shading detection algorithm is essential for efficient utilization of solar energy source. While conventional method only detects fast shading patterns, the proposed algorithm always shows superb performance regardless of the speed of partial shading patterns.
The paper proposes a novel control algorithm for tracking maximum power of PV generation system. The maximum power of PV array is determinated by a insolation and temperature. Prior considered the term in PV generation system is how maximum power point is accurately tracked. The paper proposes a Fuzzy-Neuro control algorithm so as to accurately track those maximum power points. The proposed control algorithm comprises the antecedence part of fuzzy rule and clustering method, multi-layer neural network in the consequent part. Fuzzy-Neuro has the advantages which are depicted both high performance and robustness in Fuzzy control and high adaptive control in Neural Network. Specially, it can show the outstanding control performance for parameter variations appling to non-linear character of PV array. In paper, the tracking speed and the accuracy prove the validity through comparing a proposed algorithm with a conventional one.
This paper proposed a MPPT(Maximum Power Point Tracking) control algorithm for PV(Photovoltaic) array based on a modified constant voltage control MPPT algorithm at low insolation. This method which combined a reference voltage control and a constant voltage control algorithm. In contrast to the typical conventional MPPT algorithm, the proposed method have been obtained high efficiency and good performance in all insolation intensity. The proposed algorithm is verified through simulation and experiment.
본 논문에서는 AWS형 파력발전 시스템의 최대전력 추종(Maximum Power Point Tracking: MPPT)을 위한 알고리즘 개발 기법에 대한 제안을 하고자 한다. AWS형 파력발전 시스템은 2004년 포르투갈에서 제안된 파도에너지 변환장치로, 해저에 위치하여 전력을 생산하는 특징을 지니고 있다. 파도의 상하 운동에 맞추어 AWS의 주요 부위인 본체가 움직이기 때문에 전력 생산량이 일정치 못하며, 특히 계절 및 환경에 따른 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로, 신재생 발전에서 많이 활용되는 MPPT 제어 기법을 제안하게 된다. 제안된 기법의 활용을 통해 AWS형 파력발전 시스템의 전력 생산성 향상 및 전력 안정도에 대한 연구를 수행하게 된다.
Photovoltaic systems normally use a maximum power point tracking (MPPT) technique to continuously deliver the highest possible power to the load when variations in the insolation and temperature occur. A simple method of tracking the maximum power points (MPPs) and forcing the boost converter system to operate close to these points is presented through deriving small-signal model and transfer function of boost converter. This paper aims at modeling boost converter including equivalent series resistance of input reservoir capacitor by state-space-averaging method. In the future, properly designed controller for compensation will be constructed for maximum photovoltaic power tracking control.
The paper proposes a novel control algorithm for tracking maximum power of PV generation system. The maximum power of PV array is determinated by a insolation and temperature. Prior considered the term in PV generation system is how maximum power point is accurately tracked. The paper proposes a FNN(Fuzzy Neural-Network) control algorithm so as to accurately track those maximum power points. The proposed control algorithm comprises the antecedence part of fuzzy rule and clustering method, multi-layer neural network in the consequent part. FNN has the advantages which are depicted both high performance and robustness in Fuzzy control and high adaptive control in Neural Network. Specially, it can show the outstanding control performance for parameter variations appling to non-linear character of PV array. In paper, the tracking speed and the accuracy prove the validity through comparing a proposed algorithm with a conventional one.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.966-971
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1998
The studies on the photovoltaic system are extensively exhaustible and broadly available resourse as a future energy supply. In this paper, a new maximum power point tracker(MPPT) using neural network theory is proposed to improve energy conversion efficiency. The boost converter and neural network controller(NNC) were employed so that the operating point of solar cell was located at the Maximum Power Point. And the back propagation algorithm with one input layer of two inputs(E, CE) and output layer(cnntrol value) was applied to train a neural network. Simulation and experimental results show that the performance of NNC in MPPT of photovoltaic array is better than that of controller based upon the Hill Climbing Method.
Of two photovoltaic systems such as stand-alone type and utility interactive one, the utility interactive systems are so valuable for power peak-cut particularly in summer season. For the maximum power point tracking(MPPT) by which the generated energy can be maximized, many control methods have been reported up to now. To overcome the disadvantages of the conventional ones, a new MPPT algorithm is proposed which can improve both tracking ability and generating efficiency of photovoltaic system without chopper.
In this paper , the simple MPPT(Maximum Power Point Tracking) control algorithm is proposed for the grid-connected photovoltaic power system. This method uses the difference in the slope of the solar array voltage range below the MPP and above the MPP. This simple the algorithm enables the hardware implementation achieved by only analog devices. The proposed MPPT algorithm is verified by the hardware experiment using 500[W] solar away simulator, simplified inverter model hardware set, and rectified grid-line.
Due to the high efficiency and compact mechanical structure, direct drive variable speed generators are used for power conversion in wind turbines. The wind energy conversion system (WECS) considered in this paper consists of a permanent magnet synchronous generator (PMSG), uncontrolled rectifier, dc-dc boost converter controlled with maximum power point tracking (MPPT) and adaptive hysteresis controlled voltage source inverter (VSI). For high utilization of the converter's power capability and stabilizing voltage and power flow, constant DC-link voltage is essential. Step and search MPPT algorithm which senses the rectified voltage ($V_{DC}$) alone and controls the same is used to effectively maximize the output power. The adaptive hysteresis band current control is characterized by fast dynamic response and constant switching frequency. With MPPT and adaptive hysteresis band current control in VSI, the DC link voltage is maintained constant under variable wind speeds and transient grid currents respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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