Performance of photovoltaic (PV) generator systems relies on its operating conditions. Maximum power extracted from PV generators depends strongly on solar irradiation, load impedance, and ambient temperature. A most maximum power point tracking (MPPT) algorithm is based on a perturb and observe method and an incremental conductance method. It is well known the latter is better in terms of dynamics and tracking characteristics under condition of rapidly changing solar irradiation. However, in case of digital implementation, the latter has some error for determining a maximum power point. This paper presents a PID based MPPT algorithm for such PV systems. We use neural network technique for determining PID parameters by online learning approach. And we construct a boost converter to regulate the output voltage from PV generator system. Computer simulation is carried out to evaluate the proposed MPPT method and we accomplish comparative study with a perturb and observe based MPPT method to prove its superiority.
This paper presents a moth-flame optimization (MFO)-based maximum power point tracking (MPPT) method for photovoltaic (PV) systems. The MFO algorithm is a new optimization method that exhibits satisfactory performance in terms of exploration, exploitation, local optima avoidance, and convergence. Therefore, the MFO algorithm is quite suitable for solving multiple peaks of PV systems under partial shading conditions (PSCs). The proposed MFO-MPPT is compared with four MPPT algorithms, namely the perturb and observe (P&O)-MPPT, incremental conductance (INC)-MPPT, particle swarm optimization (PSO)-MPPT and whale optimization algorithm (WOA)-MPPT. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can extract the global maximum power point (MPP) with greater tracking speed and accuracy under various conditions.
Z-source inverters (ZSI) are used to realize both DC voltage boost and DC-AC inversion in single stage with a reduced number of power switching devices. A traditional MPPT control algorithm provides a shoot-through interval which should be inserted in the switching waveforms of the inverter to output the maximum power to the Z-network. At this instant, the voltage across the Z-source capacitor is equal to the output voltage of a PV array at the maximum power point (MPP). The control of the Z-source capacitor voltage beyond the MPP voltage of a PV array is not facilitated in traditional MPPT algorithms. This paper presents a unified MPPT control algorithm to simultaneously achieve MPPT as well as Z-source capacitor voltage control. Development and implementation of the proposed algorithm and a comparison with traditional results are discussed. The effectiveness of the proposed unified MPPT control strategy is implemented in Matlab/Simulink software and verified by experimental results.
In this paper described common MPPT(Maximum Power Point Tracking) control algorithm; Constant Voltage Control, P&O(Perturbation and Observation), IncCond(Incremental Conductance), and investigated it's efficiency. Through simulation and efficiency evaluation, analyze the steady/transient states characteristics and efficiency of control algorithms respectively. Also, To high-efficiency proposed Two-mode MPPT control for improve on the existing control algorithm. Moreover, this paper suggested a topology for MPPT measuring efficiency and a method of examination.
Since efficiency of maximum power point tracking (MPPT) is important for photovoltaic systems, a number of MPPT algorithms have already been researched for other environment, however, the most of MPPT algorithms can't track maximum point in dynamic irradiation. In this paper, P&O and 3-Point MPPT which is more specialized in dynamic irradiation are compared in basis of European Efficiency Test(EN50530). The efficiency of 3-Point MPPT algorithm is proved by simulation and experiment. In result, 3-Point MPPT shows higher efficiency in dynamic irradiation and less affected by environment than P&O.
This paper analyzes a operating characteristic for maximum power point tracking (MPPT) of photovoltaic generation system. MPPT methods are used to maximize PV array output power by tracking maximum power point(MPP) continuously. To increase the output efficiency of PV system, it is important to have more efficient MPPT. MPPT algorithm is widely used the control method such as the perturbation and observation(PO) method, incremental conductance(IC) method and constant voltage(CV) method. In case of the radiation is changed, this paper proposes a response characteristic with MPPT control algorithms. Also, it proposes the direct for a novel MPPT control algorithm development through the analyzed data, hereby proves the effectiveness of this paper.
This research work focuses to design and simulate a 200W solar power system with electrical power conservation scheme as well as thermal power conservation modeling to improve power extraction from solar power plant. Many researchers have been already designed and developed different methods to extract maximum power while there were very researches are available on improving solar power thermally and mechanically. Thermal parameters are also important while discussing about maximizing power extraction of any power plant. A specific type of coolant which have very high boiling point is proposed to be use at the bottom surface of solar panel to reduce the temperature of panel in summer. A comparison between different maximum power point tracking (MPPT) technique and proposed MPPT technique is performed. Using this proposed Thermo-electrical MPPT (TE-MPPT) with Deep Learning Algorithm model 40% power is conserved as compared to traditional solar power system models.
The MPPT(Maximum Power Point Tracking) techniques are employed in photovoltaic (PV) systems to maximize the PV array output power which depends on solar irradiance and temperature. The dynamic MPPT performance under varying irradiance conditions affects the impact on overall PV system performance. This paper presents the improved MPPT algorithm by the simulation comparison with other algorithms. The simulation models are made by the Matlab & Simulink. The result of simulation, the dynamic MPPT efficiency of proposed algorithm is higher than the other algorithms.
In order to ensure that photovoltaic (PV) systems work at the maximum power point (MPP) and maximize the economic benefits, maximum power point tracking (MPPT) techniques are normally applied to these systems. One of the most widely applied MPPT methods is the incremental conductance (INC) method. However, the choice of the step size still remains controversial. This paper presents an improved variable step size INC MPPT algorithm that uses four different step sizes. This method has the advantages of INC but with the ability to validly adjust the step size to adapt to changes of the PV's power curve. The presented algorithm also simultaneously achieves increased rapidity and accuracy when compared with the conventional fixed step size INC MPPT algorithm. In addition, the theoretical derivation and specific applications of the proposed algorithm are presented here. This method is validated by simulation and experimental results.
This paper proposes a novel maximum power point tracking (MPPT) control algorithm considering radiation to improve efficiency of PV system. The proposed algorithm is composed perturb and observe (PO) method and constant voltage (CV) method. PO method is simple to realize and CV method is possible to tracking MPP with low radiation. Response characteristics of proposed algorithm are compared to conventional MPPT algorithm such as PO method, IC method and CV method with radiation variation. This paper proves the validity of proposed algorithm through the analysis results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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