The applications of thermoelectric generators (TEGs) have received a lot of attention both in terms of harvesting waste thermal energy and the need for multi-levels of power. It is critical to track the optimum electrical operating point using DC to DC converters controlled by a pulse that is generated through a maximum power point tracking algorithm (MPPT). In this paper, the hardware implementation of a short-current pulse algorithm has been demonstrated under steady stated and transient conditions. In addition, the MPPT algorithm has been proposed, which is one of the most effective and applicable algorithms for obtaining the maximum power point of TEGs. During this study, the proposed prototype has been validated both analytically and experimentally. It has also demonstrated successful performance, which highlights the claimed advantages of the proposed MPPT solution.
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.
In this study, a modified ripple correlation control (RCC) maximum-power point-tracking (MPPT) algorithm is proposed for a single-stage single-phase voltage source inverter (VSI) on a grid-connected photovoltaic system (GCPVS). Unlike classic RCC methods, the proposed algorithm does not require high-pass and low-pass filters or the increment of the AC component filter function in the voltage control loop. A simple arithmetic mean function is used to calculate the average value of the photovoltaic (PV) voltage, PV power, and PV voltage ripples for the MPPT of the RCC method. Furthermore, a high-accuracy and high-precision MPPT is achieved. The performance of the proposed algorithm for the single-stage single-phase VSI GCPVS is investigated through simulation and experimental results.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.2B
no.4
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pp.214-218
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2002
In this paper, the effectiveness of three different control algorithms are thoroughly investigated via simulation and a proposed efficiency evaluation method of experimentation. Both the steady state and transient characteristics of each control algorithm along with its measured efficiency are analyzed. Finally, a novel two-mode maximum power point tracking (MPPT) control algorithm combining the constant voltage control and the incremental conduction (IncCond) methods is proposed to improve the efficiency of the 3KW PV power generation system at different insolation conditions. Experimental results show that the proposed two-mode MPPT control provides excellent performance at less than 30% insolation intensity, covering the whole insolation area without additional hardware circuitry.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.2
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pp.171-177
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2002
The Photovoltaic systems with solar cell way Provide electrical energy to the utility/consumers, which are becoming one of the promising energy substitutes. The photovoltaic system can be classified into two types : One is the stand-alone type, and the other utility interactive one. The latter can return the generated power to the utility, but the former can't. The utility interactive systems are so valuable for peak power cut in summer season. In the photovoltaic systems the maximum power point tracking (MPPT) has been studied for the increase of the generating energy of the photovoltaic system. There are many control methods of MPPT, but a new MPPT algorithm is proposed to overcome the disadvantages of the conventional ones, and as a result the proposed method enables to improve both tracking ability and generating efficiency of photo voltaic system without DC chopper.
This paper proposes fuzzy logic control maximum power point tracking(FLC MPPT) of photovoltaic(PV) pump system using IPMSM. Conventional MPPT controller was unstable by reason of the ripple-current of DC link in three phase inverter. Thus in this paper the control algorithm of IPMSM using $i_q$ current is composed to improve the insecurity of conventional MPPT controller. Proposed algorithm is operated by simulation with variation radiation condition. And analyze the response characteristic of IPMSM. The validity of this paper is proved by analyzed data.
Tracking the Maximum Power Point (MPP) of a photovoltaic (PV) array is usually an essential part of a PV system. The problem addressed by Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques is to find the voltage $V_{MPP}$ or current $I_{MPP}$ at which a PV array should operate to generate the maximum power output $P_{MPP}$ under a given temperature and irradiance. MPPT control methods such as the perturb and observe method and the incremental conductance method require a microprocessor or DSP to determine if the duty cycle should be increased or not. This paper proposes a simple and fast analog MPPT method. The proposed control scheme tracks the MPP very quickly and its hardware implementation is simple when compared with the conventional techniques. The new algorithm can successfully track the MPP even in the case of rapidly changing atmospheric conditions. In addition, it has higher efficiency than ordinary algorithms.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.16
no.5
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pp.484-493
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2011
The MPPT algorithm using neuro-fuzzy controller is proposed to improve the performance of fuzzy controller in this paper. The width of membership function and fuzzy rule have an effect on the performance of fuzzy controller. The neuro-fuzzy controller has the response characteristic which is superior to the existing fuzzy controller, because of using the optimal width of the fuzzy membership function through the neural learning. The superior control characteristic of a proposed algorithm is confirmed through simulation and experiment results.
A microbial fuel cell (MFC) and bioelectrochemical systems are novel bioprocesses which employ exoelectrogenic biofilm on electrode as a biocatalyst for electricity generation and various useful chemical production. Previous reports show that electrogenic biofilms of MFCs are time varying systems and dynamically interactive with the electrically conductive media (carbon paper as terminal electron acceptor). It has been reported that maximum power point tracking (MPPT) method can automatically control load by algorithm so that increase power generation and columbic efficiency. In this study, we developed logic based control strategy for external load resistance by using $LabVIEW^{TM}$ which increases the power production with using flat-plate MFCs and MPPT circuit board. The flat-plate MFCs inoculated with anaerobic digester sludge were stabilized with fixed external resistance from $1000{\Omega}$ to $100{\Omega}$. Automatic load control with MPPT started load from $52{\Omega}$ during 120 hours of operation. MPPT control strategy increased approximately 2.7 times of power production and power density (1.95 mW and $13.02mW/m^3$) compared to the initial values before application of MPPT (0.72 mW and $4.79mW/m^3$).
This study proposed a model that can track MPP faster than the existing MPPT algorithm using the particle swarm optimization algorithm (PSO). The proposed model highly sets the acceleration constants of gbest and pbest in the PSO algorithm to quickly track the MPP point and eliminates the power instability problem. In addition, this algorithm was re-executed by detecting the change in power of the solar panel according to the rapid change in solar radiation. As a result of the experiment, MPP time was 0.03 seconds and power was 131.65 for 691.5 W/m2, and MPP was tracked at higher power and speed than the existing P&O and INC algorithms. The proposed model can be applied when a change in the amount of power is detected by partial shading in a Photovoltaic power plant with Photovoltaic connected in parallel. In order to improve the MPPT algorithm, this study needs a comparative study on optimization algorithms such as moth flame optimization (MFO) and whale optimization algorithm (WOA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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