This study compares the performance of artificial intelligence (AI)-based maximum power point tracking (MPPT) methods under partial shading conditions in a photovoltaic generation system. Although many studies on AI-based MPPT have been conducted, few studies comparing the tracking performance of various AI-based global MPPT methods seem to exist in the literature. Therefore, this study compares four representative AI-based global MPPT methods including fuzzy logic control (FLC), particle swarm optimization (PSO), grey wolf optimization (GWO), and genetic algorithm (GA). Each method is theoretically analyzed in detail and compared through simulation studies with MATLAB/Simulink under the same conditions. Based on the results of performance comparison, PSO, GWO, and GA successfully tracked the global maximum power point. In particular, the tracking speed of GA was the fastest among the investigated methods under the given conditions.
To increase the efficiency of a wind energy conversion system (WECS), the maximum power point tracking (MPPT) algorithm is usually employed. This paper proposes an optimal MPPT algorithm which tracks a sudden wind speed change condition fast. The proposed method can be implemented without the prior information on the wind turbine parameters, generator parameters, air density or wind speed. By investigating the directions of changes of the mechanical output power in wind turbine and rotor speed of the generator, the proposed MPPT algorithm is able to determine an optimal speed to achieve the maximum power point. Then, this optimal speed is set to the reference of the speed control loop. As a result, the proposed MPPT algorithm forces the system to operate at the maximum power point by using a three-phase converter. The simulation results based on the PSIM are given to prove the effectiveness of the proposed method.
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.
This paper offers two Maximum Power Point Tracking (MPPT) systems for Photovoltaic (PV) applications. The first MPPT method is based on a fixed frequency Model Predictive Control (MPC). The second MPPT technique is based on the Predictive Hysteresis Control (PHC). An experimental demonstration shows that the proposed techniques are fast, accurate and robust in tracking the maximum power under different environmental conditions. A DC/DC converter with a high voltage gain is obligatory to track PV applications at the maximum power and to boost a low voltage to a higher voltage level. For this purpose, a high gain Switched Inductor Quadratic Boost Converter (SIQBC) for PV applications is presented in this paper. The proposed converter has a higher gain than the other transformerless topologies in the literature. It is shown that at a high gain the proposed SIQBC has moderate efficiency.
Ahmed G. Abo-Khalil;Lee Dong-Choon;Choi Jong-Woo;Kim Heung-Geun
Journal of Power Electronics
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제6권3호
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pp.226-234
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2006
Photovoltaic (PV) generators have nonlinear V-I characteristics and maximum power points which vary with illumination level and temperature. Using a maximum power point tracker (MPPT) with an intermediate converter can increase the system efficiency by matching the PV systems to the load. This paper presents a maximum power point tracker based on fuzzy logic and a control scheme for a single-phase inverter connected to the utility grid. The fuzzy logic controller (FLC) provides an adaptive nature for system performance. Also the FLC provides excellent features such as fast response, good performance and the ability to change the fuzzy parameters to improve the control system. A single-phase AC-DC inverter is used to connect the PV system to the grid utility and local loads. While a control scheme is implemented to inject the PV output power to the utility grid at unity power factor and reduced harmonic level. The simulation results have shown the effectiveness of the proposed scheme.
부스트 컨버터를 이용하여 열전소자의 전력을 전달하는 회로를 이용하여 최대전력점 추적회로를 제안하였다. 제안하는 최대 전력점 추적회로는 2개의 비교기를 사용하여 연속된 샘플링 전압을 비교하고 최대전력점을 갖는 입력 펄스 신호의 듀티비에서 열전 발전소자의 전력 구동회로가 동작하도록 하는 것이다. 시뮬레이션 결과에서는 두 클럭 이내에서 최대전력점을 찾았으며, 3 클럭 이내에서 최적의 PWM 신호를 만들었다. 제안한 최대전력점 추적회로는 0.18 um CMOS 공정으로 설계하였으며 제작중이다.
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.
일반적으로 벅 컨버터 제어기는 컨버터의 출력 전압을 제어하도록 설계하지만, 태양광발전시스템에서의 벅 컨버터 제어기는 설계 방식을 달리 구분해야 한다. 본 논문에서는 MPPT(Maximum Power Point Tracking)을 위하여 벅 컨버터의 입력 전압(태양광전지의 출력 전압)을 제어한다고 가정하였다. 또한, 컨버터의 입력 전압을 제어하기 위한 새로운 벅 컨버터 모델을 제시한다. 이 컨버터 모델은 최대전력점(MPP)에서 동작점을 두어 선형화한 태양광전지의 모델을 포함하며, 모델의 타당성을 검증하기 위하여 대신호와 소신호로 나누어 분석한다. 또한 일반적인 선형제어기를 설계하였을 때, 제어 가능성을 분석하여 검증한다.
Conventional maximum power point tracking (MPPT) methods are ineffective under partially shaded conditions because multiple local maximum can be exhibited on power-voltage characteristic curve. This study proposes an improved cuckoo search (ICS) MPPT method after investigating the cuckoo search (CS) algorithm applied in solving multiple MPPT. The algorithm eliminates the random step in the original CS algorithm, and the conception of low-power, high-power, normal and marked zones are introduced. The adaptive step adjustment is also realized according to the different stages of the nest position. This algorithm adopts the large step in low-power and marked zones to reduce search time, and a small step in high-power zone is used to improve search accuracy. Finally, simulation and experiment results indicate that the promoted ICS algorithm can immediately and accurately track the global maximum under partially shaded conditions, and the array output efficiency can be improved.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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