This paper proposes an improved Maximum Power Point Tracking method and design methods of unmanned solar vehicle system by parts of hardware, unmanned driving control and power conversion. The hardware design is offered on the weight reduction and structural reliability by using structural analysis software. The technique of curve fitting is applied to unmanned control system due to minimizing the vehicle's behavior. Furthermore, lateral controller applying actuator dynamics is robust enough to prevent performance degradation by measurement noise regarding position and heading angle. The power conversion system contains battery charger system and tapped-inductor boost converter. In the battery charger system, variable step-size MPPT is conducted for quick response of maximum power point tracking. The validity of the proposed algorithm are verified by simulations and experiments.
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.
The photovoltaic generators have a nonlinear V-I characteristics and maximum power points which vary with the illumination levels and temperatures. Using maximum power point tracker with the intermediate converter can increase the system efficiency by matching the PV systems to the load. A novel MPPT control for photovoltaic system is proposed. The system input parameters are (dP, dI, and last incremental of duty ratio $L\deltaD$)and the output is the new incremental value (new ${\deltaD}$) according to the maximum power point under various illumination levels. Using fuzzy logic controller allows extracting the maximum power rapidly and without significant oscillations. Also FLC provides excellent features such as fast response, good performance and the ability to change the fuzzy parameters to improve control system.
태양광 발전 시스템의 운용에 있어서 부하의 변동, 일사량, 주변온도등에 의한 최대전력점의 추종은 매우 어려운 기술을 요구한다. 본 연구에서는 이러한 최대전력점의 추종에 있어 빠른 수렴 특성을 얻기 위한 알고리즘으로써 신경 제어기법을 이용하여서 기존의 제어 방식에 의한 동특성과 비교하여 적절한 제어기법 및 시스템동작의 우수한 특성을 얻게 되었다. 즉 최대전력점의 추종 및 안정한 전원의 공급을 갖게되었다.
This paper proposes variable incremental conductance(IC) algorithm for maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic. The conventional perturbation & observation(PO) and IC MPPT control algorithm generally uses fixed step size. A small step size reduces a tracking error in the steady state but slows a tracking speed in the transient state. Also, a large step size is fast a tracking speed but increases a tracking error. Therefore, this paper proposes variable IC MPPT algorithm that adjust automatically step size according to operating conditions. To improve a tracking speed and accuracy, when operating point is far from the maximum power point(MPP), the step size uses maximum value and when a operating point is near from the MPP, the step size uses variable step size that adjust according to slope of P-V curve. The validity of MPPT algorithm proposed in this paper prove through compare with conventional PO and IC MPPT algorithm.
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 proposes the hybrid proportional integral(HBPI) controller for maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic system. The output characteristics of the solar cell are a nonlinear and affected by a temperature, the solar radiation and influence of a shadow. The MPPT control is a very important technique in order to increase an output and efficiency of the photovoltaic system. The conventional constant voltage(CV), perturbation and observation(PO) and incremental conductance(IC) are the method which finding maximum power point(MPP) by the continued self-excitation vibration, and uses the fixed step size. If the fixed step size is a large, the tracking speed of maximum power point is faster, but the tracking accuracy in the steady state is decreased. On the contrary, when the fixed step size is a small, the tracking accuracy is increased and the tracking speed is slower. Therefore, in order to solve these problems, this paper proposes HBPI controller that is adjusted gain of conventional PI control using fuzzy control, and the maximum power point tracks using this controller. The validity of the controller proposed in this paper proves through the results of the comparisons.
This paper provides the up to date review of the shading effects on PV module performance and the associated detection algorithm related to the maximum power point tracking. It includes the brief explanations of the MMP variations due to the shading occurrence on the PV modules. Review of experimental and simulation studies highlighting the significant impacts of shading on PV efficiencies were presented. The literature indicates that even the partial shading of a single cell can greatly drop the entire module voltage and power efficiency. The MMP tracking approaches were also reviewed in this study. Both conventional and advanced soft computing methods such as ANN, FLC and EA were described for the proper tracking of MMP under shaded conditions. This paper would be the basic source and the comprehensive information associated with the shading effects and relevant MPP tracking technique.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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