An Off grid or remote solar electric systems are an energy supply to our home or to our companies without the utility of Grid at all. Off grid solar systems are very important for those who live in remote locations especially for developing countries where getting the electric grid is extremely expensive, inconvenient or for those who doesn't need to pay a monthly bill with the electric bill in general. The main critical components of any solar power system or renewable energy harvesting systems are the energy storage systems and its charge controller system. Energy storage systems are the essential integral part of a solar energy harvesting system and in general for all renewable energy harvesting systems. To provide an optimal solution of both high power density and high energy density at the same time we have to use hybrid energy storage systems (HESS), that combine two or more energy storage technologies with complementary characteristics. In this present work, design and simulation we use two storage systems supercapacitor for high power density and lithium based battery for high energy density. Here the system incorporates fast-response supercapacitors to provide power to manage solar smoothing and uses a battery for load shifting. On this paper discuss that the total energy throughout of the battery is much reduced and the typical thermal stresses caused by high discharge rate responses are mitigated by integrating supercapacitors with the battery storage system. In addition of the above discussion the off grid solar electric energy harvesting presented in this research paper includes battery and supercapacitor management system, MPPT (maximum power point tracking) system and back/boost convertors. On this present work the entire model of off grid electric energy harvesting system and all other functional blocks of that system is implemented in MATLAB Simulink.
Photovoltaic and fuel cell systems can be used as power source in mobile robots. At this time the photovoltaic system generally generate power in daytime. The starting time of fuel cell is slower than the lithium battery. To compensate for these disadvantages, a battery charge-discharge system is used. Especially the bi-directional converter is used mainly in the charge-discharge method. The controller in a buck converter controls the input voltage of the converter to meet the maximum power point tracking(MPPT) performance. First of all, the simulations of hybrid system for battery charge-discharge system in each step simulated using solar and fuel cell modeling as input source in PSIM. Experiment of the buck and bi-directional converter system is conducted through using photovoltaic/fuel cel simulator(pCube) instead of solar and fuel cell. This hybrid system for battery charge discharge using photovoltaic/fuel cell generates emergency power for the communication system in mobile robot.
The purpose of this study for photovoltaic (PV) generation system is to keep the output power of photovoltaic cells maximized under any weather conditions. In a conventional MPPT (Maximum Power Point Tracking) control method, both voltage and current coming out from PV array have to be fedback. Thus, the system has a complex structure, and may fail to track MPP of PV array when unexpected weather conditions happen. This paper proposes a novel PV Output Senseless (POS) control method to solve the mentioned problem. The main advantage of this method is that the current flowing into load is the only one considerable factor. In case of a huge PV generation system, it can be operated much more safely than the conventional system. To verify this theory, results that compare and analyze the simulated data with experimental data under real weather condition of the manufactured PV generation system are shown in this paper. Authors vividly states that this theory uses constant resistors and variable resistors of DC-DC converter in PV system. Authors emphasize that it is a very useful method to maximize power from PV cells to load with only the feedback of load current. Authors also emphasize that this theory is applicable in case of the PCS in PV power generation system.
외부 환경변화에 적응하여 MPP를 추적할 수 있는 포복경 영양 번식(VPR; Vegetative Propagation by Runner) 최적화 알고리즘 기반 MPPT 알고리즘을 제시하였다. VPR 알고리즘은 영양기관을 기반으로 군집 이동 번식하는 식물 생태를 모방한 알고리즘으로 식물의 노화 및 부근(Rhizome)에 대한 주변탐색 절차를 수행하여 최적점 인근의 주변을 지속적으로 탐색할 수 있다. 따라서 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 경우, MPPT 알고리즘이 수행되는 시점에 발생하는 외부 환경변화에 적응하여 최적점을 탐색할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 모의실험을 통해 VPR 기반 MPPT 알고리즘의 성능을 분석하였다. 더불어 PSO(Particle Swarm Optimization) 기반 MPPT 알고리즘과 동일한 환경에서 성능 비교를 통해 성능의 우수성을 비교하였다.
This paper presents a maximum power point tracking(MPPT) of Photovoltaic system with chopping ratio of DC-DC converter considered load. A variation of solar irradiation is most important factor in the MPPT of PV system. That is nonlinear, aperiodic and complicated. The paper consists of solar radiation source, DC-DC converter, DC motor and load(cf, pump). NN algorithm apply to DC-DC converter through an adaptive control of neural network, calculates converter-chopping ratio using an adaptive control of NN. The results of an adaptive control of NN compared with the results of converter-chopping ratio which are calculated mathematical modeling and evaluate the proposed algorithm. The experimental data show that an adequacy of the algorithm was established through the compared data.
This paper presents the active maximum power point tracking(MPPT) control of the photovoltaic(PV) module integrated converter(MIC) system considering the shadow influence. Conventional perturbation and observation(PO) and incremental conductance(IC) are the method finding MPP by the continued self-excitation vibration. The MPPT control is unable to be performed by rapid output change affected by the shadow. To solve this problem, the active MPPT in which the step value changes by output change is presented. In case there are the solar radiation, a temperature and shadow influence, the presented algorithm treats and compares the conventional control algorithm and output error. In addition, the validity of the algorithm is proved through the output error response characteristics.
본 논문은 최근 이슈가 되고 있는 해양에너지 중 해류의 흐름을 이용한 조류발전 시스템에 관한 것으로 대학 실험실규모에서 조류발전 시스템의 성능 및 특성을 효율적으로 시험 평가할 수 있도록 구성된 모의실험 장치에 관한 것이다. 조류발전은 타 에너지원에 비해 발전의 제한조건과 단점이 거의 없으며 국내 자연환경에 적용하기에 적합한 많은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 조류발전 시스템의 성능 및 특성을 시험할 수 있도록 Motor-Generator Set(M-G Set)을 구성하였고, 최대출력제어를 위해 사전에 PSIM을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 최대 출력제어 알고리즘을 검증하였다. 구축된 조류 발전 모의실험 장치는 해양의 기후, 시간 변화에 따른 조류 속도 변화를 효율적으로 모의할 수 있도록 전동기 속도 제어를 가능하도록 하였다. 조류발전 시스템에서는 와류등으로 인해 유속을 측정하기 힘들고, 오차가 발생할 가능성이 많다. 그래서 유속 정보 없이 최대출력제어가 가능한 알고리즘을 시뮬레이션하여 수행하였다. 본 연구는 향후 실시간 발전 사항을 모니터링 할 수 있도록 LabVIEW 기반 모니터링 시스템에서 최대 출력제어 시스템을 구축하기 위한 좋은 자료로 쓰일 것이라 판단된다.
In photovoltaic system, the characteristic of photovoltaic module such as open circuit voltage and short circuit current will be changed because of cell temperature and solar radiation. Therefore, a boost converter of the PV system connects between the output of photovoltaic system and DC link capacitor of grid connected inverter as controlling duty ratio for maximum power point tracking(MPPT). This paper shows the dynamic characteristic of the boost converter by comparing single-loop control algorithm and two-loop control algorithm using both analog and digital control. The proposed both compensation method has been verified with computer simulation and simulation results obtained demonstrate the validity of the proposed control schemes.
This paper presents a maximum power point tracking(MPPT) of photovoltaic system with duty ratio of DC-DC converter considered load. A variation of solar irradiation is most important factor in the MPPT of PV system That is nonlinear, aperiodic and complicated. NN was widely used due to easily solving a complex math problem. The paper consists of solar radiation source, DC-DC converter, DC motor and load(cf, pump). NN algorithm apply to DC-DC converter through an adaptive control of neural network, calculates converter-duty ratio using an adaptive control of NN. The results of an adaptive control of NN compared with the results of converter-duty ratio which are calculated mathematical modeling and evaluate the proposed algorithm. The experimental data show that an adequacy of the algorithm was established through the compared data.
현재까지 계통연계형 태양광 시스템의 최대전력추종(MPPT)방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 대표적인 최대 전력 추종 방법에는 일정전압 제어방식, P&O(Perturbation and Observation)제어방식, IncCond(Incremental Condutance) 제어 방식이 있다. 이 중 일정전압 제어방식은 일사량, 온도 등을 고려해 특정한 값의 태양전지 출력전압을 고정시키도록 하여, 최대전력점 근처에서 동작하도록 제어하는 방식이다. 이 방식은 태양전지 입력 전류 센서가 필요없고, 저일사량 조건에서 다른 기법에 비해 우수한 효율 특성을 나타내고 있다. 하지만, 온도 및 일사 조건에 따라 변하는 최대전력전압지점을 추종하지 못해 다양한 조건에서 최대전력추종효율이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 일사 조건 및 온도 조건에 대응하는 최대 출력전압을 실시간으로 산출하여, 이를 통해 최대전력추종제어를 하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 일사조건 및 온도변화에 대해 능동적으로 대응하여 우수한 추종효율 특성을 나타내고, 또한 입력 DC 전류 센서를 제거하고, 내부 연산이 간단함으로써 경제적인 면에서 유리하다. 본 논문에서 제안된 최대전력 추종기법의 타당성을 검증하기 위해서 PSIM 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 검증 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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