Técnicas de seguimento do ponto de máxima potência para sistemas fotovoltaicos baseadas nos modelos globais não lineares de um e dois diodos
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Data de Publicação: | 2023 |
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Resumo: | Devido à rápida expansão dos sistemas fotovoltaicos na última década, ficou clara a necessidade de localizar o ponto de máxima potência (Maximum Power Point – MPP) para maximizar a energia solar capturada sob várias condições ambientais. Quando todos os módulos de um arranjo fotovoltaico recebem a mesma irradiação solar, técnicas tradi- cionais de seguimento do ponto de máxima potência (Maximum Power Point Tracking – MPPT) podem encontrar facilmente o MPP. Contudo, se os níveis de irradiância nos módulos fotovoltaicos não forem uniformes, encontrar o ponto de máxima potência global (Global Maximum Power Point – GMPP) para esses algoritmos fica inviável, uma vez que estas técnicas podem ficar operando em um máximo local enquanto o sombreamento permanecer. Um sombreamento parcial, que pode ocorrer a partir de nuvens, edifícios ou árvores, por exemplo, exibe na curva potência-tensão um comportamento com múltiplos picos, uma vez que os módulos estão protegidos por diodos de desvio. Dessa forma, muitas aplicações em sistemas FV requerem elevadas velocidades de convergência de GMPP para minimizar perdas de energia. Neste contexto, neste trabalho são propostas duas técnicas que extraem o GMPP de uma curva tensão potência com múltiplos picos. Estas técnicas, são comparadas a técnicas recentes da literatura onde são obtidos resultados comparativos de simulação e experimentais além de terem seus fluxogramas apresentados. Vale salientar que técnicas baseadas em modelo reduzem as perdas de energia, pois têm respostas dinâmicas mais rápidas em comparação as técnicas heurísticas. Portanto, são propostas duas técnicas baseadas em modelo, sendo a técnica de MPCCG válida para séries e arranjos FV e a técnica de MPCCGM válida apenas para séries FV. Enquanto o algoritmo de MPCCG utiliza o modelo de dois diodos e a técnica Híbrida Pattern Search (TH-PS) para estimação de parâmetros a técnica de MPCCGM utiliza o modelo de um diodo reduzindo assim o esforço computacional exigido. Como ambas as técnicas são baseadas em modelo foi proposto um estimador de irradiância, cuja finalidade é estimar a irradiância de cada módulo a um baixo custo. Esse estimador pode servir também como monitoramento de uma usina fotovoltaica (FV), já que pode enviar as informações de irradiância para um computador central via Wi-Fi, pois utiliza para comunicação uma ESP8266. Por fim, após a modelagem do conversor utilizado para condições de MPPT, são fornecidos os resultados dinâmicos de simulações, utilizando o software MA- TLAB, e experimentais, por meio de uma bancada experimental, para várias condições climáticas. Estes resultados mostraram que os algoritmos propostos realizam com preci- são e velocidade o seguimento de GMPP para diversas condições ambientais distintas, obtendo-se elevada eficiência em comparação aos melhores algoritmos selecionados. Tam- bém obteve-se com elevada precisão resultados experimentais do estimador de irradiância proposto. Utilizando um módulo FV real e o piranômetro de um extrator de curva vendido comercialmente encontrou-se um erro médio baixo para medições durante mais de três horas. |
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Quando todos os módulos de um arranjo fotovoltaico recebem a mesma irradiação solar, técnicas tradi- cionais de seguimento do ponto de máxima potência (Maximum Power Point Tracking – MPPT) podem encontrar facilmente o MPP. Contudo, se os níveis de irradiância nos módulos fotovoltaicos não forem uniformes, encontrar o ponto de máxima potência global (Global Maximum Power Point – GMPP) para esses algoritmos fica inviável, uma vez que estas técnicas podem ficar operando em um máximo local enquanto o sombreamento permanecer. Um sombreamento parcial, que pode ocorrer a partir de nuvens, edifícios ou árvores, por exemplo, exibe na curva potência-tensão um comportamento com múltiplos picos, uma vez que os módulos estão protegidos por diodos de desvio. Dessa forma, muitas aplicações em sistemas FV requerem elevadas velocidades de convergência de GMPP para minimizar perdas de energia. Neste contexto, neste trabalho são propostas duas técnicas que extraem o GMPP de uma curva tensão potência com múltiplos picos. Estas técnicas, são comparadas a técnicas recentes da literatura onde são obtidos resultados comparativos de simulação e experimentais além de terem seus fluxogramas apresentados. Vale salientar que técnicas baseadas em modelo reduzem as perdas de energia, pois têm respostas dinâmicas mais rápidas em comparação as técnicas heurísticas. Portanto, são propostas duas técnicas baseadas em modelo, sendo a técnica de MPCCG válida para séries e arranjos FV e a técnica de MPCCGM válida apenas para séries FV. Enquanto o algoritmo de MPCCG utiliza o modelo de dois diodos e a técnica Híbrida Pattern Search (TH-PS) para estimação de parâmetros a técnica de MPCCGM utiliza o modelo de um diodo reduzindo assim o esforço computacional exigido. Como ambas as técnicas são baseadas em modelo foi proposto um estimador de irradiância, cuja finalidade é estimar a irradiância de cada módulo a um baixo custo. Esse estimador pode servir também como monitoramento de uma usina fotovoltaica (FV), já que pode enviar as informações de irradiância para um computador central via Wi-Fi, pois utiliza para comunicação uma ESP8266. Por fim, após a modelagem do conversor utilizado para condições de MPPT, são fornecidos os resultados dinâmicos de simulações, utilizando o software MA- TLAB, e experimentais, por meio de uma bancada experimental, para várias condições climáticas. Estes resultados mostraram que os algoritmos propostos realizam com preci- são e velocidade o seguimento de GMPP para diversas condições ambientais distintas, obtendo-se elevada eficiência em comparação aos melhores algoritmos selecionados. Tam- bém obteve-se com elevada precisão resultados experimentais do estimador de irradiância proposto. Utilizando um módulo FV real e o piranômetro de um extrator de curva vendido comercialmente encontrou-se um erro médio baixo para medições durante mais de três horas.CNPqDue to the rapid expansion of photovoltaic systems in the last decade, the need to locate the Maximum Power Point (MPP) became evident in order to maximize solar energy capture under various environmental conditions. When all modules in a photovoltaic array receive the same solar irradiation, traditional Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques can easily find the MPP. However, if the irradiance levels on the photovoltaic modules are not uniform, finding the Global Maximum Power Point (GMPP) becomes challenging for these algorithms as they may operate at a local maximum while shading persists. Partial shading, which can occur from clouds, buildings, or trees, for example, exhibits a power-voltage curve with multiple peaks since the modules are protected by bypass diodes. Therefore, many applications in PV systems require high GMPP conver- gence speeds to minimize energy losses. In this context, this work proposes two techniques to extract the GMPP from a voltage-power curve with multiple peaks. These techniques are compared to recent techniques from the literature, with comparative simulation and experimental results, along with their flowcharts being presented. It is worth noting that model-based techniques reduce energy losses as they have faster dynamic responses com- pared to heuristic techniques. Therefore, two model-based techniques are proposed: the MPCCG technique valid for series and PV arrays, and the MPCCGM technique valid only for series PV arrays. While the MPCCG algorithm uses the two-diode model and the Hybrid Pattern Search (TH-PS) technique for parameter estimation, the MPCCGM technique uses the one-diode model, reducing the computational effort required. As both techniques are model-based, an irradiance estimator is proposed, aiming to estimate the irradiance of each module at low cost. This estimator can also serve as monitoring for a photovoltaic plant, as it can send irradiance information to a central computer via Wi-Fi, using an ESP8266 for communication. Finally, after modeling the converter used for MPPT conditions, dynamic simulation results using MATLAB software and experimental results from a test bench under various weather conditions are provided. These results demonstrate that the proposed algorithms accurately and swiftly track the GMPP for different environmental conditions, achieving high efficiency compared to the best-selected algorithms. The proposed irradiance estimator also yields highly precise experimental results. By utilizing a real PV module and a commercially available curve tracer’s pyranometer, a low average error was found for measurements over three hours.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia EletricaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia elétricaMPPTGMPPIrradiânciaMúltiplos PicosSombreamento parcialTécnicas de seguimento do ponto de máxima potência para sistemas fotovoltaicos baseadas nos modelos globais não lineares de um e dois diodosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Eduardo José Barbosa.pdfTESE Eduardo José Barbosa.pdfapplication/pdf9053652https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/50923/1/TESE%20Eduardo%20Jos%c3%a9%20Barbosa.pdfdf55fa3f1ab3a97fb90d943250c96776MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82362https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/50923/3/license.txt5e89a1613ddc8510c6576f4b23a78973MD53TEXTTESE Eduardo José Barbosa.pdf.txtTESE Eduardo José Barbosa.pdf.txtExtracted texttext/plain375157https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/50923/4/TESE%20Eduardo%20Jos%c3%a9%20Barbosa.pdf.txt46083168054f3825d656bf45301172fbMD54THUMBNAILTESE Eduardo José Barbosa.pdf.jpgTESE Eduardo José Barbosa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1289https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/50923/5/TESE%20Eduardo%20Jos%c3%a9%20Barbosa.pdf.jpge30d61523e29075c4f2fe86dab801038MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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