Control adaptativo MPPT para transiciones fiables entre operaciones conectadas a la red y aisladas en microrredes...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Eléctrica
• Sistemas de Energía Renovable
• Sistemas de Control

Sus antecedentes:

• Los sistemas fotovoltaicos (FV) requieren un seguimiento eficiente del punto de máxima potencia (MPPT) para una extracción óptima de energía.
• Los sistemas de microrredes con almacenamiento de FV y baterías necesitan un control robusto para una operación sin interrupciones conectada a la red y aislada.
• Las técnicas MPPT existentes enfrentan desafíos en condiciones dinámicas y precisión.

Objetivo del estudio:

• Proponer un novedoso controlador MPPT híbrido basado en Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Optimización por Enjambre de Partículas (PSO).
• Mejorar la eficiencia y la capacidad de respuesta de la extracción de energía fotovoltaica en microrredes fotovoltaicas con baterías.
• Garantizar un flujo de potencia estable y transiciones dinámicas entre los modos conectado a la red y aislado.

Principales métodos:

• Integración de un controlador ANN-PSO dentro de un sistema de microrred fotovoltaica con baterías.
• Coordinación del flujo de potencia mediante un inversor controlado por Droop entre el conjunto fotovoltaico y el Sistema de Almacenamiento de Energía en Baterías (BESS).
• Monitorización de la corriente y el voltaje en el Punto de Interconexión Común (PCC) para una entrega de potencia fiable.
• Comparación con las técnicas Perturb & Observe, ANFIS-PSO y PSO-SMC mediante simulaciones en MATLAB/Simulink.

Principales resultados:

• Demostró un rendimiento de seguimiento superior en comparación con métodos MPPT tradicionales e inteligentes.
• Logró una operación de microrred más rápida y estable en condiciones variables de irradiancia y carga.
• Validó una mayor precisión en las estimaciones de irradiancia y una mejor capacidad de respuesta del seguimiento.

Conclusiones:

• El método MPPT ANN-PSO propuesto mejora significativamente la eficiencia de la integración de energía FV.
• El controlador facilita sistemas de energía inteligentes y autónomos y microrredes solares resilientes.
• Esta investigación contribuye a los ODS 7 (Energía Asequible y Limpia) y ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura).