光伏MPPTの性能を向上させるためのDC-DCブーストコンバーターのフジ・コントローラー駆動型検索最適化
Maher G M Abdolrasol1, Sieh Kiong Tiong2, Pin Jern Ker3
1Institute of Sustainable Energy, Universiti Tenaga Nasional, Kajang, 43000, Malaysia. maher.abdolrasol@uniten.edu.my.
この研究は,フージーベースのパターン検索 (PS) オプティマイズされた最大電源点追跡 (MPPT) コントローラーを使用して太陽エネルギー変換を強化します. 伝統的な方法と比較して,効率が高く,変化する状況に適応できます.
科学分野:
- 再生可能エネルギーシステム
- 電源電子
- インテリジェント・コントロールシステム
背景:
- 太陽光発電システムには,効率的な最大電力点追跡 (MPPT) が必要であり,エネルギー収穫を最大化します.
- 従来のMPPTアルゴリズムは,ダイナミックな環境条件で課題に直面しています.
- インテリジェント・コントロール・テクニックは,MPPTの性能を向上させる可能性を秘めています.
研究 の 目的:
- 模糊ベースのパターン検索 (PS) の最適化を使用してインテリジェントMPPTコントローラを開発し,評価する.
- DC-DCブーストコンバーターのエネルギー変換効率を,異なる照射量と温度下で向上させる.
- 提案されている fuzzy-PS MPPT コントローラーの性能を他の最適化アルゴリズムと Perturb and Observe (P&O) メソッドと比較する.
主な方法:
- MPPT用のフージーロジックコントローラを搭載したDC-DCブーストコンバーターの実装.
- パターン検索 (PS) の最適化を使用して,曖昧なメンバーシップ関数 (MF) の最適化.
- 粒子の群集最適化 (PSO) と遺伝子アルゴリズム (GA) を用いた比較分析で,目的関数としてルーツ・ミーン・スクエア・エラー (RMSE) を用いる.
主要な成果:
- 曖昧なPSの最適化は100回の繰り返し後に最も低いRMSE (0.6861) を達成し,曖昧なGA (1.257) と曖昧なPSO (0.9454) を上回った.
- 提案されたコントローラは,放射線量と温度の変化に効果的に適応し,最大出力74.48kWに達しました.
- 平均99.7%のMPPT効率を達成し,P&Oアルゴリズムを大幅に上回りました.
結論:
- MPPTコントローラーは,優れた追跡性能とエネルギー変換効率を提供します.
- インテリジェント・コントロール・ストラテジーは,太陽の放射線量と温度の変化を効果的に処理します.
- このアプローチは太陽光発電の最適化に大きく貢献します
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