PVバッテリーマイクログリッドにおける系統連系および自立運転間の信頼性の高い移行のための適応型MPPT制御

科学分野:

• 電気工学
• 再生可能エネルギーシステム
• 制御システム

背景:

• 太陽光発電（PV）システムは、最適なエネルギー抽出のために効率的な最大電力点追従（MPPT）を必要とします。
• PVとバッテリーストレージを備えたマイクログリッドシステムは、系統連系および自立運転のシームレスな運用に堅牢な制御が必要です。
• 既存のMPPT技術は、動的条件と精度において課題に直面しています。

研究 の 目的:

• 新しいハイブリッド人工ニューラルネットワーク（ANN）および粒子群最適化（PSO）ベースのMPPTコントローラーを提案すること。
• PVバッテリーマイクログリッドにおけるPVエネルギー抽出の効率と応答性を向上させること。
• 系統連系モードと自立運転モード間の安定した電力フローと動的な移行を保証すること。

主な方法:

• PVバッテリーマイクログリッドシステム内でのANN-PSOコントローラーの統合。
• PVアレイとバッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）間のドロップ制御インバーターを使用した電力フローの協調。
• 信頼性の高い電力供給のための共通接続点（PCC）での電流と電圧の監視。
• MATLAB/SimulinkシミュレーションによるPerturb & Observe、ANFIS-PSO、PSO-SMC技術とのベンチマーキング。

主要な成果:

• 従来のインテリジェントMPPT法と比較して優れた追従性能を実証しました。
• 変動する日射量と負荷条件の下で、より高速で安定したマイクログリッド運用を実現しました。
• 日射量推定における精度向上と追従応答性の向上を検証しました。

結論:

• 提案されたANN-PSO MPPT法は、PVエネルギー統合の効率を大幅に向上させます。
• コントローラーは、インテリジェントで自律的なエネルギーシステムと回復力のある太陽光マイクログリッドを促進します。
• この研究は、SDG 7（クリーンで安価なエネルギー）およびSDG 9（産業、イノベーション、インフラ）に貢献します。