As the maximum power operating point(MPOP) of Photovoltaic(PV) power generation systems changes with changing atmospheric conditions such as solar radiation and temperature, an important consideration. In the design of efficient PV system is to track the MPOP correctly. Many maximum power point tracking(MPPT) techniques have been considered in the past, however, techniques using microprocessors with appropriate MPPT algorithms are favored because of their flexibility and compatibility with different PV arrays. Although the efficiency of these MPPT algorithms is usually high, it drops noticeably in case of rapidly changing atmospheric conditions. This pager proposed a new MPPT algorithm based on perturb & observe(P&O) algorithm with experiment. The results shows that the new P&O algorithm has successfully tracked the MPOP, even in case of rapidly changing atmospheric conditions, and has higher efficiency than ordinary algorithms.
Maximum power point tracking(MPPT) techniques are used in photovoltaic systems to maximize the PV array output power by tracking continuously the maximum power point which depends on panels temperature and on irradiance conditions. This paper proposes a variable step size MPPT algorithm which can improve the MPPT speed and accuracy. Depending on insolation and temperature, the MPPT controller gives optimized step size. The effectiveness of the proposed system is verified thorough PSIM simulation and experiments on a 50[W] prototype. The experimental results confirm that the PV power of the improved P&O method is higher than that of the traditional P&O method.
Maximum power point tracking (MPPT) under partial shading condition (PSC) is a challenging process in the PV array system. The shaded PV panel makes different peak patterns on the P-V curve and misguides the MPPT algorithm. Various kinds of global MPP (GMPP) detecting algorithms are used to overcome this issue. Generally, too frequent execution of GMPP tracking algorithm reduces the achievable power of PV panel due to time spent on the scanning process. Thus, partial shading detection algorithm is essential for efficient utilization of solar energy source. While conventional method only detects fast shading patterns, the proposed algorithm always shows superb performance regardless of the speed of partial shading patterns.
In this paper, the Maximum Power Point Tracking(MPPT) control of the small scale wind power generation system with a three-phase diode rectifier and the grid-connected inverter is studied. Without the need for the converter circuits to control speed of the generator, it is economical and the structure is simple. Compared with existing systems, it can be to reduce the power semiconductor switches and passive elements, and to implement the MPPT control with only DC-Link voltage control of the grid-connected inverter. In order to allow MPPT control without the characteristic information of the wind turbine, the P&O algorithm is applied, and these are verified by the simulation and experiment.
In this paper, in order to use module integrated converter using cascaded buck-boost converter for a low battery charger in stand-alone system, a charging algorithm which considers photovoltaic and battery status and PWM controllers which are changed according to charging modes are proposed. The proposed algorithm consists of constant current mode, constant voltage mode and maximum power point tracking mode which enables the battery to charge with maximum power rate. This paper also presents design of cascaded buck-boost converter that is the photovoltaic charger system. A 150W prototype system is built according to verify proposed the charger system and the algorithm.
본 논문에서는 AWS형 파력발전 시스템의 최대전력 추종(Maximum Power Point Tracking: MPPT)을 위한 알고리즘 개발 기법에 대한 제안을 하고자 한다. AWS형 파력발전 시스템은 2004년 포르투갈에서 제안된 파도에너지 변환장치로, 해저에 위치하여 전력을 생산하는 특징을 지니고 있다. 파도의 상하 운동에 맞추어 AWS의 주요 부위인 본체가 움직이기 때문에 전력 생산량이 일정치 못하며, 특히 계절 및 환경에 따른 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로, 신재생 발전에서 많이 활용되는 MPPT 제어 기법을 제안하게 된다. 제안된 기법의 활용을 통해 AWS형 파력발전 시스템의 전력 생산성 향상 및 전력 안정도에 대한 연구를 수행하게 된다.
This paper is proposed a approximation control method(ACM) for the maximum power of a photovoltaic system. It is designed for power systems application and utilities. The proposed Maximum Power Point Tracking(MPPT) control has the advantage to provide a new simple way to approximate the optimal or rated voltage, the optimal or rated current and maximum power rating produced by a solar panel and the photovoltaic inverter. And this straightforward method has the advantage that Pmax and $V_{op}$ can be approximated using the same variable as the dynamic model without using complicate approximations or Taylor series. This paper is proposed MPPT using AMC using weather condition of domestic moderate program technique. This paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of the new methods.
This paper proposes the maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic system using fuzzy based variable step size perturbation & observation(FVSS-PO) method. Conventional PO and incremental conductance(IC)MPPT control algorithm generally uses fixed step size. A small fixed step size will cause the tracking speed to decrease and tracking accuracy of the MPP will decrease due to large fixed step size. Therefore, the fixed step size can't be satisfying both the tracking speed and the tracking accuracy. This paper proposes FVSS-PO MPPT algorithm that adjusts automatically step size of PO by fuzzy control according to operating conditions. The validity of MPPT algorithm proposed in this paper prove through compare with conventional PO MPPT algorithm.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.966-971
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1998
The studies on the photovoltaic system are extensively exhaustible and broadly available resourse as a future energy supply. In this paper, a new maximum power point tracker(MPPT) using neural network theory is proposed to improve energy conversion efficiency. The boost converter and neural network controller(NNC) were employed so that the operating point of solar cell was located at the Maximum Power Point. And the back propagation algorithm with one input layer of two inputs(E, CE) and output layer(cnntrol value) was applied to train a neural network. Simulation and experimental results show that the performance of NNC in MPPT of photovoltaic array is better than that of controller based upon the Hill Climbing Method.
본 논문은 DC 전동기에 공급되는 PV 시스템의 최대전력점추적에 대한 신경회로망 제어기를 제시한다. 다양한 일사량은 PV 시스템의 MPPT에 대하여 가장 중요한 요소이다. 일사량은 비선형적, 비주기적이고 복잡하다. 신경회로망은 복잡한 수학적 문제를 해결하는데 광범위하게 사용되고 있다. 제안한 태양광 발전시스템은 신경회로망 제어기, DC-DC 컨버터, DC전동기, 부하로 구성되어 있다. 신경회로망 알고리즘은 컨버터의 쵸핑비를 계산하고 DC-DC 컨버터에 적용된다. 신경회로망의 출력은 수학적 모델링에 의해 계산된 값과 비교하고 알고리즘의 타당성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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