본 논문은 태양광 시스템에서 최대 전력점을 추종하기 위해 듀티 제어와 전류제어를 이용한 두 가지 제어 기법이 적용된 P&O 방식 기반의 MPPT 알고리즘을 구현하였다. 듀티 제어를 이용한 MPPT의 경우에는 P-V 특성곡선을 이용한 방식으로, 태양광 시스템에서 발전되는 전력과 전압의 현재값-이전값을 비교하여 컨버터 듀티 변화를 통해 최대 전력점을 추종하도록 제어하였다. 전류제어 방식은 전력과 전류의 현재값-이전값을 비교함에 따라 전류 지령치를 생성하고, PI 제어기를 통해 컨버터 전류를 제어하는 알고리즘으로써 P-I 곡선의 특성을 이용하였다. 두 가지 제어기법을 시뮬레이션을 통해 구현하고 제어특성을 분석하였다.
태양광발전시스템에서 최대전력 추종기법은 태양광 발전용 전력변환장치에 구현되는 기술로써, 태양전지에서 발생할 수 있는 전력을 최대로 추출해 내는 제어 기법이다. 이러한 태양광 발전장치에서의 최대전력 추종기법은 추종효율, 추종 속도 등에 따라 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 지금까지의 연구는 일사량 등 환경요인이 고정된 조건에서의 정적 최대전력 추종 성능 개선에 집중해 왔다. 본 논문에서는 대표적인 최대전력 추종 기법인 외란 후 관찰에 의한 기법을 바탕으로 해서, 일사량이 변화하는 조건에서도 최대전력 추종 성능을 높일 수 있는 수정된 외란 후 관찰 기법을 제안한다. 제안된 기법은 최대전력 추종 제어주기 동안 추가적인 태양전지 전압/전류 계측으로 인해 일사량 변화시에도 높은 성능을 보일 수 있게 된다. 본 제안 내용의 타당성은 EN50530기준을 바탕으로 250kW 태양광 인버터를 사용해서, 실험을 통해서 검증하였다.
This paper presents a moth-flame optimization (MFO)-based maximum power point tracking (MPPT) method for photovoltaic (PV) systems. The MFO algorithm is a new optimization method that exhibits satisfactory performance in terms of exploration, exploitation, local optima avoidance, and convergence. Therefore, the MFO algorithm is quite suitable for solving multiple peaks of PV systems under partial shading conditions (PSCs). The proposed MFO-MPPT is compared with four MPPT algorithms, namely the perturb and observe (P&O)-MPPT, incremental conductance (INC)-MPPT, particle swarm optimization (PSO)-MPPT and whale optimization algorithm (WOA)-MPPT. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can extract the global maximum power point (MPP) with greater tracking speed and accuracy under various conditions.
본 연구는 입자 무리 최적화 (PSO; particle swarm optimization) 알고리즘을 이용하여 기존의 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 PSO 알고리즘에서 gbest 및 pbest의 가속 상수를 높게 설정하여 신속하게 MPP 지점을 추적하고 이로 인한 전력 불안정 문제점을 제거하였다. 또한, 일사량의 급격한 변화에 따른 태양광 패널의 전력 변화를 감지하여 알고리즘을 다시 실행하였다. 실험결과, 일사량이 691.5W/m2에 대해서 MPPT 시간이 0.03초와 전력이 131.65로서 기존의 P&O와 INC 알고리즘보다 높은 전력과 빠른 속도로 MPP를 추적하였으며, 일사량 변화에 따라 신속하게 MPP를 추적하였다. 제안 모델은 태양광 패널이 병렬로 연결되어 있는 태양광 발전소에서 부분적인 음영에 의해 전력량의 변화를 감지하였을 경우에도 적용할 수 있다. 본 연구는 MPPT 알고리즘을 개선하기 위해 MFO (moth flame optimization) 및 WOA (whale optimization algorithm)와 같은 최적화 알고리즘에 대한 비교 연구가 필요하다.
This paper presents the MPPT(Maximum Power Point Tracking)control method of the PMSG wind generation system using the turbine model with a squirrel cage induction motor. The torque of squirrel cage induction turbine model is controlled by mathematization of speed characteristics of real blade. In this paper, maintenance and cost issues into consideration, except for previous method using information of the velocity of the wind speed sensor, the algorithm is presented. The algorithm is controlled by tracking the optimal point, the generator speed and maximum grid power. The vector controls of the generator side converter and the grid side converter are controlled respectively to obtain maximum torque and regulate unity power factor. With Psim simulations and experiments, the efficiency of squirrel cage induction turbine model and the validity of control algorithm are verified.
In order to increase the efficiency of the PV solar can get maximum power output from a control is up. But MPPT request Converter since Solar module always work MPP about out condition. This paper study of 170W stand-alone PV MPPT system for charge and discharge control system of the battery. The proposed system is a way of Flyback converters, and controls the algorithm used P&O control method and ATmega128.
As is well-known, the maximum power point (MPP) of PV power generation system depends on array temperature and solar insolation, it is necessary to track MPP of solar array all the time. Among various MPP control algorithms, the constant voltage control method, the perturbation and observation (P&O) method and the incremental conductance method (IncCond) have drawn many attractions due to the usefulness of each system. In this parer, the effectiveness of above mentioned three different control algorithms are thoroughly investigated via simulations and preposed efficiency evaluation method on experiment. Both the steady-state and transient characteristics of each control algorithms along with measured efficiency are analyzed, respectively. Finally, a novel MPPT control algorithm combining the constant voltage control and IncCond method for low insolation condition is proposed to improve efficiency of the 3KW PV power generation system.
This paper is research about the Maximum Power Point Tracking following algorism of solar power system attached small electric car. In this paper, we investigate P&O MPPT and Incremental Conduction MPPT among existing MPPT following algorism. And by changing them, the better algorism is proposed being able to follow Maximum Power Point rapidly as amount of solar radiation changes applied to the Solar Energy Generation System.
Maximum power point tracking method is very important to enhance efficiency of photovoltaic system. Meanwhile a lot of research about MPPT has been studied and developed new one better than a method of the past. This paper deals with Perturb and Observation that are most commonly used. Tracking parameter changed PV voltage for PV current and it was simulated with P-SIM program. The P&O tracking method to use current for parameter lows ripple rate of output and enhances response rate of tracking. Through this study, it has been demonstrated that method using current for tracking parameter is effective.
This paper proposes a simple MPPT control scheme of a Current- Control-Loop Error system Based that can be obtains a lot of advantage to compare with another digital control method, P&O and IncCond algorithm, that is applied mostly a PV system. An existent method is needed an expensive processor such as DSP that calculated to change the measure power of a using current and voltage sensor at the once. But, a proposed method is easy to solve the cost reduction and power unbalance problems that it is used by control scheme to limit error of a current control of common sensor. This proposed algorithm had verified through a simulation and an experiment on battery charger using PIC that is the microprocessor of a low price.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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