In this study, constant power generation (CPG) algorithms are introduced for whole range power point tracking in photovoltaic systems. Currently, maximum power point tracking (MPPT) algorithm is widely used for high-power photovoltaic systems. However, MPPT algorithm cannot flexibly control such systems according to changing grid conditions. Maintaining grid stability has become important as the capacity of grid-connected photovoltaic systems is increased. CPG algorithms are required to generate the desired power depending on grid conditions. A grid-connected photovoltaic system is configured, and CPG algorithms are implemented. The performances of the implemented algorithms are compared and analyzed by experimental results.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제3B권2호
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pp.103-110
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2003
With significant development of power electronics technology, the proliferation of nonlinear loads such as static power converters has deteriorated power quality in power transmission and distribution systems. Notably, voltage harmonics resulting from current harmonics produced by the nonlinear loads have become a serious problem in many countries. Many photovoltaic power generation systems installed in building systems have harmonics that are the worst object for distribution systems as a utility interactive system, and it tends to spread out continuously. Proposed and implemented in this paper is a multi-function inverter control strategy that allows a shunt active filter function to the power inverter of the photovoltaic power generation system established on a building system. The effectiveness of the proposed system is demonstrated through the simulation of a hypothetical power system using PSCAD/EMTDC.
This paper describes a power quality analysis of a photovoltaic generating systems. Prior to the power measurement, domestic and foreign codes related to the photovoltaic generating systems were briefly summarized. After constructing about 5 kW photovoltaic systems, input/output voltages and currents were measured to compare and analyze the power quality by the module type. Based on the measured values, a couple of factors such as active power, power factor, total harmonic distortion(THD) was calculated and analyzed.
태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.
Output power in photovoltaic systems changes steeply with the change of the sun intensity. The change of output power has influence on the electric power quality of the system. This paper proposes a residential distributed generation system using photovoltaic power generation and polymer electrolyte fuel cells(hybrid systems). In order to level the output power which changes steeply the polymer electrolyte fuel cells are connected to the photovoltaic power generation system in parallel. Thus the generated power of all the system can be leveled. However, the steep generated power in the photovoltaic power generation system can not be leveled. Therefore, the electric double layer capacitor(EDLC) is connected in parallel with the hybrid systems. It is confirmed by the simulation that the proposed distributed generation system is available for a residential supply.
Modeling of photovoltaic power systems is significant to analytically predict its dynamics in practical applications. This paper presents a novel modeling algorithm of such system by using probability and statistic theories. We first establish a linear model basically composed of Fourier parameter sets for mapping the input/output variable of photovoltaic systems. The proposed model includes solar irradiation and ambient temperature of photovoltaic modules as an input vector and the inverter power output is estimated sequentially. We deal with these measurements as random variables and derive a parameter learning algorithm of the model in terms of statistics. Our learning algorithm requires computation of an expectation and joint expectation against solar irradiation and ambient temperature, which are analytically solved from the integral calculus. For testing the proposed modeling algorithm, we utilize realistic measurement data sets obtained from the Seokwang Solar power plant in Youngcheon, Korea. We demonstrate reliability and superiority of the proposed photovoltaic system model by observing error signals between a practical system output and its estimation.
In recent years, many investigations about photovoltaic power systems have been significantly carried out in the fields of renewable power energy. Such research area generally includes developments of highly efficient solar cells, advanced power conversion systems, and smart monitoring systems. A generic objective of fault detection and diagnosis techniques is to timely recognize unexpected faulty of dynamic systems so that economic demage occurred by such faulty is decreased by means of engineering techniques. This paper presents a novel fault detection approach for photovoltaic power arrays which are electrically connected in series and parallels. In the proposed fault detection scheme, we first measure all of photovoltaic modules located in each array by using electronic sense systems and then compare each measurement in turn to detect location of fault module through statistic computation algorithm. We accomplish real-time experiments to demonstrate our proposed fault detection methodology by using a test-bed system including two 20 watt photovoltaic modules.
태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다.
This paper presents a novel maximum power point tracking for a photovoltaic power (PV) system with a direct control plan. Maximum power point tracking (MPPT) must usually be integrated with photovoltaic (PV) power systems so that the photovoltaic arrays are able to deliver maximum available power. The maximum available power is tracked using specialized algorithms such as Perturb and Observe (P&O) and incremental Conductance (indCond) methods. The proposed method has the direct control of the MPPT algorithm to change the duty cycle of a dc-dc converter. The main difference of the proposed system to existing MPPT systems includes elimination of the proportional-integral control loop and investigation of the effect of simplifying the control circuit. The proposed method thus has not only faster dynamic performance but also high tracking accuracy. Without a conventional controller, this method can control the dc-dc converter. A simulation model and the direct control of MPPT algorithm for the PV power system are developed by Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Matlab/Stateflow.
Fonseca Junior, Joao Gari da Silva;Oozeki, Takashi;Ohtake, Hideaki;Takashima, Takumi;Kazuhiko, Ogimoto
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.1342-1348
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2015
The objective of this study is to propose a method to calculate prediction intervals for one-day-ahead hourly forecasts of photovoltaic power generation and to evaluate its performance. One year of data of two systems, representing contrasting examples of forecast’ accuracy, were used. The method is based on the maximum likelihood estimation, the similarity between the input data of future and past forecasts of photovoltaic power, and on an assumption about the distribution of the error of the forecasts. Two assumptions for the forecast error distribution were evaluated, a Laplacian and a Gaussian distribution assumption. The results show that the proposed method models well the photovoltaic power forecast error when the Laplacian distribution is used. For both systems and intervals calculated with 4 confidence levels, the intervals contained the true photovoltaic power generation in the amount near to the expected one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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