Bifacial photovoltaic (PV) technology has received considerable attention in recent years due to the potential to achieve a higher annual energy yield compared to its monofacial PV systems. In this study, we fabricated the bifacial c-Si PV module with a shingled design using the conventional patterned bifacial solar cells. The shingled design PV module has recently attracted attention as a high-power module. Compared to the conventional module, it can have a much more active area due to the busbar-free structure. We employed the transparent backsheet for a light reception at the rear side of the PV module. Finally, we achieved a conversion power of 453.9 W for a 1300 mm × 2000 mm area. Moreover, we perform reliability tests to verify the durability of our Shingled Design Bifacial c-Si Photovoltaic module.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.281-292
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2016
The proposed scheme is based on the modified perturb and observe (P&O) algorithm combined with the sliding mode technique. A modified P&O algorithm based sliding mode controller is developed to study the effects of partial shade, temperature, and insolation on the performance of maximum power point tracking (MPPT) used in photovoltaic (PV) systems. Under partially shaded conditions and temperature, the energy conversion efficiency of a PV array is very low, leading to significant power losses. Consequently, increasing efficiency by means of MPPT is particularly important. Conventional techniques are easy to implement but produce oscillations at MPP. The proposed method is applied to a model to simulate the performance of the PV system for solar energy usage, which is compared to the conventional methods under non-uniform insolation improving the PV system utilization efficiency and allowing optimization of the system performance. The modified perturb and observe sliding mode controller successfully overcomes the issues presented by non-uniform conditions and tracks the global MPP. Compared to MPPT techniques, the proposed technique is more efficient; it produces less oscillation at MPP in the steady state, and provides more precise tracking.
Given the rapidly increasing market penetration of photovoltaic (PV) systems in many fields, including construction and housing, the effective maintenance of PV systems through remote monitoring at the panel level has attracted attention to quickly detect faults that cause reductions in yearly PV energy production, and which can reduce the whole-life cost. A key point of PV monitoring at the panel level is cost-effectiveness, as the installation of the massive PV panels that comprise PV systems is showing rapid growth in the market. This paper proposes an implementation method that involves the use of a panel-level wireless PV monitoring module (WPMM), and which assesses the cost-effectiveness of this approach. To maximize the cost-effectiveness, the designed WPMM uses a voltage-divider scheme for voltage metering and a shunt-resistor scheme for current metering. In addition, the proposed method offsets the effect of element errors by extracting calibration parameters. Furthermore, a design method is presented for portable and user-friendly PV monitoring, and demonstration results using a commercial 30-kW PV system are described.
옥외 조명 시스템의 응용으로 두 가지 태양광설비(PV) 조명방식에 저압나트륨 램프(low pressure sodium: LPS)와 무전극 램프(electrodeless lamp)를 부하로 한 조명설비 시스템을 설계·제작·설치하며, 전지 수명을 고려한 감시 목적으로 데이터 수집에 유효한 랩뷰(Labview) 프로그램을 사용하였다. 설치된 PV 시스템에서 태양전지 배열로부터 만들어진 전원 및 그것의 최대 출력에 비교된 에너지 손실을 실험하였고, PV 시스템 개체구성 요소들의 성능을 관찰하였으며, 설치된 PV 조명방식들의 성능을 분석한 후, 태양전지 배열 음량을 줄이는 가능성에 대한 태양광 조명설비 동작특성에 대해 고찰하였다.
This paper presents a low-cost prototype for monitoring online the maximum power produced by a domestic photovoltaic (PV) system using Internet of Things (IoT) technology. The most common tracking algorithms (P&O, InCond, HC, VSS InCond, and FL) were first simulated using MATLAB/Simulink and then implemented in a low-cost microcontroller (Arduino). The current, voltage, load current, load voltage, power at the maximum power point, duty cycle, module temperature, and in-plane solar irradiance are monitored. Using IoT technology, users can check in real time the change in power produced by their installation anywhere and anytime without additional effort or cost. The designed prototype is suitable for domestic PV applications, particularly at remote sites. It can also help users check online whether any abnormality has happened in their system based simply on the variation in the produced maximum power. Experimental results show that the system performs well. Moreover, the prototype is easy to implement, low in cost, saves time, and minimizes human effort. The developed monitoring system could be extended by integrating fault detection and diagnosis algorithms.
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.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.77-87
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2021
In this study, a novel improved second order Radial Basis Function Neural Network based method with excellent scheduling capabilities is used for the dynamic prediction of short and long-term energy required applications. The effectiveness and the reliability of the algorithm are evaluated using training operations with New England-ISO database. The dynamic prediction algorithm is implemented in Matlab and the computation of mean absolute error and mean absolute percent error, and training time for the forecasted load, are determined. The results show the impact of temperature and other input parameters on the accuracy of solar Photovoltaic load forecasting. The mean absolute percent error is found to be between 1% to 3% and the training time is evaluated from 3s to 10s. The results are also compared with the previous studies, which show that this new method predicts short and long-term load better than sigmoidal neural network and bagged regression trees. The forecasted energy is found to be the nearest to the correct values as given by England ISO database, which shows that the method can be used reliably for short and long-term load forecasting of any electrical system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.87-106
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2024
Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제3B권1호
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pp.37-43
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2003
This paper proposes a soft-switching current source inverter for a photovoltaic power system. The proposed inverter has an H-type switched-capacitor module composed of two semiconductor switches, two diodes, and an LC resonant circuit. The operation of the proposed system was analyzed by a theoretical approach with equivalent circuits and was verified by computer simulations with SPICE and experimental implementation with a hardware prototype. The proposed system could be effectively applied for the power converter of photovoltaic power system interconnected with the AC power system.
This paper aims to investigate generation conditions necessary for the most efficient generation by measuring electricity power under various irradiation conditions, since the photovoltaic generation system has high costs and low efficiency. In addition, because the irradiation varies hourly, daily, monthly, and yearly, the research on the irradiation necessary for photovoltaic generation was carried out by analyzing the pattern o( Bower under various irradiation conditions. Also, after measuring the daily variations of irradiation and generation power, the monthly accumulated irradiation and monthly accumulate power which had the most generation power were investigated and the pattern of the annual generation power was analyzed. The results of this study are as follows. As for the relationship between the photovoltaic generation system and the irradiation, the generation power increased with the irradiation and when the irradiation was more than 600 $[W/m^2]$ the generation power amounted to more than 100 [Wh] as the resonable result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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