Fuzzy maximum power point tracking compared to sliding mode technique for photovoltaic systems based on DC-DC boost converter

Автор(и)

  • K. Nebti University of Constantine 1, Algeria
  • R. Lebied University 20 August 1955, Algeria

DOI:

https://doi.org/10.20998/2074-272X.2021.1.10

Ключові слова:

сонячна панель, відстеження точки максимальної потужності, збурення та спостереження, режим ковзання, нечітка логіка

Анотація

Мета. У цій роботі представлено покращення відстеження точки максимальної потужності з використанням методів нечіткої логіки для фотоелектричної системи, що постачає електроенергію до автономної системи. Метод. Основна роль відстеження максимальної потужності – примусити систему працювати в максимальній точці при кожній зміні метеорологічних умов. Класична техніка збурення та спостереження є більш привабливою завдяки своїй простоті та високій ефективності. Режим ковзання – це нелінійний метод керування; характеризується стійкістю до зміни параметрів або порушень, дає хорошу максимальну потужність роботи в різних умовах, таких як зміна сонячного випромінювання та температури фотоелектричних елементів. Новизна. Використовується методика відстеження з використанням нечіткої логіки. Побудова нечітких правил базується на поведінці збурення та спостереження, коли виробляється відповідний крок збурення, щоб отримати швидку систему з прийнятною точністю. У цьому дослідженні використовується фотоелектрична панель потужністю 60 Вт, підключена до перетворювача, що підвищує, для постачання електроенергії до автономної системи. Результати. Як показують результати, дані використовують нечітку максимальну точку потужності, яка відстежує покращені характеристики, особливо дуже низьку швидкість коливань (майже 0,6 Вт) і дуже прийнятний час відгуку 0,1 с.

Біографії авторів

K. Nebti , University of Constantine 1, Algeria

Doctor of Electrotechnical,
Electrical Engineering Laboratory of Constantine, LEC,
Department of Electrical Engineering

R. Lebied , University 20 August 1955, Algeria

Ph.D., Electrotechnical Laboratory Skikda (LES),
Department of Electrical Engineering

Посилання

Weidong Xiao, Dunford W.G. A modified adaptive hill climbing MPPT method for photovoltaic power systems. 2004 IEEE 35th Annual Power Electronics Specialists Conference (IEEE Cat. No.04CH37551), Aachen, Germany, 2004, vol. 3, pp. 1957-1963. doi: https://doi.org/10.1109/pesc.2004.1355417.

Ben Salah C., Ouali M. Comparison of fuzzy logic and neural network in maximum power point tracker for PV systems. Electric Power Systems Research, 2011, vol. 81, no. 1, pp. 43-50. doi: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2010.07.005.

Guldemir H. Sliding Mode Control of Dc-Dc Boost Converter. Journal of Applied Sciences, 2005, vol. 5, no. 3, pp. 588-592. doi: https://doi.org/10.3923/jas.2005.588.592.

Komurcugil H. Adaptive terminal sliding-mode control strategy for DC–DC buck converters. ISA Transactions, 2012, vol. 51, no. 6, pp. 673-681. doi: https://doi.org/10.1016/j.isatra.2012.07.005.

Bianconi E., Calvente J., Giral R., Mamarelis E., Petrone G., Ramos-Paja C.A., Spagnuolo G., Vitelli M. Perturb and Observe MPPT algorithm with a current controller based on the sliding mode. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2013, vol. 44, no. 1, pp. 346-356. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2012.07.046.

Chu C.-C., Chen C.-L. Robust maximum power point tracking method for photovoltaic cells: A sliding mode control approach. Solar Energy, 2009, vol. 83, no. 8, pp. 1370-1378. doi: https://doi.org/10.1016/j.solener.2009.03.005.

Meekhun D., Boitier V., Dilhac J., Blin G. An automated and economic system for measuring of the current-voltage characteristics of photovoltaic cells and modules. 2008 IEEE International Conference on Sustainable Energy Technologies, Singapore, 2008, pp. 144-148. doi: https://doi.org/10.1109/icset.2008.4746989.

Sholapur S., Mohan K.R., Narsimhegowda T.R. Boost Converter Topology for PV System with Perturb And Observe MPPT Algorithm. IOSR Journal of Electrical and Electronics Engineering, 2014, vol. 9, no. 4, pp. 50-56. doi: https://doi.org/10.9790/1676-09425056.

Youssef E.B., Stephane P., Bruno E., Corinne A. New P&O MPPT algorithm for FPGA implementation. IECON 2010 - 36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, Glendale, AZ, 2010, pp. 2868-2873. doi: https://doi.org/10.1109/iecon.2010.5675079.

Nebti K., Debbabi F. Amelioration of MPPT P&O Using Fuzzy-Logic Technique for PV Pumping. Renewable Energy for Smart and Sustainable Cities. ICAIRES 2018. Lecture Notes in Networks and Systems, 2019, vol. 62. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-04789-4_43.

Ghazanfari J., Farsangi M.M. Maximum power point tracking using sliding mode control for photovoltaic array. Iranian Journal of Electrical and Electronic Engineering, 2013, vol. 9, no. 3, pp. 189-196. Available at: http://ijeee.iust.ac.ir/article-1-523-en.pdf. (accessed on 20 May 2020).

Chatrenour N., Razmi H., Doagou-Mojarrad H. Improved double integral sliding mode MPPT controller based parameter estimation for a stand-alone photovoltaic system. Energy Conversion and Management, 2017, vol. 139, pp. 97-109. doi: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.02.055.

Vázquez N., Azaf Y., Cervantes I., Vázquez E., Hernández C. Maximum power point tracking based on sliding mode control. International Journal of Photoenergy, 2015, vol. 2015, pp. 1-8. doi: https://doi.org/10.1155/2015/380684.

Farhat M., Barambones O., Ramos J.A., Gonzalez de Durana J.M. Maximum power point tracking controller based on sliding mode approach. Conference Actas de las XXXV Jornadas de Automática, 3-5 September, 2014, Valencia. Available at: http://www.ja2014.upv.es/wp-content/uploads/papers/paper_7.pdf (accessed on 15 June 2020).

Wu X., Shen J., Li Y., Lee K.Y. Fuzzy modeling and stable model predictive tracking control of large-scale power plants. Journal of Process Control, 2014, vol. 24, no. 10, pp. 1609-1626. doi: https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2014.08.007.

Lacrose V., Titli A. Fusion and hierarchy can help fuzzy logic controller designers. Proceedings of the Sixth IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Barcelona, Spain, 1997. doi: https://doi.org/10.1109/fuzzy.1997.616335.

Chouder A, Guijoan F, Silvestre S. Simulation of fuzzy-based MPP tracker and performance comparison with perturb & observe method. Rеvuе des Energies Renouvelables. 2008, vol. 11, no. 4, pp. 577-586. Available at: https://www.asjp.cerist.dz/en/article/119627 (accessed on 25 July 2020).

Azzouzi M. Comparison between MPPT P&O and MPPT fuzzy controls in optimizing the photovoltaic generator. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), 2012, vol. 3, no. 12, pp 57-62. doi: https://doi.org/10.14569/ijacsa.2012.031208.

Zhang C., Zhao D. MPPT with asymmetric fuzzy control for photovoltaic system. 2009 4th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, Xi'an, 2009, pp. 2180-2183. doi: https://doi.org/10.1109/iciea.2009.5138584.

Noman A.M., Addoweesh K.E., Mashaly H.M. DSPACE Real-Time Implementation of MPPT-Based FLC Method. International Journal of Photoenergy, 2013, vol. 2013, pp. 1-11. doi: https://doi.org/10.1155/2013/549273.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-02-23

Як цитувати

Nebti , K., & Lebied , R. . (2021). Fuzzy maximum power point tracking compared to sliding mode technique for photovoltaic systems based on DC-DC boost converter. Електротехніка і Електромеханіка, (1), 67–73. https://doi.org/10.20998/2074-272X.2021.1.10

Номер

Розділ

Електричні станції, мережі і системи