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MPPT technique based on neural network for photovoltaic system
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia do Ambiente | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Soares, Orlando | |
| dc.contributor.advisor | Abdelfettah, Kerboua | |
| dc.contributor.author | Abderrahmane, Elhor | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-15T15:17:24Z | |
| dc.date.available | 2021-12-15T15:17:24Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2020 | |
| dc.description | Mestrado de dupla diplomação com a Superior School of Applied Sciences of Tlemcen | pt_PT |
| dc.description.abstract | The using of an efficient MPPT (Maximum Power Point Tracking) algorithm influences a lot in the global efficiency of the PV system. This thesis presents a detailed study based on simulation of different MPPT algorithms with their features using two systems (off-grid and on-grid). The off-grid system contains a PV array connected to a boost converter and a resistive load. On the off-grid system a simulation is presented using MATLAB/SIMULINK platform with several MPPT algorithms. The simulated MPPT algorithms are the conventionals Incremental Conductance (IncCond), Perturb and Observe (P&O), Open Circuit Voltage (OCV) and a new developed Neural Network (NN) under different environmental conditions of temperature and irradiance. As a result of the simulation, the NN algorithm has a quick response, i.e, it requires less time to reach the MPP and high efficiency and less oscillation comparing with the conventional methods. On the other hand, a single-phase two-stage photovoltaic grid-connected system is simulated which contains a PV array, a boost converter, a dc link capacitor, an inverter, an output L filter and the utility grid. In that system a control of dc link voltage, the injected current and the MPPT is made. Another MPPT algorithm based on NN (modified- NN) was also established. Showed later that is the most suitable for the system. The maximum of power is achieved when the irradiance is maximal and the temperature is minimal. Finally, a study of the influence of the variation in the climatic conditions on the output performance of the system is done. | pt_PT |
| dc.description.abstract | O uso de um algoritmo de MPPT (Maximum Power Point Tracking-Rastreio do Ponto de Potência Máxima) eficiente influencia muito na eficiência global do sistema fotovoltaico. Esta tese apresenta um estudo detalhado com simulação de diferentes algoritmos MPPT com suas características utilizando dois sistemas (off-grid e on-grid). O sistema off-grid contém um painel fotovoltaico conectado a um conversor boost e uma carga resistiva. No sistema fora da rede, é apresentada uma simulação usando a plataforma MATLAB / SIMULINK com vários algoritmos MPPT. Os algoritmos MPPT simulados são os convencionais, Condutância Incremental (IncCond), Perturb e Observe (P&O), Tensão em Circuito Aberto (OCV) e uma nova Rede Neural (NN) desenvolvida sob diferentes condições ambientais de temperatura e irradiância. Como resultado da simulação, o algoritmo NN tem uma resposta rápida, ou seja, requer menos tempo para atingir o MPP, alta eficiência e menos oscilação em comparação com os métodos convencionais. Por outro lado, é simulado um sistema monofásico de dois estágios conectado à rede fotovoltaica que contém um painel fotovoltaico, um conversor boost, um barramento CC, um inversor, um filtro L de saída e a rede elétrica. Nesse sistema é feito um controle da tensão do barramento CC, da corrente injetada e do MPPT. Foi estabelecido também outro algoritmo MPPT baseado em NN (NN modificado). Posteriormente foi mostrado que é o mais adequado para o sistema. O máximo de potência é alcançado quando a irradiância é máxima e a temperatura é mínima. Por fim, é feito um estudo da influência da variação das condições climáticas no desempenho de saída do sistema. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202814696 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/24500 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | MPPT | pt_PT |
| dc.subject | Neural network | pt_PT |
| dc.subject | Boost converter | pt_PT |
| dc.subject | PV system | pt_PT |
| dc.title | MPPT technique based on neural network for photovoltaic system | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Energias Renováveis e Eficiência Energética | pt_PT |
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