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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Photovoltaic (PV) energy is becoming an important alternative energy source, since it is
abundant in nature, non-polluting and requires low maintenance. However, it suffers from
low energy conversion efficiency, which can be even lower if the photovoltaic generator
does not operate around a so-called Maximum Power Point (MPP). Tracking this point,
which changes its location depending on weather conditions, is a very important step in
the design of a photovoltaic system. Several techniques have been investigated in the
literature in the MPP context. However, some techniques such as the Kalman filter are
steel unknown with a lack of information in real test conditions, since their evaluation
is limited only in simulation and literature review. This work presents an experimental
evaluation of the Kalman filter based on a comparison with two well-known maximum
power point tracking (MPPT) algorithms, which are the Perturbation and observation
(among the simplest techniques) and the Particle Swarm Optimization (among the most
complex techniques). The experimental tests were carried out under real atmospheric
conditions, using Matlab/Simulink and the 1103 dSPACE real-time controller board. The
results show that the Kalman filter has a higher aptitude to operate closer to the MPP,
with a low oscillation in steady-state compared to the other MPPT evaluated in this work.
However, the technique’s flaw lies in the shadow situation where it can not differentiate
between the local and global optimums, unlike the particle swarm optimization.
A energia fotovoltaica (PV) está a tornar-se uma importante fonte de energia alternativa, uma vez que é abundante na natureza, não poluente, e requer pouca manutenção. No entanto, sofre de uma baixa eficiência de conversão energética, que pode ser ainda mais baixa se o gerador PV não operar em torno do chamado Ponto de Potência Máxima (MPP). O rastreio deste ponto, que muda a sua localização dependendo das condições meteorológicas, é um passo muito importante na concepção de um sistema PV. Várias técnicas têm sido investigadas na literatura no contexto do MPP. No entanto, o desempenho de algumas técnicas, como o filtro Kalman, em condições reais de teste, ainda desconhecido, ou existe pouca informação, uma vez que a sua avaliação é limitada apenas na simulação e revisão da literatura. Este trabalho apresenta uma avaliação experimental do filtro de Kalman com base numa comparação com dois seguidores de ponto de potência máxima (MPPT) bem conhecidos, que são a Perturbação e observação e a Optimização do Enxame de Partículas. Os testes experimentais foram realizados em condições atmosféricas reais, utilizando o Matlab/Simulink e a carta de controlo em tempo real dSPACE. Os resultados mostram que o filtro de Kalman tem uma maior aptidão para operar mais perto do MPP, com uma baixa oscilação em regime permenente, comparativemente com os outros algoritmos MPPT avaliados neste trabalho. No entanto, a desvantagem ocorre aquando da ocorãncia de sombra, onde a técnica não consegue diferenciar entre os óptimos locais e global, ao contrário da optimização do enxame de partículas. Palavras-chave: Fotovoltaico (PV), Seguimento do Ponto de Potência Máxima (MPPT), Perturbação e Observação (PO), Optimização de enxame de partículas (PSO), Filtro de Kalman (KF), Sistema PV ligado à Rede, dSPACE 1103.
A energia fotovoltaica (PV) está a tornar-se uma importante fonte de energia alternativa, uma vez que é abundante na natureza, não poluente, e requer pouca manutenção. No entanto, sofre de uma baixa eficiência de conversão energética, que pode ser ainda mais baixa se o gerador PV não operar em torno do chamado Ponto de Potência Máxima (MPP). O rastreio deste ponto, que muda a sua localização dependendo das condições meteorológicas, é um passo muito importante na concepção de um sistema PV. Várias técnicas têm sido investigadas na literatura no contexto do MPP. No entanto, o desempenho de algumas técnicas, como o filtro Kalman, em condições reais de teste, ainda desconhecido, ou existe pouca informação, uma vez que a sua avaliação é limitada apenas na simulação e revisão da literatura. Este trabalho apresenta uma avaliação experimental do filtro de Kalman com base numa comparação com dois seguidores de ponto de potência máxima (MPPT) bem conhecidos, que são a Perturbação e observação e a Optimização do Enxame de Partículas. Os testes experimentais foram realizados em condições atmosféricas reais, utilizando o Matlab/Simulink e a carta de controlo em tempo real dSPACE. Os resultados mostram que o filtro de Kalman tem uma maior aptidão para operar mais perto do MPP, com uma baixa oscilação em regime permenente, comparativemente com os outros algoritmos MPPT avaliados neste trabalho. No entanto, a desvantagem ocorre aquando da ocorãncia de sombra, onde a técnica não consegue diferenciar entre os óptimos locais e global, ao contrário da optimização do enxame de partículas. Palavras-chave: Fotovoltaico (PV), Seguimento do Ponto de Potência Máxima (MPPT), Perturbação e Observação (PO), Optimização de enxame de partículas (PSO), Filtro de Kalman (KF), Sistema PV ligado à Rede, dSPACE 1103.
Description
Mestrado de dupla diplomação com a Ecóle Supérieur en Sciences Apliquées
Keywords
Photovoltaic (PV) Maximum power point tracking (MPPT) Perturbation and observation (PO) Particle swarm optimization (PSO) Kalman Filter (KF) Grid connected PV system dSPACE 1103