Adaptive maximum power point tracking algorithm for multi-variable applications in photovoltaic arrays (Algoritmo adaptativo para seguimiento del punto de máxima potencia en aplicaciones multi-variables de campos fotovoltaicos)

Abstract: Classical algorithms for multi-variable photovoltaic systems use fixed-size perturbations, which does not optimize the produced power in both steady-state and transient conditions. Therefore, an adaptive maximum power point tracking algorithm for photovoltaic systems is proposed in this pa...

Full description

Autores:
Saavedra Montes, Andrés Julián
Ramos Paja, Carlos Andrés
Trejos Grisales, Luz Adriana
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eia.edu.co:11190/4867
Acceso en línea:
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4867
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Palabra clave:
keywords
Photovoltaic Generation
Adaptive Algorithm
Maximum Power Point
Efficiency. Palabras clav eS
generación fotovoltaica
algoritmo adaptativo
punto de máxima potencia y eficiencia.
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openAccess
License
Revista EIA - 2014
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description Abstract: Classical algorithms for multi-variable photovoltaic systems use fixed-size perturbations, which does not optimize the produced power in both steady-state and transient conditions. Therefore, an adaptive maximum power point tracking algorithm for photovoltaic systems is proposed in this paper to improve the power generation in both transient and steady-state conditions. The proposed algorithm only uses a single pair of current/voltage sensors to reach the global maximum available power, which contrast with the high number of sensors required by others distributed maximum power point tracking solutions. The algorithm recognizes the voltage pattern exhibited by PV system in both steady-state and transient conditions to adapt the size perturbations accordingly: in steady-state conditions reduces the perturbation size to minimize the power loses, while in transient conditions increases the perturbation size to speed-up the tracking of the new operating point. Finally, the adaptive multi-variable perturb and observe algorithm is validated by means of simulation using detailed models.Resumen: Los algoritmos clásicos para sistemas fotovoltaicos multi-variables usan perturbaciones con amplitud fija, lo cual no optimiza la potencia producida en condiciones estacionarias y transitorias. Por tanto, en este artículo se propone un algoritmo adaptativo para el seguimiento del punto de máxima potencia, el cual incrementa la potencia generada en condiciones estacionarias y transitorias. El algoritmo requiere un único par de sensores de corriente/voltaje para alcanzar el punto de potencia máxima global, en contraste con el alto número de sensores requeridos por otras soluciones distribuidas del seguimiento del punto de máxima potencia. El algoritmo reconoce el patrón de voltaje descrito por el sistema fotovoltaico en condiciones estacionarias y transitorias para adaptar el tamaño de las perturbaciones: es condiciones estacionarias reduce el tamaño de las perturbaciones para minimizar las pérdidas de potencia, mientras que en condiciones transitorias incrementa el tamaño de las perturbaciones para acelerar el seguimiento del nuevo punto de operación. Finalmente, el algoritmo es validado a través de simulación utilizando un modelo matemático detallado de un sistema fotovoltaico.Sumário: Os algorítmos clássicos para sistemas fotovoltaicos multi-variáveis usam perturbações com amplitude fixa, o qual não otimiza a potência produzida em condições estacionárias e transitórias. Por tanto, em este artigo propõe-se um algorítmo adaptativo para o rastreamento do ponto de máxima potência, o qual incrementa a potência gerada em condições estacionárias e transitórias. O algorítmo requer um único par de sensores de corrente/voltaje para atingir o ponto de potência máxima global, em contraste com o alto número de sensores requeridos por outras soluções distribuídas do rastreamento do ponto de máxima potência. O algorítmo reconhece o padrão de voltaje descrito pelo sistema fotovoltaico em condições estacionárias e transitórias para adaptar o tamanho das perturbações: é condições estacionárias reduz o tamanho das perturbações para minimizar as perdas de potência, enquanto em condições transitórias incrementa o tamanho das perturbações para acelerar o rastreamento do novo ponto de operação. Finalmente, o algorítmo é validado através de simulação utilizando um modelo matemático detalhado de um sistema fotovoltaico.
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The proposed algorithm only uses a single pair of current/voltage sensors to reach the global maximum available power, which contrast with the high number of sensors required by others distributed maximum power point tracking solutions. The algorithm recognizes the voltage pattern exhibited by PV system in both steady-state and transient conditions to adapt the size perturbations accordingly: in steady-state conditions reduces the perturbation size to minimize the power loses, while in transient conditions increases the perturbation size to speed-up the tracking of the new operating point. Finally, the adaptive multi-variable perturb and observe algorithm is validated by means of simulation using detailed models.Resumen: Los algoritmos clásicos para sistemas fotovoltaicos multi-variables usan perturbaciones con amplitud fija, lo cual no optimiza la potencia producida en condiciones estacionarias y transitorias. Por tanto, en este artículo se propone un algoritmo adaptativo para el seguimiento del punto de máxima potencia, el cual incrementa la potencia generada en condiciones estacionarias y transitorias. El algoritmo requiere un único par de sensores de corriente/voltaje para alcanzar el punto de potencia máxima global, en contraste con el alto número de sensores requeridos por otras soluciones distribuidas del seguimiento del punto de máxima potencia. El algoritmo reconoce el patrón de voltaje descrito por el sistema fotovoltaico en condiciones estacionarias y transitorias para adaptar el tamaño de las perturbaciones: es condiciones estacionarias reduce el tamaño de las perturbaciones para minimizar las pérdidas de potencia, mientras que en condiciones transitorias incrementa el tamaño de las perturbaciones para acelerar el seguimiento del nuevo punto de operación. Finalmente, el algoritmo es validado a través de simulación utilizando un modelo matemático detallado de un sistema fotovoltaico.Sumário: Os algorítmos clássicos para sistemas fotovoltaicos multi-variáveis usam perturbações com amplitude fixa, o qual não otimiza a potência produzida em condições estacionárias e transitórias. Por tanto, em este artigo propõe-se um algorítmo adaptativo para o rastreamento do ponto de máxima potência, o qual incrementa a potência gerada em condições estacionárias e transitórias. O algorítmo requer um único par de sensores de corrente/voltaje para atingir o ponto de potência máxima global, em contraste com o alto número de sensores requeridos por outras soluções distribuídas do rastreamento do ponto de máxima potência. O algorítmo reconhece o padrão de voltaje descrito pelo sistema fotovoltaico em condições estacionárias e transitórias para adaptar o tamanho das perturbações: é condições estacionárias reduz o tamanho das perturbações para minimizar as perdas de potência, enquanto em condições transitórias incrementa o tamanho das perturbações para acelerar o rastreamento do novo ponto de operação. Finalmente, o algorítmo é validado através de simulação utilizando um modelo matemático detalhado de um sistema fotovoltaico.Abstract: Classical algorithms for multi-variable photovoltaic systems use fixed-size perturbations, which does not optimize the produced power in both steady-state and transient conditions. Therefore, an adaptive maximum power point tracking algorithm for photovoltaic systems is proposed in this paper to improve the power generation in both transient and steady-state conditions. The proposed algorithm only uses a single pair of current/voltage sensors to reach the global maximum available power, which contrast with the high number of sensors required by others distributed maximum power point tracking solutions. The algorithm recognizes the voltage pattern exhibited by PV system in both steady-state and transient conditions to adapt the size perturbations accordingly: in steady-state conditions reduces the perturbation size to minimize the power loses, while in transient conditions increases the perturbation size to speed-up the tracking of the new operating point. Finally, the adaptive multi-variable perturb and observe algorithm is validated by means of simulation using detailed models.Resumen: Los algoritmos clásicos para sistemas fotovoltaicos multi-variables usan perturbaciones con amplitud fija, lo cual no optimiza la potencia producida en condiciones estacionarias y transitorias. Por tanto, en este artículo se propone un algoritmo adaptativo para el seguimiento del punto de máxima potencia, el cual incrementa la potencia generada en condiciones estacionarias y transitorias. El algoritmo requiere un único par de sensores de corriente/voltaje para alcanzar el punto de potencia máxima global, en contraste con el alto número de sensores requeridos por otras soluciones distribuidas del seguimiento del punto de máxima potencia. El algoritmo reconoce el patrón de voltaje descrito por el sistema fotovoltaico en condiciones estacionarias y transitorias para adaptar el tamaño de las perturbaciones: es condiciones estacionarias reduce el tamaño de las perturbaciones para minimizar las pérdidas de potencia, mientras que en condiciones transitorias incrementa el tamaño de las perturbaciones para acelerar el seguimiento del nuevo punto de operación. Finalmente, el algoritmo es validado a través de simulación utilizando un modelo matemático detallado de un sistema fotovoltaico.Sumário: Os algorítmos clássicos para sistemas fotovoltaicos multi-variáveis usam perturbações com amplitude fixa, o qual não otimiza a potência produzida em condições estacionárias e transitórias. Por tanto, em este artigo propõe-se um algorítmo adaptativo para o rastreamento do ponto de máxima potência, o qual incrementa a potência gerada em condições estacionárias e transitórias. O algorítmo requer um único par de sensores de corrente/voltaje para atingir o ponto de potência máxima global, em contraste com o alto número de sensores requeridos por outras soluções distribuídas do rastreamento do ponto de máxima potência. O algorítmo reconhece o padrão de voltaje descrito pelo sistema fotovoltaico em condições estacionárias e transitórias para adaptar o tamanho das perturbações: é condições estacionárias reduz o tamanho das perturbações para minimizar as perdas de potência, enquanto em condições transitórias incrementa o tamanho das perturbações para acelerar o rastreamento do novo ponto de operação. Finalmente, o algorítmo é validado através de simulação utilizando um modelo matemático detalhado de um sistema fotovoltaico.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2014https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/530keywordsPhotovoltaic GenerationAdaptive AlgorithmMaximum Power PointEfficiency. Palabras clav eSgeneración fotovoltaicaalgoritmo adaptativopunto de máxima potencia y eficiencia.Adaptive maximum power point tracking algorithm for multi-variable applications in photovoltaic arrays (Algoritmo adaptativo para seguimiento del punto de máxima potencia en aplicaciones multi-variables de campos fotovoltaicos)Adaptive maximum power point tracking algorithm for multi-variable applications in photovoltaic arrays (Algoritmo adaptativo para seguimiento del punto de máxima potencia en aplicaciones multi-variables de campos fotovoltaicos)Artículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/530/513Núm. 20 , Año 20132062019310Revista EIAPublicationOREORE.xmltext/xml2960https://repository.eia.edu.co/bitstreams/d4565d13-8bec-4e7f-b983-bf72ce3dad05/downloadfd467824b9691669160f5ace76928365MD5111190/4867oai:repository.eia.edu.co:11190/48672023-07-25 17:24:59.796https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Revista EIA - 2014metadata.onlyhttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.com