Caracterización de tensión y corriente a la salida de un convertidor dc-dc considerando series históricas de radiación de una estación meteorológica en la UTP
La necesidad de estudiar las células fotovoltaicas y modelar su comportamiento se deriva del aumento en la generación de energía renovable de tipo solar. Los valores de tensión a la salida de los módulos solares fotovoltaicos son bajos, por lo tanto, se hace necesario tratar el nivel de tensión a tr...
- Autores:
-
González Rodríguez, Hamilton
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14352
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- Palabra clave:
- 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería
Analisis de circuitos electricos
Calculo operacional
Lineas electricas
Convertidores electrónicos de potencia
Datos meteorológicos
Diagrama de bloques
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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La necesidad de estudiar las células fotovoltaicas y modelar su comportamiento se deriva del aumento en la generación de energía renovable de tipo solar. Los valores de tensión a la salida de los módulos solares fotovoltaicos son bajos, por lo tanto, se hace necesario tratar el nivel de tensión a través de dispositivos convertidores electrónicos de potencia. Estos últimos son dispositivos que convierten un nivel de tensión no regulado en la entrada, a otro nivel de tensión regulado a la salida de este. Los convertidores brindan una interfaz entre el sistema de energía eléctrica y las fuentes renovables, destacando la importancia de estas últimas, se implementa un caso de estudio para predecir radiación solar a través de aprendizaje de máquina en lenguaje supervisado, específicamente utilizando modelos de regresión como los Regresores de Vectores de Soporte (SVR) y las Redes Neuronales Artificiales (ANN). La tesis provee un caso de estudio donde se predice la radiación para una fecha específica usando una técnica de aprendizaje de máquina, el valor máximo de radiación del día se ingresa a un arreglo de 6 módulos fotovoltaicos conectados en serie con el fin de determinar las características I-V y P-V ante dicho valor de radiación; a su vez, la tensión de salida del arreglo fotovoltaico es la tensión de entrada a un convertidor dc-dc que se diseña con el fin de elevar la tensión a un nivel superior que el de entrada. |
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[1] X. Jia, P. M. Adhikari, L. Vanfretti, “Real-Time Simulation Models for Photovoltaic Cells and Arrays in Opal-RT and Typhoon-HIL,” presented at the IEEE Power & Energy Soc. General Meeting (PESGM). Montreal, Canada. 2020. [Virtual Event]. [2] J. Ahmad et al., “Performance Analysis and Hardware-in-the-Loop (HIL) Validation of Single Switch High Voltage Gain DC-DC Converters for MPP Tracking in Solar PV System,” in IEEE Access, Vol. 9, pp. 48811-48830, 2021. [3] M. Ned, M.U. Tore, P.R. William, “Convertidores de modo de conmutación CC-CC,” in Electrónica de potencia convertidores, aplicaciones y diseño, 3th ed. México: Mcgraw-Hill/interamericana editores, s.a. de c.v., pp.142-175, 2009. [4] H.R. Muhammad, “Convertidores CD-CD,” in Electrónica de potencia circuitos, dispositivos y aplicaciones, 3th ed. México: PEARSON Education, pp.166-224, 2004. [5] U. Nalina, V. Prema, K. Smitha, K. U. Rao, “Multivariate regression for prediction of solar irradiance,” presented at Int. Conf. on Data Sci. & Eng (ICDSE). Kochi, India, 2014. [6] Solar Direct, “Solar Electric Photovoltaic Modules,” in Solar Direct, Orlando, Florida, U.S.A. Accessed on Oct. 06, 2021 [Online]. Available: https://bit.ly/3wUrcGS. [7] J. Donev et al., “Photovoltaic Cell,” in Energy Edu. Calgary, Alberta, Canada. Accessed on Sep. 27,2021. [Online]. Available: https://bit.ly/2N5MHi5. [8] T.R Kuphaldt, “Diodes and Rectifiers,” in Lessons in Electric Circuits an Encyclopedic Text & Reference Guide, vol. 3, United Kingdom: Koros Press, 2012. [9] O. Planas, “Panel fotovoltaico,” in Energía Solar, 2015. Accessed on Oct. 22, 2021 [Online]. Available: https://bit.ly/3wTQPaB [10] TRITEC Intervento, “Tipos de paneles fotovoltaicos,” in TRITEC Intervento, 2017. Accessed on Oct. 23 2021 [Online]. Available: https://bit.ly/3B9O0ET. [11] Univ. of Colorado, “PV Module Simulink models,” in ECEN 2060 Spring 2008, 2008. Accessed on Oct. 24 2021 [Online]. [12] Energétika, “Curva I-V,” in Energétika, 2011. Accessed on Aug. 19 2022 [Online]. Available: https://bit.ly/3ek6yte. [13] Clever Solar Devices, “Por qué son tan importantes las Curvas IV,” in Clever Solar Devices, 2020. Accessed on Aug. 20, 2022 [Online]. Available: https://bit.ly/3RwpUtj [14] V.N. Katsikis, “Simulation of Power Converters Using Matlab-Simulink,” in A Fundamental Tool for Scientific Computing and Engineering Applications, vol. 1, Croatia: InTech Prepress, ch.3, pp. 43-52, 2012. [15] C. -J. Huang, P. -H. Kuo, “Multiple-Input Deep Convolutional Neural Network Model for Short-Term Photovoltaic Power Forecasting,” in IEEE Access, vol. 7, pp. 74822- 74834, 2019. [16] M. Golam, R. Akter, J. -M. Lee, D. -S. Kim, “A Long Short-Term Memory-Based Solar Irradiance Prediction Scheme Using Meteorological Data,” in IEEE Geosci. and Remote Sens. Lett., vol. 19, pp. 1-5, Art no. 1003705, 2022. [17] W. Ouyang, K-M. Yu, N. Sodsong, K. H. Chuang, “Short-term solar PV forecasting based on recurrent neural network and clustering,” presented at the Intern. Conf. on Image and Video Process. and Artificial Intell., Shangai, China, 2019. [18] F. Rodriguez, A. Galarza, L. Fontán, “Optimization of a solar irradiation forecasting tool based on artificial intelligence,” in 17th Intern. Conf. on Renewable Energies and Power Quality (ICREPQ'19), San Sebatián, España, 2019. [19] C. N. Obiora, A. Ali, A. N. Hassan, “Predicting Hourly Solar Irradiance Using Machine Learning Methods,” 11th Intern. Renewable Energy Congr. (IREC), pp. 1-6, 2020 [20] T. Hastie, R. Tibshirani, M. Wainwright, “Generalized Linear Models,” in Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations, 1st ed. U.S.A: CRC Press Taylor & Francis Group, 2015, ch.3, pp. 33. [Online]. Available: https://hastie.su.domains/StatLearnSparsity/. [21] A. Mellit, S. A. Kalogirou, L. Hontoria, S. Shaari, “Artificial intelligence techniques for sizing photovoltaic systems: A review,” in Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol.3, no.2, pp. 406-419, 2009. [22] A. Moncada, W. Richardson, R. Vega-Avila, “Deep learning to forecast solar irradiance using a six-month UTSA skyimager dataset,” in Energies, vol.11, no.8, pp.1988, 2018 |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessEscobar Mejía, AndrésGonzález Rodríguez, Hamilton 2022-11-02T22:23:53Z2022-11-02T22:23:53Z2022https://hdl.handle.net/11059/14352Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeLa necesidad de estudiar las células fotovoltaicas y modelar su comportamiento se deriva del aumento en la generación de energía renovable de tipo solar. Los valores de tensión a la salida de los módulos solares fotovoltaicos son bajos, por lo tanto, se hace necesario tratar el nivel de tensión a través de dispositivos convertidores electrónicos de potencia. Estos últimos son dispositivos que convierten un nivel de tensión no regulado en la entrada, a otro nivel de tensión regulado a la salida de este. Los convertidores brindan una interfaz entre el sistema de energía eléctrica y las fuentes renovables, destacando la importancia de estas últimas, se implementa un caso de estudio para predecir radiación solar a través de aprendizaje de máquina en lenguaje supervisado, específicamente utilizando modelos de regresión como los Regresores de Vectores de Soporte (SVR) y las Redes Neuronales Artificiales (ANN). La tesis provee un caso de estudio donde se predice la radiación para una fecha específica usando una técnica de aprendizaje de máquina, el valor máximo de radiación del día se ingresa a un arreglo de 6 módulos fotovoltaicos conectados en serie con el fin de determinar las características I-V y P-V ante dicho valor de radiación; a su vez, la tensión de salida del arreglo fotovoltaico es la tensión de entrada a un convertidor dc-dc que se diseña con el fin de elevar la tensión a un nivel superior que el de entrada.y photovoltaic cells and model their behavior stems from the increase in solar-type renewable energy generation. The voltage values at the output of the photovoltaic solar modules are low, therefore, it is necessary to treat the voltage level through electronic power converter devices. The latter are devices that convert an unregulated voltage level at the input to another regulated voltage level at its output. The converters provide an interface between the electrical energy system and renewable sources, highlighting the importance of the latter, a case study is implemented to predict solar radiation through machine learning in supervised language, specifically using regression models such as those Support Vector Regressors (SVR) and Artificial Neural Networks (ANN). The thesis provides a case study where radiation is predicted for a specific date using a machine learning technique, the maximum radiation value of the day is entered into an array of 6 photovoltaic modules connected in series in order to determine the characteristics I-V and P-V before said radiation value; in turn, the output voltage of the photovoltaic array is the input voltage to a dc-dc converter that is designed in order to raise the voltage to a higher level than the input.CONTENIDO AGRADECIMIENTOS .................................................................................................................... 6 INTRODUCCIÓN............................................................................................................................. 7 CAPÍTULO 1. ANÁLISIS DEL MODELO DE SIMULACIÓN DE CARACTERÍSTICAS I-V Y P-V OBTENIDOS DE UN MÓDULO FOTOVOLTAICO....................................................... 9 1.1 Modelamiento de Celda Fotovoltaica Simple ....................................................................... 9 1.2 Modelamiento de Módulo Fotovoltaico............................................................................... 10 1.3 Características I-V y P-V de un Módulo Fotovoltaico....................................................... 12 CAPÍTULO 2. MODELO DE SIMULACIÓN EN DIAGRAMA DE BLOQUES DE LOS CONVERTIDORES ELECTRÓNICOS DE POTENCIA DC-DC............................................ 15 2.1 Diseño de Convertidores DC-DC (Modelo Switcheado).................................................... 15 2.1.1 Convertidor Buck........................................................................................................... 15 2.1.2 Convertidor Boost .......................................................................................................... 20 2.1.3 Convertidor Buck-Boost................................................................................................ 22 CAPITULO 3. PREDICCIÓN DE RADIACIÓN SOLAR A CORTO PLAZO A PARTIR DE DATOS METEOROLÓGICOS UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE DE MÁQUINA....................................................................................................................................... 26 3.1 Regresión de Vectores de Soporte........................................................................................ 29 3.2 Redes Neuronales Artificiales (ANN) con arquitectura de Perceptrón Multicapa (MLP) ....................................................................................................................................................... 29 CAPÍTULO 4. SIMULACIONES Y ANÁLISIS DE RESULTADOS ....................................... 31 4.1 Formas de Onda de convertidores dc-dc............................................................................. 31 4.1.1 Convertidor Buck........................................................................................................... 31 4.1.2 Convertidor Boost .......................................................................................................... 32 4.1.3 Convertidor Buck-Boost................................................................................................ 34 4.2 Resultados de predicción de radiación solar....................................................................... 35 4.2.1 Regresión de Vectores de Soporte (SVR)..................................................................... 35 4.2.2 Redes Neuronales Artificiales (ANN) ........................................................................... 37 4.3 Caracterización de tensión y corriente a la salida de un convertidor dc-dc considerando series históricas de radiación de una estación meteorológica en la UTP................................ 39 CONLUSIONES.............................................................................................................................. 42 REFERENCIAS .............................................................................................................................. 43PregradoIngeniero(a) Electricista44 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería EléctricaFacultad de Ingenierías620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingenieríaAnalisis de circuitos electricosCalculo operacionalLineas electricasConvertidores electrónicos de potenciaDatos meteorológicosDiagrama de bloquesCaracterización de tensión y corriente a la salida de un convertidor dc-dc considerando series históricas de radiación de una estación meteorológica en la UTPTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis[1] X. Jia, P. M. Adhikari, L. Vanfretti, “Real-Time Simulation Models for Photovoltaic Cells and Arrays in Opal-RT and Typhoon-HIL,” presented at the IEEE Power & Energy Soc. General Meeting (PESGM). Montreal, Canada. 2020. [Virtual Event].[2] J. Ahmad et al., “Performance Analysis and Hardware-in-the-Loop (HIL) Validation of Single Switch High Voltage Gain DC-DC Converters for MPP Tracking in Solar PV System,” in IEEE Access, Vol. 9, pp. 48811-48830, 2021.[3] M. Ned, M.U. Tore, P.R. William, “Convertidores de modo de conmutación CC-CC,” in Electrónica de potencia convertidores, aplicaciones y diseño, 3th ed. México: Mcgraw-Hill/interamericana editores, s.a. de c.v., pp.142-175, 2009.[4] H.R. Muhammad, “Convertidores CD-CD,” in Electrónica de potencia circuitos, dispositivos y aplicaciones, 3th ed. México: PEARSON Education, pp.166-224, 2004.[5] U. Nalina, V. Prema, K. Smitha, K. U. Rao, “Multivariate regression for prediction of solar irradiance,” presented at Int. 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Chuang, “Short-term solar PV forecasting based on recurrent neural network and clustering,” presented at the Intern. Conf. on Image and Video Process. and Artificial Intell., Shangai, China, 2019.[18] F. Rodriguez, A. Galarza, L. Fontán, “Optimization of a solar irradiation forecasting tool based on artificial intelligence,” in 17th Intern. Conf. on Renewable Energies and Power Quality (ICREPQ'19), San Sebatián, España, 2019.[19] C. N. Obiora, A. Ali, A. N. Hassan, “Predicting Hourly Solar Irradiance Using Machine Learning Methods,” 11th Intern. Renewable Energy Congr. (IREC), pp. 1-6, 2020[20] T. Hastie, R. Tibshirani, M. Wainwright, “Generalized Linear Models,” in Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations, 1st ed. U.S.A: CRC Press Taylor & Francis Group, 2015, ch.3, pp. 33. [Online]. Available: https://hastie.su.domains/StatLearnSparsity/.[21] A. Mellit, S. A. Kalogirou, L. Hontoria, S. Shaari, “Artificial intelligence techniques for sizing photovoltaic systems: A review,” in Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol.3, no.2, pp. 406-419, 2009.[22] A. Moncada, W. Richardson, R. Vega-Avila, “Deep learning to forecast solar irradiance using a six-month UTSA skyimager dataset,” in Energies, vol.11, no.8, pp.1988, 2018PublicationORIGINALTRABAJO DE GRADO.pdfTRABAJO DE GRADO.pdfapplication/pdf1781263https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/ce75e9c8-c901-4d46-9db4-bac976ed5c3e/download312f046ddeead596ebd0f64bd5e447c7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/40317703-cca6-4d99-a022-b34fbfe2ead4/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTTRABAJO DE GRADO.pdf.txtTRABAJO DE GRADO.pdf.txtExtracted texttext/plain72105https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/b6be3fcd-d59f-44da-a2bb-f2ad80198a31/download60fab006a2ad926d017cfbbf607580ecMD53THUMBNAILTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6725https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/43d57a17-1bd1-4987-9d8d-42811ea92eb9/download44e4d863aa71f65b3f0fef676aeb5990MD5411059/14352oai:dspace7-utp.metabuscador.org:11059/143522024-09-05 17:15:07.889https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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