Сравнение эффективности различных методов управления энергетическими параметрами фотоэлектрических систем


DOI: 10.34759/trd-2023-128-17

Авторы

Исса Х. А.1*, Абдали Л. М.1**, Якимович Б. А.1***, Кувшинов В. В.1****, Морозова Н. В.2*****, Федотикова М. В.3******

1. Севастопольский государственный университет, Севастополь, Россия
2. Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования, Москва, Россия
3. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

*e-mail: hassamal817@gmail.com
**e-mail: laith_2210@yahoo.com
***e-mail: yakimovich52@gmail.com
****e-mail: кuvshinov.vladimir@gmail.com
*****e-mail: innat.m@mail.ru
******e-mail: marie.rommy@yandex.ru

Аннотация

Использование кремниевых фотоэлектрических преобразователей для систем электроснабжения требует значительной энергоотдачи. Однако солнечные батареи, не имеющие эффективных систем управления и автоматики в настоящий момент, не соответствуют предъявляемым к ним технологическим требованиям. Всё это значительно снижает эффективность конечной выработки электрической энергии и не способно обеспечивать электроснабжение вспомогательного оборудования таких сложных систем, как космическая и авиационная техника, систем питания связи и других высокотехнологичных комплексов. Требования к энергообеспечению высокотехнологичных объектов, с системами солнечного электроснабжения возможно повысить использовав новые методы для систем управления комплексами солнечной электрогенерации. Метод отслеживание точки максимальной мощности (ТММ) часто используется для увеличения выработки электрической энергии, которую можно получить от фотоэлектрических панелей в определенных условиях, а также чтобы улучшить работу солнечных батарей. Эффективность фотоэлектрической системы заключается в передаче максимальной мощности на нагрузку, отсюда и интерес к внедрению более эффективных ТММ-методов с точки зрения точности и скорости. В этом контексте к фотоэлектрическому преобразователю постоянного тока применяются два метода ТММ: нечеткое логическое управление (FLC) и возмущение и наблюдение (P&O). Для проверки и анализа производительности работы контроллеров создается модель MATLAB/Simulink для повышающего преобразователя. С точки зрения времени отклика и эффективности в представленной работе два контроллера были исследованы при различных условиях облучения. Результаты этой работы доказывают, что оба метода управления идеально отслеживают ТММ с небольшим преимуществом FLC по сравнению с классическим P&O. При использовании предложенных методов управления системами солнечной генерации электрической энергии можно значительно поднять эффективность работы всей системы и увеличить конечную электроэнергетическую составляющую, необходимую для качественного обеспечения высокотехнологичных объектов и сложных систем электроснабжения, в частности таких как авиационная и космическая техника, системы связи спутников и космических аппаратов, а также увеличить энергоотдачу на других объектах, расположенных на Земле и использующих фотоэлектрические системы генерации.

Ключевые слова:

фотоэлектрический преобразователь, моделирование и симуляция, отслеживание точки максимальной мощности (ТММ), фотоэлектрический (PV) модуль, модель с одним диодом

Библиографический список

  1. Javed K., Ashfaq H., Singh R. A new simple MPPT algorithm to track MPP under partial shading for solar photovoltaic systems // International Journal of Green Energy, 2020, vol. 17, pp. 48-61. DOI:10.1080/15435075.2019.1686001
  2. Pathak P.K., Padmanaban S., Yadav A.K., Alvi P.A., Khan B. Modified incremental conductance MPPT algorithm for SPV‐based grid‐tied and stand‐alone systems // IET Generation, Transmission & Distribution, 2022, 16(4), pp.776-791. DOI:10.1049/gtd2.12328
  3. Соколов Н.Л. Анализ комбинированных способов формирования орбит искусственного спутника планет // Труды МАИ. 2016. № 87. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=69701
  4. Shaw R.N., Walde P., Ghosh A. IOT based MPPT for performance improvement of solar PV arrays operating under partial shade dispersion // 9th Power India International Conference (PIICON), 2020, pp. 1-4. DOI:10.1109/PIICON49524.2020.9112952
  5. Abd Ali L.M., Al-Rufaee F.M., Kuvshinov V.V. et al. Study of Hybrid Wind—Solar Systems for the Iraq Energy Complex // Applied Solar Energy, 2020, vol. 56, no. 4, pp. 284–290. URL: https://doi.org/10.3103/S0003701X20040027
  6. Тепликова В.И., Сенцов А.А., Ненашев В.А., Поляков В.Б. Анализ диаграммы направленности плоской многоэлементной активной фазированной антенной решетки // Труды МАИ. 2022. № 125. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=168189. DOI: 10.34759/trd-2022-125-17
  7. Абдали Л.М., Исса Х.А., Аль-Малики М.Н., Кувшинов В.В., Бекиров Э.А. Исследование режимов работы комбинированных солнечно-ветровых установок для обеспечения уличного освещения // Строительство и техногенная безопасность. 2022. № 25(77). С. 75-85.
  8. Ибрагимов Д.Н., Берендакова А.В. Метод построения и оценивания асимптотических множеств управляемости двумерных линейных дискретных систем с ограниченным управлением // Труды МАИ. 2022. № 126. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=169003. DOI: 10.34759/trd-2022-126-17
  9. Yin O.W., Babu B.C. Simple and easy approach for mathematical analysis of photovoltaic (PV) module under normal and partial shading conditions // Optik — International Journal for Light and Electron Optics, 2018, vol. 169, pp. 48-61. DOI:10.1016/j.ijleo.2018.05.037
  10. Cheboxarov V.V., Lyamina, N.V. Some Results of a Study of Wave Energy Converters at Sevastopol State University // Applied Solar Energy, 2019, vol. 55, no. 4, pp. 256-259. URL: https://doi.org/10.3103/S0003701X19040029.
  11. Abo-Elyousr F.K., Abdelshafy A.M., Abdelaziz A.Y. MPPT-Based Particle Swarm and Cuckoo Search Algorithms for PV Systems. In Modern Maximum Power Point Tracking Techniques for Photovoltaic Energy Systems, Springer, Cham, Switzerland, 2020, pp. 379-400.
  12. Bhukya M.N., Kota V.R. A quick and effective MPPT scheme for solar power generation during dynamic weather and partial shaded conditions // Engineering Science and Technology an International Journal, 2019, vol. 22(3), pp. 869-884. DOI:10.1016/j.jestch.2019.01.015
  13. Абдали Л.М., Аль-Малики М.Н., Али К.А., Якимович Б.А., Коровкин Н.В., Кувшинов В.В., Соломенникова С.И. Использование гибридных ветро-солнечных систем для энергоснабжения города Аль-Наджаф в Республике Ирак // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2022. Т. 25. № 3. С. 82-91. DOI: 10.22213/2413-1172-2022-3-82-91
  14. Aouchiche N., Aitcheikh M.S., Becherif M., Ebrahim M.A. AI-based global MPPT for partial shaded grid connected PV plant via MFO approach // Solar Energy, 2018, vol. 171, pp. 593–603. DOI:10.1016/j.solener.2018.06.109
  15. Pathy S., Subramani C., Sridhar R., Thentral T., Padmanaban S. Nature-inspired MPPT algorithms for partially shaded PV systems: A comparative study // Energies, 2019, vol. 12, pp. 1451. DOI:10.3390/en12081451
  16. Li, D. Yang, W. Su. An overall distribution particle swarm optimization mppt algorithm for photovoltaic system under partial shading // IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, vol. 1, no. 1, pp. 265–275. DOI:10.1109/TIE.2018.2829668
  17. Belkaid A., Colak I., Kayisli K. Implementation of a modified P&O-ТММT algorithm adapted for varying solar radiation conditions // Electrical Engineering, 2017, vol. 99, pp. 839–846. DOI: 10.1007/s00202-016-0457-3
  18. Абдали Л.М., Аль-Малики М.Н., Исса Х.А., Якимович Б.А., Кувшинов В.В. Использование метода отслеживания точки максимальной мощности для увеличения эффективности работы фотоэлектрических установок // Интеллектуальные системы в производстве. 2022. Т. 20. № 4. C. 106-116. DOI: 10.22213/2410-9304-2022-4-106-116.
  19. Khatib Tamer, Wilfried Elmenreich. Modeling of photovoltaic systems using Matlab: Simplified green codes. John Wiley & Sons, 2016, 240 p.
  20. Гончаров П.С., Копейкa А.Л., Бабин А.М. Методика экспериментального моделирования воздействия излучения плазмы электрического ракетного двигателя на солнечные элементы // Труды МАИ. 2022. № 126. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=168995. DOI: 10.34759/trd-2022-126-09
  21. Haddad Ahmad, Mohamad Ramadan, Mahmoud Khaled, Haitham S. Ramadan, Mohamed Becherif. Triple hybrid system coupling fuel cell with wind turbine and thermal solar system // International Journal of Hydrogen Energy, 2020, vol. 45, pp. 11484-11491. DOI:10.1016/j.ijhydene.2019.05.143
  22. Абдали Л.М.А., Исса Х.А.И., Аль-Малики М.Н.К., Якимович Б.А., Кувшинов В.В. Анализ различных методов отслеживания точки максимальной мощности при работе солнечных фотоэлектрических систем // Интеллектуальные системы в производстве. 2022. Т. 20. № 3. С. 104-113. DOI: 10.22213/2410-9304-2022-3-104-113
  23. Pilakkat Deepthi, S. Kanthalakshmi. An improved P&O algorithm integrated with artificial bee colony for photovoltaic systems under partial shading conditions // Solar Energy, 2019, vol. 178, pp. 37-47. DOI:10.1016/j.solener.2018.12.008
  24. Mitrofanov S.V., Baykasenov D.K., Suleev M.A. Simulation model of autonomous solar power plant with dual-axis solar tracker // 2018 International Ural Conference on Green Energy, 2018, pp. 90-96. DOI:10.1109/URALCON.2018.8544275
  25. Xia Qianxue, Suman Debnath, Phani R.V. Marthi, Shilpa Marti, Maryam Saeedifard. High-Fidelity Models and Fast EMT Simulation Algorithms for Isolated Multi-port Autonomous Reconfigurable Solar power plant (MARS) // 2021 IEEE 12th International Symposium on Power Electronics for Distributed Generation Systems (PEDG), 2021, pp. 1-7. DOI: 10.1109/PEDG51384.2021.9494179
  26. Müller Reiko, Jane Jean Kiam, Federico Mothes. Multiphysical simulation of a semi-autonomous solar powered high altitude pseudo-satellite // In 2018 IEEE Aerospace Conference, 2018, pp. 1-16. DOI:10.1109/AERO.2018.8396531
  27. Layth M. Abd Ali, L M. Ali, Q.A., Klačková I., Issa H.A., Yakimovich, B.A., Kuvshimov V.V. Developing a thermal design for steam power plants by using concentrating solar power technologies for a clean environment // Acta Montanistica Slovaca, 2021, vol. 26 (4), pp. 773-783. DOI: https://doi.org/10.46544/AMS.v26i4.14
  28. Karamov D.N., Naumov I.V. Modeling a solar power plant with regard to changes in environmental parameters // Power Technology and Engineering, 2020, vol. 54, no. 4, pp. 548-554. DOI:10.1007/s10749-020-01249-0
  29. Mohammmad Sanan T., Hussain Al-Kayiem, Ayad K. Khlief, Mohammed A. Aurybi. Modeling and Performance Assessment of a Hypothetical Stand-Alone Parabolic Trough Solar Power Plant Supported by Climatic Measurements in Ipoh // Journal of Solar Energy Engineering, 2022, pp.1-31.
  30. Gordievsky E.M., Miroshnichenko A., Kulganatov A. Simulation Model of Solar Power Installation in Matlab Simulink Program // In 2020 International Ural Conference on Electrical Power Engineering (UralCon), 2020, pp. 436-440. DOI:10.1109/UralCon49858.2020.9216229

Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход