Моделирование работы фотоэлектрических систем с использованием программной среды Matlab

Авторы

  • М. Н. Аль-Малики Севастопольский государственный университет
  • Л. М. Абдали Севастопольский государственный университет
  • Х. А. Исса Севастопольский государственный университет
  • Б. А. Якимович Севастопольский государственный университет
  • В. Н. Сяктерев ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • В. В. Кувшинов Севастопольский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2023-2-121-129

Ключевые слова:

фотоэлектрический преобразователь, солнечная энергия, программная среда Matlab-Simulink, распределенная генерация, фотоэлектрическая панель

Аннотация

При работе фотоэлектрических систем большое количество преобразованной энергии по различным параметрам не участвует в электроснабжении потребителя. В результате снижается эффективность работы солнечных установок и надежность обеспечения электрической энергией. Это происходит по различным причинам, но прежде всего из-за несовершенной работы систем автоматического регулирования фотоэлектрических установок. Этими системами управляет информационное оборудование всей установки на основе программного обеспечения и алгоритмов управления. Несовершенство этих алгоритмов не позволяет в полной мере использовать солнечную генерацию фотоэлектрических панелей и ухудшает качество работы всего основного и вспомогательного оборудования электрогенерирующего комплекса. В представленной работе были проведены исследования, позволяющие улучшить работу системы солнечного электроснабжения и повысить ее надежность. Предложенные решения основывались на использовании новых методов отслеживания точки максимальной мощности с использованием высокотехнологичных алгоритмов для управления фотоэлектрической генерирующей системой. В данной работе была предложена обобщенная модель работы солнечного элемента Matlab-Simulink. Основой этой предлагаемой модели является простое математическое уравнение для имитации работы солнечного фотоэлектрического элемента, т. к. выходные характеристики фотоэлектрических модулей нелинейные. Выходные I-V и P-V свойства фотоэлектрического элемента зависят от температуры элемента и солнечной радиации. Физические характеристики конкретного солнечного фотоэлемента могут быть определены с помощью модели в зависимости от температуры и солнечного излучения. Многочисленные модели используют различные программные платформы, которые доступны в литературе. Эта имитационная модель очень проста и удобна в использовании. Результаты моделирования в Matlab-Simulink демонстрируют функциональность и динамическое поведение предоставленного солнечного модуля. На основе проведенного исследования было установлено, что предложенные алгоритмы позволяют значительно повысить эффективность работы фотоэлектрических установок с учетом использования новых медов управления. Генерируемая от преобразователей солнечной энергии мощность расходовалась более эффективно, а фотоэлектрическая система работала с высоким коэффициентом преобразования.

Биографии авторов

М. Н. Аль-Малики, Севастопольский государственный университет

аспирант, Институт ядерной энергии и промышленности

Л. М. Абдали, Севастопольский государственный университет

аспирант, Институт ядерной энергии и промышленности

Х. А. Исса, Севастопольский государственный университет

аспирант, Институт ядерной энергии и промышленности

Б. А. Якимович, Севастопольский государственный университет

доктор технических наук, профессор, Институт ядерной энергии и промышленности

В. Н. Сяктерев, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

кандидат технических наук, доцент

В. В. Кувшинов, Севастопольский государственный университет

кандидат технических наук, Институт ядерной энергии и промышленности

Библиографические ссылки

El Mentaly, Lahcen, Abdellah Amghar, and Hassan Sahsah. "Comparison between HC, FOCV and TG MPPT algorithms for PV solar systems using buck converter". In 2017 International Conference on Wireless Technologies, Embedded and Intelligent Systems (WITS), pp. 1-5. IEEE, 2017.

Mitrofanov S. V., Baykasenov D. K., & Suleev M. A. Simulation model of autonomous solar power plant with dual-axis solar tracker. In 2018 International Ural Conference on Green Energy, IEEE, 2018, pp. 90-96.

Layth M. Abd Ali, L M., Ali, Q. A., Klačková, I., Issa, H. A., Yakimovich, B. A. and Kuvshimov, V. (2021) Developing a thermal design for steam power plants by using concentrating solar power technologies for a clean environment. Acta Montanistica Slovaca, Volume 26 (4), 773-783 DOI: https://doi.org/10.46544/AMS.v26i4.14.

Pilakkat, Deepthi, and S. Kanthalakshmi. "An improved P&O algorithm integrated with artificial bee colony for photovoltaic systems under partial shading conditions". Solar Energy 178, 2019, pp. 37-47.

Banaei, Mohamad Reza, and Hossein Ajdar Faeghi Bonab. "A high efficiency nonisolated buck-boost converter based on ZETA converter". IEEE Transactions on Industrial Electronics,2019, 67, no. 3, pp. 1991-1998.

Gheisarnejad, Meysam, Hamed Farsizadeh, and Mohammad Hassan Khooban. "A novel nonlinear deep reinforcement learning controller for DC-DC power buck converters". IEEE Transactions on Industrial Electronics 68, no. 8 (2020): 6849-6858.

Ram J. Prasanth T. Sudhakar Babu, and N. Rajasekar. "A comprehensive review on solar PV maximum power point tracking techniques". Renewable and Sustainable Energy Reviews 67, 2017, pp. 826-847.

Khatib, Tamer, and Wilfried Elmenreich. Modeling of photovoltaic systems using Matlab: Simplified green codes. John Wiley & Sons, 2016.

Анализ различных методов отслеживания точки максимальной мощности при работе солнечных фотоэлектрических систем / Л. М. А. Абдали, Х. А. И. Исса, М. Н. К. Аль-Малики,Б.А. Якимович, В. В.Кувшинов // Интеллектуальные системы в производстве. 2022. Т. 20, № 3. С. 104-113. DOI 10.22213/2410-9304-2022-3-104-113.

H. Li, D. Yang, and W. Su, "An overall distribution particle swarm optimization mppt algorithm for photovoltaic system under partial shading", IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 1, no. 1, pp. 265-275, 2018.

Pathy S.; Subramani C.; Sridhar R.; Thentral T.; Padmanaban S. Nature-inspired MPPT algorithms for partially shaded PV systems: A comparative study. Energies 2019, 12, 1451. Senol M., Abbaso˘ glu S., Kukrer O., Babatunde A. A guide in installing large-scale PV power plant for self-consumption mechanism. Sol. Energy, 2019, 132, pp. 518-537.

Aouchiche N.; Aitcheikh M.S.; Becherif M.; Ebrahim M.A. AI-based global MPPT for partial shaded grid connected PV plant via MFO approach. Sol. Energy 2018, 171, 593-603.

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, 22 (3), pp. 869-884.

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.

Belkaid A.; Colak I.; Kayisli K. Implementation of a modified P&O-MPPT algorithm adapted for varying solar radiation conditions. Electr. Eng. 2017, 99, pp. 839-846.

Исследование режимов работы комбинированных солнечно-ветровых установок для обеспечения уличного освещения / Л. М. Абдали, Х. А. Исса, М. Н. Аль-Малики, В.В. Кувшинов, Э.А. Бекиров // Строительство и техногенная безопасность. 2022. № 25 (77). С. 75-85.

Zhang Q., Ning Xu., Ye Z. MMPT control method for photovoltaic power supply based on improved variable-step hill-climbing method. Electric Engineering, vol. 2, pp. 55-57, 2018.

Использование метода отслеживания точки максимальной мощности для увеличения эффективности работы фотоэлектрических установок / Л. М. Абдали, М. Н. Аль-Малики, Х. А. Исса, Б. А. Якимович, В. В. Кувшинов // Интеллектуальные системы в производстве. 2022. Т. 20, № 4. C. 106-116. DOI: 10.22213/2410-9304-2022-4-106-116.

Darwesh M. R., & Ghoname M. S. Experimental studies on the contribution of solar energy as a source for heating biogas digestion units. Energy Reports, 2021, 7, pp. 1657-1671.

Abd Ali L. M., Al-Rufaee F. M., Kuvshinov V. V. et al. Study of Hybrid Wind-Solar Systems for the Iraq Energy Complex. Appl. Sol. Energy, 2020, vol. 56, no. 4, pp. 284-290. https://doi.org/10.3103/S0003701X20040027.

Shaw R. N., Walde P., & Ghosh A. IOT based MPPT for performance improvement of solar PV arrays operating under partial shade dispersion. In 2020 IEEE 9th Power India International Conference (PIICON), 2020, pp. 1-4.

Mehrjerdi H. Peer-to-peer home energy management incorporating hydrogen storage system and solar generating units. Renewable Energy, 2020, 156, 183-192.

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.

Javed K.; Ashfaq H.; Singh R. A new simple MPPT algorithm to track MPP under partial shading for solar photovoltaic systems.Int. J. Green Energy 2020, 17, 48-61.

Загрузки

Опубликован

30.06.2023

Как цитировать

Аль-Малики, М. Н., Абдали, Л. М., Исса, Х. А., Якимович, Б. А., Сяктерев, В. Н., & Кувшинов, В. В. (2023). Моделирование работы фотоэлектрических систем с использованием программной среды Matlab. Интеллектуальные системы в производстве, 21(2), 121–129. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2023-2-121-129

Выпуск

Раздел

Статьи