Моделирование и управление гибридными системами электроснабжения фотоэлектрических топливных элементов-ультраконденсаторов
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2023-3-82-94Ключевые слова:
система хранения, ультраконденсатор, топливный элемент, системы управления энергопотреблением, солнечная энергия, возобновляемая энергияАннотация
В этом исследовании показан усовершенствованный метод управления питанием микросети постоянного тока. Ценность использования возобновляемых источников энергии уже давно вызывает споры, и в этой статье предлагается типичная микросеть постоянного тока из-за преимуществ, которые она имеет по сравнению с технологией переменного тока. Солнечная батарея (PV), топливный элемент (ТЭ) и компонент хранения - ультраконденсатор (УД) - составляют стандартную микросеть. Важнейшей целью статьи является оптимизация стратегии управления напряжением шины с организованным разделением мощности между этими типами возобновляемой энергии, которые здесь используются. При переменном солнечном излучении и различных условиях нагрузки предлагаемое управление направлено на подачу высококачественной энергии на нагрузку с учетом состояния ТЭ. Ультраконденсатор был подготовлен для обеспечения переходного периода из-за медленной динамики ТЭ. Для поддержания стабильного напряжения на шине постоянного тока при колебаниях нагрузки применяется алгоритм управления. Чтобы сгенерировать ссылки, контроллер управления полагается на метод дифференциальной неравномерности. Электричество от ультраконденсатора управляет шиной постоянного тока. Более ранние исследования показали, что схема топливного элемента была интегрирована с автономной фотоэлектрической системой, и обнаружили, что топливный элемент не обладает такими же свойствами. В текущем исследовании были сделаны наблюдения за такими элементами качества электроэнергии, как напряжение, ток и мощность для систем накопления энергии. С несколькими элементами самоопределения фотоэлектрических, топливных элементов и ультраконденсаторов, наряду с их параметрами, моделирование используется в качестве среды метода исследования. Результат показывает, что, поскольку ультраконденсатор служит основным накопителем, интеграция топливных элементов мало на него влияет, и наблюдаются лишь небольшие изменения напряжения и тока. Из-за характеристики интеграции топливных элементов, создающей в системе большое возмущение, основное возмущение от системы поглощалось в ультраконденсаторе.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., Nemaltsev A. U., & Baykasenov D. K. Primary testing of automated dual-axis solar tracker in the climatic conditions of the Orenburg region as the prospects for the establishment of a hardware-software complex. Alternative Energy and Ecology (ISJAEE), 2018, (7-9), pp. 43-54.
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.
Sundareswaran K., Sankar P., Nayak P. S. R., Simon S. P., & Palani S. Enhanced energy output from a PV system under partial shaded conditions through artificial bee colony. IEEE transactions on sustainable energy, 2014, 6 (1), pp. 198-209.
Gorji S. A., Mostaan A., Tran My H., & Ektesabi M. Non isolated buck-boost dc-dc converter with quadratic voltage gain ratio. IET Power Electronics, 2019, 12 (6), pp. 1425-1433.
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.
Al-Maliki M. N., and L. Y. Yuferev. Today and tomorrow's renewable energy // Экологическая, промышленная и энергетическая безопасность - 2021, pp. 12-19.
El-Khozondar H. J., El-Khozondar R. J., Matter K., & Suntio T. A review study of photovoltaic array maximum power tracking algorithms. Renewables: Wind, Water, and Solar, 2016, 3, pp. 1-8.
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.
Dileep G., & Singh S. N. An improved particle swarm optimization based maximum power point tracking algorithm for PV system operating under partial shading conditions. Solar Energy, 2017, 158, pp. 1006-1015.
Windarko, NovieAyub, EviNafiatusSholikhah, Muhammad Nizar Habibi, Eka Prasetyono, Bambang Sumantri, Moh Zaenal Efendi, and HazlieMokhlis. Hybrid photovoltaic maximum power point tracking of Seagull optimizer and modified perturb and observe for complex partial shading. In International Journal of Electrical and Computer Engineering 2022, 12, no. 5, pp. 4571-4581.
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.
Kota V. R., & Bhukya M. N. A novel global MPP tracking scheme based on shading pattern identification using artificial neural networks for photovoltaic power generation during partial shaded condition. IET Renewable Power Generation, 2019, 13 (10), pp. 1647-1659.
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.
Eltamaly A. M. An improved cuckoo search algorithm for maximum power point tracking of photovoltaic systems under partial shading conditions. Energies, 2021, 14 (4), 953.
Alik R., & Jusoh A. Modified Perturb and Observe (P&O) with checking algorithm under various solar irradiation. Solar Energy, 2017, 148, pp. 128-139.
Kenji, T., Youichi, Y., & Kawaguchi, H. Maximum power control for a photovoltaic power generation system by adaptive hill-climbing method. IEEJ Transactions on Industry Applications, 2021, 121(6), pp. 689-694.
Оптимизация системы автоматического управления точкой максимальной мощности для ветро-солнечной генерирующей установки с накопителями энергии / Л. М. Абдали, Б. А. Якимович, В. В. Сяктерева, В. В. Кувшинов, Н. В. Морозова // Труды МАИ. 2023. № 129. DOI: 10.34759/trd-2023-129-24.
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., Wald, 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.
Использование гибридных ветро-солнечных систем для энергоснабжения города Аль-Наджаф в Республике Ирак / Л. М. Абдали, М. Н. Аль-Малики, К. А. Али, Б. А. Якимович, Н. В. Коровкин, В. В. Кувшинов, С. И. Соломенникова // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2022. Т. 25, № 3. С. 82-91. DOI: 10.22213/2413-1172-2022-3-82-91.
Mehrjerdi H., Iqbal A., Rakhshani E., & Torres J. R. Daily-seasonal operation in net-zero energy building powered by hybrid renewable energies and hydrogen storage systems. Energy conversion and management, 2019, 201, 112156.
Rahman M. W., Bathina C., Karthikeyan V., & Prasanth R.Comparative analysis of developed incremental conductance (IC) and perturb & observe (P&O) MPPT algorithm for photovoltaic applications. In 2016 10th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO), 2016, pp. 1-6. IEEE.
Bhukya L., Annamraju A., &Nandiraju S. A novel maximum power point tracking technique based on Rao 1 algorithm for solar PV system under partial shading conditions.International Transactions on Electrical Energy Systems, 2021, 31 (9), e13028.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Хайдер Абдулсахиб Исса, Лаит Мохаммед Абдали, Муатаз Кассим Аль-Малики, Борис Анатольевич Якимович, Владимир Владиславович Кувшинов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
