Design of advanced MPPT techniques for photovoltaic power system under dynamic weather conditions
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Date
2020
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Publisher
ÉCOLE SUPERIEURE DE TECHNOLOGIES INDUSTRIELLES - ANNABA -
Abstract
Récemment, le système photovoltaïque (PV) est devenu la ressource énergétique la plus prometteuse parmi les différentes sources d'énergie renouvelable. Cependant, certaines limitations empêchent le générateur PV de fonctionner au point de puissance maximale (MPP), telles que ses caractéristiques non linéaires et les conditions météorologiques dynamiques. Afin d'attirer le point de fonctionnement vers le MPP, de nombreuses techniques de point de puissance maximale (MPPT) ont été proposées pour contrôler le rapport cyclique du convertisseur DC-DC qui relie la charge et le générateur PV. Cette thèse étudie les différents contrôleurs MPPT. Les algorithmes P&O et InC conventionnels sont discutés en raison de leur simplicité et de leur faible coût de mise en œuvre, puis une méthode P&O à pas variables est introduite pour de meilleures erformances de suivi. En outre, le contrôleur de la logique floue et les réseaux de neurone artificiel, qui sont essentiellement des techniques d'intelligence artificielle. Ces derniers sont discutés pour améliorer les performances des algorithmes MPPT conventionnels en offrant une précision, stabilité et une flexibilité élevées. Afin d'introduire plus d'efficacité et de précision aux contrôleurs MPPT précédents, des contrôleurs MPPT hybrides, y compris le système d'inférence neuro-floue artificielle et la technique adaptative Fuzzy P&O sont présentés. Le générateur PV est simulé à l'aide du logiciel MATLAB / Simulink pour extraire les caractéristiques des courbes I-V et P-V. De plus, les contrôleurs MPPT précédents sont implémentés à l'aide du même logiciel et testés dans les mêmes conditions météorologiques pour évaluer et comparer leurs performances les uns avec les autres. Les résultats de la simulation montrent que la technique P&O àpas variable élimine les inconvénients des techniques P&O et InC conventionnelles. Les résultats confirment que les techniques FLC et ANN fournissent une réponse rapide et précise par rapport aux techniques conventionnelles. En outre, la technique ANFIS offre les performances de suivi les plus élevées par rapport aux contrôleurs MPPT basés sur l'IA et aux techniques conventionnelles.