Performances of a photovoltaic system using PV model based on nonlinear components

• Autorzy: Aouissi Immad , Feraga Chams-Eddine

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.09.47

Warianty tytułu

PL

Wydajność systemu fotowoltaicznego przy użyciu modelu PV opartego na składnikach nieliniowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Several research laboratories have focused their research on the development of mathematical models of PV cells/modules based on equivalent circuits, which contain linear resistors. However, the accuracy of the model and the output power delivered remain insufficient outside the Standard Test Condition STC. In this context, the development of a model providing these requirements remains a challenge for researchers. Contemplating this problem, a new single diode PV model is proposed, the constant shunt and series resistors are replaced by nonlinear resistors (variable with temperature) to highlight the effect of temperature on the PV module performance. In addition, the parameters of the proposed PV model are tuned by the Particle Swarm Optimization algorithm PSO, in which a fitness function is well minimized. This later, is given by discrepancy values between the measured output currents of the SW 85 poly RNA PV module and the predicted output currents, which are computed using the Newton Raphson method. A comparison has been made between standard PV model and the proposed PV model with nonlinear Rs and Rsh on the basis of the Maximum Power Point (MPP) values of the P-V and I-V curves under different operating conditions. Based on the obtained results, it has been proved that the nonlinear character of the resistances improves the maximum power output generated by the PV module. All the tasks performed in this work such as: modeling, simulation and treatment of experimental data were carried out under the MATLAB environment.

PL

Kilka laboratoriów badawczych skupiło swoje badania na opracowaniu modeli matematycznych ogniw/modułów fotowoltaicznych opartych na obwodach zastępczych, które zawierają rezystory liniowe. Jednakże dokładność modelu i dostarczona moc wyjściowa pozostają niewystarczające poza standardowymi warunkami testowymi STC. W tym kontekście opracowanie modelu spełniającego te wymagania pozostaje wyzwaniem dla badaczy. Biorąc pod uwagę ten problem, zaproponowano nowy model fotowoltaiczny z pojedynczą diodą, w którym rezystory bocznikowe i szeregowe zostały zastąpione rezystorami nieliniowymi (zmiennymi w zależności od temperatury), aby podkreślić wpływ temperatury na wydajność modułu fotowoltaicznego. Dodatkowo parametry proponowanego modelu PV dostraja się za pomocą algorytmu Particle Swarm Optimization PSO, w którym funkcja przystosowania jest dobrze zminimalizowana. To później wynika z wartości rozbieżności między zmierzonymi prądami wyjściowymi modułu PV poli RNA SW 85 a przewidywanymi prądami wyjściowymi, które są obliczane przy użyciu metody Newtona Raphsona. Dokonano porównania pomiędzy standardowym modelem fotowoltaicznym a proponowanym modelem fotowoltaicznym z nieliniowymi Rs i Rsh na podstawie wartości maksymalnego punktu mocy (MPP) krzywych P-V i I-V w różnych warunkach pracy. Na podstawie uzyskanych wyników wykazano, że nieliniowy charakter rezystancji poprawia maksymalną moc generowaną przez moduł PV. Wszystkie zadania realizowane w tej pracy, takie jak: modelowanie, symulacja i obróbka danych eksperymentalnych, zostały wykonane w środowisku MATLAB.

Słowa kluczowe

EN

solar cell; nonlinear resistor; mathematical model; output power; particle swarm optimization algorithm; Newton Raphson

PL

ogniwo słoneczne; Rezystory nieliniowe; modele matematyczne; moc wyjściowa; algorytm optymalizacji roju cząstek; Newton Raphson

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 9
• Strony: 239--246
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Aouissi Immad

• Laboratoire de Génie Electrique de Guelma (LGEG), Université 8 Mai 1945 Guelma, BP 401, 24000 Guelma, Algeria

• https://orcid.org/0000-0002-4290-9090

autor

Feraga Chams-Eddine

• Laboratoire de Génie Electrique de Guelma (LGEG), Université 8 Mai 1945 Guelma, BP 401, 24000 Guelma, Algeria

• https://orcid.org/0000-0002-2682-9648

Bibliografia

• [1] Segal, A., Epstein, M., And Yogev, A., “Hybrid concentrated photovoltaic and thermal power conversion at different spectral bands”, Solar Energy, Vol. 76, No. 5, 2004, pp. 591-601.
• [2] Benahmida, A., Maouhoub, N., And Sahsah, H., “An Efficient Iterative Method for Extracting Parameters of Photovoltaic Panels with Single Diode Model”, In: 5th International Conference “on Renewable Energies for Developing Countries (REDEC). (IEEE 2020)”, pp. 1-6.
• [3] Zhang, Yunpeng, HAO, Peng, LU, Hao, et al. “A novel method for performance estimation of photovoltaic module without setting reference condition”, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, Vol. 134, 2022, pp. 107439.
• [4] Tian, H. M., Mancilla-David, F., Ellis, K., Muljadi, E., And Jenkins, P., “A cell-to-module-to-array detailed model for photovoltaic panels”, Solar Energy, Vol. 86, No 9, 2012, pp. 2695–2706.
• [5] Chenni, R., Makhlouf, M., Kerbache, T., And Bouzid, A., “A detailed modeling method for photovoltaic cells”, Energy, Vol. 32, No 9, 2007, pp. 1724–1730.
• [6] Humada, AM., Hojabri, M., Mekhilef, S., Hamada, H. M., “Solar cell parameters extraction based on single and double-diode models. A review”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 56, No C, 2016, pp. 494-509.
• [7] Tamrakar, R., Gupta, A., “Extraction of solar cell modelling parameters. A review”, International journal of innovative research in electrical, electronics, instrumentation and control engineering, Vol. 3, No 1, 2015, pp. 55-60.
• [8] Femia, N., Petrone, G., Spagnuolo, G., Vitelli, M., “Power electronics and control techniques for maximum energy harvesting in photovoltaic systems”, CRC Press, 2017
• [9] Zhang, C., Zhang, Y., Jialei, Su., Tingkun, Gu., Ming, Y., “Performance prediction of PV modules based on artificial neural network and explicit analytical model”, Journal of Renewable and Sustainable Energy, Vol. 12, No 1, 2020, pp. 13501.
• [10] Mahmoud, YA., Weidong, X., Zeineldin, H.H., “A parameterization approach for enhancing PV model accuracy”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 60, No 12, 2012, pp. 5708-5716.
• [11] Saloux, E, Teyssedou, A, Sorin, M., “Explicit model of photovoltaic panels to determine voltages and currents at the maximum power point”, Solar Energy, Vol .85, No 5, 2011, pp. 713-722.
• [12] Beddi A, Serhoud H, Hebbir N, “Comparative study of Sliding Mode and incremental conductance for Maximum Power Point Tracker for Photovoltaic Array”, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 01, 2023, pp. 111-115
• [13] Bensiali N, Benalia N, Zerzouri N, “Performance Enhancement of PV System using Artificial Neural Network (ANN) as a Maximum Power Point Tracking”, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 04, 2023, pp. 262-265
• [14] Mares, O., Paulescu, M., Badescu, V., “A simple but accurate procedure for solving the five-parameter model”, Energy Conversion and Management, Vol. 100, No 105, 2015, pp. 139 148.
• [15] Kennedy, J.; “Particle swarm optimization”, In: Encyclopedia of machine learning, Springer, Vol. 760, 2011, pp. 766.
• [16] Kennedy, J.; Eberhart, R., “Particle swarm optimization”, In Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks-Conference Proceedings, Perth, Australia, 27 November–1 December 1995, pp. 1942-1948.
• [17] Poli, R.; Kennedy, J.; Blackwell, T., “Particle swarm optimization: An overview”, Swarm Intell, Vol. 1, 2007, pp 33 57.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).