PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Fuzzy logic-based control strategy for hourly power dispatch of grid-connected photovoltaic with hybrid energy storage

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Strategia sterowania oparta na logice rozmytej dla godzinowej wysyłki mocy fotowoltaiki podłączonej do sieci z hybrydowym magazynowaniem energii
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The inconsistency of solar irradiance and temperature have led to unpredictable output power fluctuation of photovoltaic (PV) system. This paper proposes a simple control scheme for hybrid energy storage (HES) system to mitigate the long-term and short-term output power fluctuations of the PV system. The proposed control scheme employed the fuzzy logic controller in order to manage the power compensation of the HES system and to maintain the state-of-charge (SOC) level of the HES system within safe operating limits during the mitigation process. In the control scheme, the long-term output power fluctuation is eliminated by using battery energy storage, while short-term output fluctuation is compensated using the ultracapacitor. Apart from that, an hourly PV power dispatch was applied in the control scheme since the grid-connected PV system was considered in this study. The simulation evaluations of PV/HES with the proposed control scheme was conducted in the MATLAB/Simulink environment. The effectiveness of the proposed control scheme was verified through several case studies. Initially, the control scheme was evaluated with different initial SOC levels of HES. Then, the control scheme was evaluated using five days of actual PV system output in order to verify the robustness of the proposed control scheme in actual circumstances. Overall, the simulation evaluation was verified that the proposed control scheme of the PV/HES system effectively mitigates the output power fluctuations of the PV system and output power is dispatched out to the utility grid on an hourly basis. Also, it was able to regulate the SOC of HES at the operational limit throughout the process. The simulation result showed the control scheme successfully reduced the unacceptable output power fluctuation from 20% to less than 1%. The results also showed the SOC of HES was regulated within the range of 38%-75% and 42%-60% of its capacity along the process, respectively.
PL
Niespójność natężenia promieniowania słonecznego i temperatury doprowadziła do nieprzewidywalnych wahań mocy wyjściowej systemu fotowoltaicznego (PV). W niniejszym artykule zaproponowano prosty schemat sterowania hybrydowym systemem magazynowania energii (HES) w celu złagodzenia długo- i krótkoterminowych wahań mocy wyjściowej systemu fotowoltaicznego. Zaproponowany schemat sterowania wykorzystywał sterownik logiki rozmytej w celu zarządzania kompensacją mocy systemu HES i utrzymania poziomu stanu naładowania (SOC) systemu HES w bezpiecznych granicach operacyjnych podczas procesu mitygacji. W schemacie sterowania długoterminowe wahania mocy wyjściowej są eliminowane przez zastosowanie magazynowania energii akumulatora, podczas gdy krótkotrwałe wahania mocy wyjściowej są kompensowane za pomocą ultrakondensatora. Poza tym w schemacie sterowania zastosowano godzinową dyspozytornię mocy fotowoltaicznej, ponieważ w niniejszym opracowaniu uwzględniono system fotowoltaiczny podłączony do sieci. Oceny symulacyjne PV/HES z proponowanym schematem sterowania przeprowadzono w środowisku MATLAB/Simulink. Skuteczność proponowanego schematu kontroli zweryfikowano za pomocą kilku studiów przypadku. Początkowo schemat kontroli oceniano przy różnych początkowych poziomach SOC HES. Następnie schemat sterowania został oceniony przy użyciu pięciu dni rzeczywistej mocy wyjściowej systemu fotowoltaicznego w celu zweryfikowania niezawodności proponowanego schematu sterowania w rzeczywistych warunkach. Ogólnie rzecz biorąc, ocena symulacji została zweryfikowana, że proponowany schemat sterowania systemem PV/HES skutecznie łagodzi wahania mocy wyjściowej systemu fotowoltaicznego, a moc wyjściowa jest wysyłana do sieci energetycznej co godzinę. Ponadto był w stanie regulować SOC HES na limicie operacyjnym podczas całego procesu. Wyniki symulacji wykazały, że schemat sterowania skutecznie zmniejszył niedopuszczalne wahania mocy wyjściowej z 20% do mniej niż 1%. Wyniki pokazały również, że SOC HES był regulowany w zakresie odpowiednio 38%-75% i 42%-60% jego pojemności w trakcie procesu.
Rocznik
Strony
11--18
Opis fizyczny
Bibliogr. 30 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Faculty of Ocean Engineering Technology and Informatics, Universiti Malaysia Terengganu, 21030 Kuala Nerus, Terengganu Malaysia
  • Faculty of Ocean Engineering Technology and Informatics, Universiti Malaysia Terengganu, 21030 Kuala Nerus, Terengganu Malaysia
  • Faculty of Ocean Engineering Technology and Informatics, Universiti Malaysia Terengganu, 21030 Kuala Nerus, Terengganu Malaysia
Bibliografia
  • [1] S. Shivashankar, S. Mekhilef, H. Mokhlis, and M. Karimi, “Mitigating methods of power fluctuation of photovoltaic (PV) sources - A review,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 59, pp. 1170–1184, Jun. 2016, doi: 10.1016/j.rser.2016.01.059.
  • [2] T. T. Trung, S. J. Ahn, J. H. Choi, S. Il Go, and S. R. Nam, “Real-time wavelet-based coordinated control of hybrid energy storage systems for denoising and flattening wind power output,” Energies, vol. 7, no. 10, pp. 6620–6644, Oct. 2014, doi: 10.3390/en7106620.
  • [3] J. Marcos, L. Marroyo, E. Lorenzo, and M. García, “Smoothing of PV power fluctuations by geographical dispersion,” Prog. Photovoltaics Res. Appl., vol. 20, no. 2, pp. 226–237, Mar. 2012, doi: 10.1002/pip.1127.
  • [4] M. Lave, J. Kleissl, and E. Arias-Castro, “High-frequency irradiance fluctuations and geographic smoothing,” Solar Energy, vol. 86, no. 8. Pergamon, pp. 2190–2199, Aug. 01, 2012, doi: 10.1016/j.solener.2011.06.031.
  • [5] T. E. Hoff and R. Perez, “Quantifying PV power Output Variability,” Sol. Energy, vol. 84, no. 10, pp. 1782–1793, Oct. 2010, doi: 10.1016/j.solener.2010.07.003.
  • [6] M. Z. Daud, A. Mohamed, and M. A. Hannan, “A novel coordinated control strategy considering power smoothing for a hybrid photovoltaic/battery energy storage system,” J. Cent. South Univ., vol. 23, no. 2, pp. 394–404, Feb. 2016, doi: 10.1007/s11771-016-3084-2.
  • [7] P. P. Zarina, S. Mishra, and P. C. Sekhar, “Exploring frequency control capability of a PV system in a hybrid PV-rotating machine-without storage system,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 60, pp. 258–267, Sep. 2014, doi: 10.1016/j.ijepes.2014.02.033.
  • [8] R. Tonkoski, L. A. C. Lopes, and T. H. M. El-Fouly, “Coordinated active power curtailment of grid connected PV inverters for overvoltage prevention,” IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 2, no. 2, pp. 139–147, Apr. 2011, doi: 10.1109/TSTE.2010.2098483.
  • [9] M. A. Jusoh and M. Z. Daud, “Particle swarm optimisationbased optimal photovoltaic system of hourly output power dispatch using Lithium-ion batteries,” J. Mech. Eng. Sci., vol. 11, no. 3, pp. 2780–2793, Sep. 2017, doi: 10.15282/jmes.11.3.2017.1.0252.
  • [10] M. Datta, T. Senjyu, A. Yona, T. Funabashi, and C. H. Kim, “A frequency-control approach by photovoltaic generator in a PVdiesel hybrid power system,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 26, no. 2, pp. 559–571, Jun. 2011, doi: 10.1109/TEC.2010.2089688.
  • [11] M. A. Jusoh and M. Z. Daud, “Control strategy of a gridconnected photovoltaic with battery energy storage system for hourly power dispatch,” Int. J. Power Electron. Drive Syst., vol. 8, no. 4, pp. 1830–1840, Dec. 2017, doi: 10.11591/ijpeds.v8i4.pp1830-1840.
  • [12] J. S. Park, T. Katagi, S. Yamamoto, and T. Hashimoto, “Operation control of photovoltaic/diesel hybrid generating system considering fluctuation of solar radiation,” Sol. Energy Mater. Sol. Cells, vol. 67, no. 1–4, pp. 535–542, Mar. 2001, doi: 10.1016/S0927-0248(00)00325-1.
  • [13] M. Z. Daud, A. Mohamed, M. A. Hannan, “A review of the intergration of Energy Stroage Systems (ESS) for utility grid support,” PRZEGLAD ELEKTROTECHNICZNY, vol. Jan. 2011, vol. 10a/2012, pp. 185–191
  • [14] B. Boumediene, A. Smaili, T. Allaoui, A. Berkani and F. Marignett, “Backstepping control strategy for multi-source energy system based flying capacitor inverter and PMSG,” in PRZEGLAD ELEKTROTECHNICZNY, vol. 3/2021, pp. 21Proceedings, 2007, pp. 21-29, doi: doi:10.15199/48.2021.03.04.
  • [15] C Sourkounis, B Ni, F Richter, " Comparison of energy storage management methods to smooth power fluctuations of wind parks", PRZEGLAD ELEKTROTECHNICZNY, vol. 10/2009, pp.196-200, doi:
  • [16] X. Tan, Q. Li, and H. Wang, “Advances and trends of energy storage technology in Microgrid,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 44, no. 1, pp. 179–191, Jan. 2013, doi: 10.1016/j.ijepes.2012.07.015.
  • [17] M. Sechilariu, B. Wang, and F. Locment, “Building integrated photovoltaic system with energy storage and smart grid communication,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 60, no. 4, pp. 1607–1618, 2013, doi: 10.1109/TIE.2012.2222852.
  • [18] N. S. Jayalakshmi, D. N. Gaonkar, J. V. Kumar, and R. P. Karthik, “Battery-ultracapacitor storage devices to mitigate power fluctuations for grid connected PV system,” Mar. 2016, doi: 10.1109/INDICON.2015.7443500.
  • [19] Y. Ye, R. Sharma, and D. Shi, “Adaptive control of hybrid Ultracapacitor-Battery storage system for PV output smoothing,” in American Society of Mechanical Engineers, Power Division (Publication) POWER, Feb. 2013, vol. 2, doi: 10.1115/POWER2013-98210.
  • [20] M. E. Glavin and W. G. Hurley, “Optimisation of a photovoltaic battery ultracapacitor hybrid energy storage system,” Sol. Energy, vol. 86, no. 10, pp. 3009–3020, Oct. 2012, doi: 10.1016/j.solener.2012.07.005.
  • [21] X. Feng, H. B. Gooi, and S. X. Chen, “Hybrid energy storage with multimode fuzzy power Allocator for PV systems,” IEEE Trans. Sustain. Energy, vol. 5, no. 2, pp. 389–397, Apr. 2014, doi: 10.1109/TSTE.2013.2290543.
  • [22] T. H. Kwan and X. Wu, “Maximum power point tracking using a variable antecedent fuzzy logic controller,” Sol. Energy, vol. 137, pp. 189–200, Nov. 2016, doi: 10.1016/j.solener.2016.08.008.
  • [23] P. García, J. P. Torreglosa, L. M. Fernández, and F. Jurado, “Optimal energy management system for stand-alone wind turbine/photovoltaic/ hydrogen/battery hybrid system with supervisory control based on fuzzy logic,” Int. J. Hydrogen Energy, vol. 38, no. 33, pp. 14146–14158, Nov. 2013, doi: 10.1016/j.ijhydene.2013.08.106.
  • [24] J. Cao and X. Lin, “Study of hourly and daily solar irradiation forecast using diagonal recurrent wavelet neural networks,” Energy Convers. Manag., vol. 49, no. 6, pp. 1396–1406, Jun. 2008, doi: 10.1016/j.enconman.2007.12.030.
  • [25] M. Z. Daud, A. Mohamed, A. A. Ibrahim, and M. A. Hannan, “Heuristic optimization of state-of-charge feedback controller parameters for output power dispatch of hybrid photovoltaic/battery energy storage system,” Meas. J. Int. Meas. Confed., vol. 49, no. 1, pp. 15–25, Mar. 2014, doi: 10.1016/j.measurement.2013.11.032.
  • [26] O. Tremblay and L. A. Dessaint, “Experimental validation of a battery dynamic model for EV applications,” World Electr. Veh. J., vol. 3, no. 2, pp. 289–298, Jun. 2009, doi: 10.3390/wevj3020289.
  • [27] “Implement generic supercapacitor model - Simulink.” https://www.mathworks.com/help/physmod/sps/powersys/ref/su percapacitor.html (accessed May 19, 2021).
  • [28] L. Suganthi, S. Iniyan, and A. A. Samuel, “Applications of fuzzy logic in renewable energy systems - A review,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 48, pp. 585–607, 2015, doi: 10.1016/j.rser.2015.04.037.
  • [29] S. Teleke, M. E. Baran, A. Q. Huang, S. Bhattacharya, and L. Anderson, “Control strategies for battery energy storage for wind farm dispatching,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 24, no. 3, pp. 725–732, 2009, doi: 10.1109/TEC.2009.2016000.
  • [30] M. Z. Daud, A. Mohamed, and M. A. Hannan, “An improved control method of battery energy storage system for hourly dispatch of photovoltaic power sources,” Energy Convers. Manag., vol. 73, pp. 256–270, Sep. 2013, doi: 10.1016/j.enconman.2013.04.013.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a7e94dff-efe9-4f11-8b79-c9a7a1a86fba
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.