Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2016

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

MPPT algorithms used in of photovoltaics

Hadaj P., Nowak M.

Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika

2016

z. 35 [294], nr 2

5--17

Due to volatility of current-voltage characteristics of the photovoltaic module, MPPT algorithms are important element of photovoltaic power station. In most cases, MPPT algorithm controls power electronics converter, which receives power directly from one or more modules. Maximum power point changes its location together with insolation level temperature changes. There are also indirect, direct and artificial intelligence supported methods. Indirect methods are fractional methods and look-up table. Direct methods are Perturb & Observe and Incremental conductance. Direct algorithms are widely used, because of their ability to model maximum power point significantly better than indirect methods. Artificial intelligence supported methods obtain even better results in determining optimal operating conditions. Usage of these algorithms allows to increase the efficiency of energy production, and furthermore financial benefits. Investment payback time can also be shortened by using these methods, which are still being improved.

Ze względu na zmienność charakterystyki prądowo-napięciowej modułu fotowoltaicznego, algorytmy MPPT są ważnym elementem elektrowni fotowoltaicznej. Algorytm MPPT najczęściej steruje przekształtnikiem energoelektronicznym, który bezpośrednio odbiera moc z modułu lub grupy modułów. Punkt mocy maksymalnej zmienia swoje położenie, wraz ze zmianą nasłonecznia i temperatury pracy modułu. Istnieją metody pośrednie, bezpośrednie i wspomagane sztuczną inteligencją. Do metod pośrednich możemy zaliczyć m. in. metody ułamkowe i metodę look-up table, do bezpośrednich algorytm Perturb & Observe oraz Incremental conductance. Szerzej stosuje się algorytmy bezpośrednie, gdyż lepiej odwzorowują punkt mocy maksymalnej od metod pośrednich, a wspomagane sztuczną inteligencją pozwalają jeszcze lepszym stopniu wyznaczyć optymalne warunki pracy. Stosowanie tych algorytmów pozwala zwiększyć efektywność produkcji energii, a tym samym korzyści finansowe po może znacząco skrócić czas zwrotu inwestycji. Są one wdalszym ciągu udoskonalane.