Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Design and implementation of MPPT Fuzzy Logic controller for inverter connected to water pump

Pamuji Feby Agung, Saputra Kurniawan Dwi, Riawan Dedet Candra, Soedibyo Soedibyo, Suryoatmojo Heri, Ashari Mochamad, Arumsari Nurvita

Przegląd Elektrotechniczny

2022

R. 98, nr 8

146--153

At present, renewable energy sources such as Photovoltaic (PV) are prevalent because the energy sources are unlimited and free of emissions. One example of its application is as a supply for water pumps. In this application, the value of the power produced by solar cells is very influential, because of the more optimal the power generated by solar cells, the more optimal the water that can be pumped by this water pump. However, PV is a non-linear energy source whose output power changes depending on irradiance and ambient temperature. Therefore we need a method to optimize the power released by the PV. This method is called MPPT (Maximum Power Point Tracking). Using MPPT with conventional algorithms such as Perturb and Observe (P&O) has a slow response and oscillations when in maximum power. In this study, an MPPT will be designed with the Fuzzy Logic Controller (FLC) algorithm to accelerate the system's response to load changes and reduce oscillations that occur when maximum power is available. From the results of research that has been done so as to get the MPPT FLC energy efficiency results with irradiation changes of 98.9% (simulation) or 97.62% (implementation) and load changes of 98.8% (simulation) or 96.51% (application). The use of MPPT FLC, when connected to a Water Pump, has an average total water flow more than without MPPT with a ratio of 1.58: 1 so that the use of MPPT with the FLC algorithm produces better response and energy efficiency.

Obecnie dominują odnawialne źródła energii, takie jak fotowoltaika (PV), ponieważ źródła energii są nieograniczone i wolne od emisji. Jednym z przykładów jego zastosowania jest zasilanie pomp wodnych. W tej aplikacji bardzo ważna jest wartość energii wytwarzanej przez ogniwa słoneczne, ponieważ im bardziej optymalna moc wytwarzana przez ogniwa słoneczne, tym bardziej optymalna jest woda, którą ta pompa może przepompować. Jednak fotowoltaika jest nieliniowym źródłem energii, którego moc wyjściowa zmienia się w zależności od natężenia promieniowania i temperatury otoczenia. Dlatego potrzebujemy metody optymalizacji mocy uwalnianej przez PV. Ta metoda nazywa się MPPT (Maximum Power Point Tracking). Używanie MPPT z konwencjonalnymi algorytmami, takimi jak Perturb i Obserwacja (P&O), ma powolną reakcję i oscylacje przy maksymalnej mocy. W tym badaniu MPPT zostanie zaprojektowany z algorytmem Fuzzy Logic Controller (FLC), aby przyspieszyć reakcję systemu na zmiany obciążenia i zredukować oscylacje, które występują, gdy dostępna jest maksymalna moc. Z wyników badań przeprowadzonych w celu uzyskania wyników efektywności energetycznej MPPT FLC przy zmianach napromieniowania 98,9% (symulacja) lub 97,62% (wdrożenie) i zmianach obciążenia 98,8% (symulacja) lub 96,51% (aplikacja). Użycie MPPT FLC, po podłączeniu do pompy wodnej, ma średni całkowity przepływ wody większy niż bez MPPT ze stosunkiem 1,58:1, dzięki czemu użycie MPPT z algorytmem FLC zapewnia lepszą reakcję i wydajność energetyczną.

Determining the shortest charging time of batteries using SOC set point at constant current – constant voltage mode

Faanzir Faanzir, Ashari Mochamad, Soedibyo Soedibyo, Umar Umar

Przegląd Elektrotechniczny

2021

R. 97, nr 4

54--59

A method of determining the shortest charging time of 3 types of batteries: Lead Acid, Lithium Ion, Nickel metal hydride. Constant current (CC) and constant voltage (CV) charging modes are applied. Initially filled using the constant current method, the voltage and SOC increase over time. When reaching a certain SOC, as a set point, the voltage becomes constant and the charging current decreases until the battery is fully charged. The results show that the fastest charging time by for Li-Ion is 2.632 hours, Lead Acid is 4.619 hours, Ni-mH is 6.714 hours.

Opisano metodę określania najkrótszego czasu ładowania trzech typów baterii: ołowiowej, litowo-jonowej i niklowej. Rozpatrywano tryb stałego prądi I stałego napięcia. Po osiągnięciu pewnej wartości SOC (State of Cargin) pozostaje stałe napięcie a prąd stopniowo maleje. Otrzymano następujące rezultaty: liowo jonowe 2.6 godz, ołowiowe 4.6 godz I niklowe 6.7 godz.