A Review and Classification of Most Used MPPT Algorithms for Photovoltaic Systems

Energy has become an indispensable need to sustain our lives. Approximately 80% of the energy consumed in the world is produced from fossil sources. For the reasons such as the depletion of fossil resources and their damages to the environment, the interest in renewable resources is increasing and the importance of solar systems, which draws attention with unlimited energy resource, is increasing day by day. The biggest disadvantages of solar systems are seen as low production efficiency and high setup cost. A PV cell can convert only 5-20% of the solar energy coming on it to electricity. Based on this, it is very important to provide the power obtained from PV with maximum efficiency and minimum cost. Accordingly, many different maximum power point tracking (MPPT) algorithms have been proposed over the years. Although the purpose of all proposed algorithms is the same, they have many advantages and disadvantages compared to each other. In this study, the most used MPPT algorithms have been examined and compared by considering many parameters such as tracking speed, stability, and cost etc. and a new classification of these algorithms is proposed

A Review of Control Techniques in Photovoltaic Systems

Complex control structures are required for the operation of photovoltaic electrical energy systems. In this paper, a general review of the controllers used for photovoltaic systems is presented. This review is based on the most recent papers presented in the literature. The control architectures considered are complex hybrid systems that combine classical and modern techniques, such as artificial intelligence and statistical models. The main contribution of this paper is the synthesis of a generalized control structure and the identification of the latest trends. The main findings are summarized in the development of increasingly robust controllers for operation with improved efficiency, power quality, stability, safety, and economics

Um novo algoritmo de MPPT de alto desempenho assistido por um surrogate model para sistemas fotovoltaicos

Atualmente, o mundo enfrenta um processo de transição energética, de uma matriz focada em combustíveis fósseis para uma matriz baseada em fontes renováveis, o qual se impôs face à necessidade de proteger o planeta da emissão de gases com efeito de estufa, em parte, responsáveis pelo aquecimento global. Na verdade, a queima de demasiados combustíveis fósseis, o abate de demasiadas árvores e a emissão de demasiados gases com efeito de estufa está a aumentar a temperatura do planeta, o que é uma ameaça para a sua sustentabilidade. Embora as sociedades tenham assistido a outras transições energéticas, no passado, nunca o planeta esteve tanto em risco. A atual transição energética, para além de ter impacto no clima terá forte influência na economia e na forma como a sociedade está organizada. Como prova disso, temos a atual guerra desencadeada pela Rússia na Ucrânia que ao congestionar o fornecimento de gás natural à Europa mostrou a necessidade, urgente, de reduzir a dependência energética entre os diferentes países. Portanto, para além de permitirem reduzir a pegada de carbono, é aqui que as fontes renováveis como a energia solar fotovoltaica têm vindo a ter uma contribuição significativa, nos últimos anos, e que necessariamente tem de continuar a crescer para se alcançar uma sociedade com zero ou baixas emissões de carbono. Em resposta a esta necessidade energética a capacidade fotovoltaica instalada mundialmente tem mostrado um crescimento significativo, o qual por sua vez leva à necessidade de sistemas fotovoltaicos eficientes e confiáveis. Deste modo, insere-se aqui o tema da presente dissertação, a qual tem como objetivo propor um novo algoritmo de procura do ponto de máxima potência em sistemas fotovoltaicos. Para extrair a máxima potência disponível num sistema fotovoltaico o novo algoritmo de procura do ponto de máxima potência proposto combina as potencialidades do Particle Swarm Optimization Estocástico e do Particle Swarm Optimization Determinístico. Além disso, o algoritmo proposto utiliza uma Radial Basis Function Neural Network para construir um modelo aproximado das curvas caraterísticas corrente-tensão e potência-tensão. Para isso, numa primeira fase, o Particle Swarm Optimization Estocástico obriga as partículas a percorrer o espaço de procura de forma aleatória, fornecendo a informação proveniente da sua execução à Radial Basis Function Neural Network. Posteriormente, são criados modelos aproximados das curvas caraterísticas corrente-tensão e potência-tensão, permitindo identificar as regiões do espaço de procura promissoras. Uma vez identificadas e definidas essas regiões, as partículas são reposicionadas, e é acionado o Particle Swarm Optimization Determinístico para evitar um comportamento das partículas divergente e repetitivo. Após a convergência do Particle Swarm Optimization Determinístico é realizado um processo de refinamento das curvas caraterísticas corrente-tensão e potência-tensão. Para testar e validar o algoritmo proposto foram usados quatro casos de estudo em ambiente de simulação e dois casos de estudo em ambiente experimental. O desempenho do algoritmo proposto foi comparado com o método convencional de procura do ponto de máxima potência Perturba e Observa, bem como, com diferentes métodos de procura do ponto de máxima potência meta-heurísticos, nomeadamente o Differential Evolution, o Grey Wolf Optimizer e o Particle Swarm Optimization clássico. Os resultados mostraram que o algoritmo proposto superou os métodos considerados ao encontrar o ponto de máxima potência global em termos de taxa de sucesso, tempo de procura e eficiência, além disso, apresentou menor número de oscilações respondendo com robustez às rápidas transições de irradiância perante condições de sombreamento parcial complexas.Currently, the world is facing an energy transition process, from a matrix focused on fossil fuels to a matrix based on renewable sources, which has imposed itself in the face of the need to protect the planet from the emission of greenhouse gases, partly responsible by global warming. In fact, burning too many fossil fuels, cutting too many trees and emitting too many greenhouse gases is increasing the temperature of the planet, which is a threat to its sustainability. While societies have seen other energy transitions in the past, the planet has never been more at risk. The current energy transition, in addition to having an impact on the climate, will have a strong influence on the economy and the way society is organized. As proof of this, we have the current war unleashed by Russia in Ukraine which, by congesting the supply of natural gas to Europe, showed the urgent need to reduce energy dependence between different countries. Therefore, in addition to reducing the carbon footprint, it is here that renewable sources such as photovoltaic solar energy have been making a significant contribution in recent years, and which necessarily must continue to grow to achieve a society with zero or low carbon emissions. In response to this energy need, the photovoltaic capacity installed worldwide has shown significant growth, which in turn leads to the need for efficient and reliable photovoltaic systems. Thus, the theme of the present dissertation is inserted here, which aims to propose a new algorithm to search for the maximum power point in photovoltaic systems. To extract the maximum available power in a photovoltaic system, the new proposed maximum power point search algorithm combines the potential of Stochastic Particle Swarm Optimization and Deterministic Particle Swarm Optimization. Furthermore, the proposed algorithm uses a Radial Basis Function Neural Network to build an approximate model of the current-voltage and power-voltage characteristic curves. For that, in a first phase, the Stochastic Particle Swarm Optimization forces the particles to traverse the search space in a random way, supplying the information from its execution to the Radial Basis Function Neural Network. Subsequently, approximate models of the current-voltage and power-voltage characteristic curves are created, allowing the identification of promising regions of the search space. Subsequently, approximate models of the current-voltage and power-voltage characteristic curves are created, allowing the identification of promising regions of the search space. Once these regions are identified and defined, the particles are repositioned, and the Deterministic Particle Swarm Optimization is activated to avoid a divergent and repetitive behavior of the particles. After the convergence of the Deterministic Particle Swarm Optimization, a refinement process of the current-voltage and power-voltage characteristic curves is carried out. To test and validate the proposed algorithm, four case studies were used in a simulation environment and two case studies in an experimental environment. The performance of the proposed algorithm was compared with the conventional maximum power point tracking method (Perturb and Observe) as well as with different meta-heuristic maximum power point tracking methods, namely Differential Evolution, Gray Wolf Optimizer and Classic Particle Swarm Optimization. The results showed that the proposed algorithm outperformed the considered methods in finding the global maximum power point in terms of success rate, search time and efficiency, in addition, it presented a lower number of oscillations responding with robustness to fast irradiance transitions under complex partial shading conditions

Modelo y desarrollo de un sistema de gestión óptima para una microrred empleando algoritmos bio-inspirados

Tesis por compendio[ES] Las fuentes de energía renovable (ER) permiten una alta disgregación, por lo que hacen posible generar la energía que se utilizará en el mismo sitio de su aprovechamiento. Esto favorece un cambio en la estructura de las redes eléctricas, permitiendo pasar de un esquema de generación centralizado a un esquema distribuido. Sin embargo, las fuentes de ER son altamente dependientes de las condiciones medioambientales como la radiación solar, la nubosidad, el viento, entre otros, por lo que lograr un sistema de generación basado en energías renovables es un reto en la actualidad. Los sistemas de generación que integran fuentes renovables tienen que ser capaces de establecer estrategias de control y gestión de la energía que para hacer un uso eficiente de ella e intentar cubrir la demanda de energía de forma óptima al combinar más de un tipo de fuente y sistema de almacenamiento, siendo posible operar de manera aislada o conectada a la red eléctrica. En la actualidad es de interés el estudio, desarrollo e implementación de sistemas gestores de la energía (SGE) para microrredes eléctricas híbridas, que permitan aumentar su eficiencia, fiabilidad, y disminuir los costes de instalación, operación y mantenimiento. Diversos estudios de investigación han probado múltiples estrategias, desde SGE basados en reglas, algoritmos comparativos, controladores clásicos, y en años recientes, la integración de algoritmos de optimización bio-inspirados e inteligencia artificial. Estos algoritmos han mostrado ser una alternativa interesante a las técnicas clásicas para la solución de problemas de optimización y control en diversos problemas de ingeniería, su aplicación en el ámbito de las microrredes sigue en estudio y en ello se basa este trabajo de investigación. Los algoritmos bio-inspirados se fundamentan en imitar matemáticamente los mecanismos y estrategias que la naturaleza ha implementado a lo largo de millones de años para lograr un equilibrio en su funcionamiento, por ejemplo, imitando el cómo las aves vuelan en parvada buscando alimento, o como las hormigas y los lobos siguen patrones para la búsqueda de su alimento, o como las especies llevan a cabo mecanismos de cruce con el objetivo de mejorar su raza haciéndolas una especie optimizada y mejorando su supervivencia. Por tanto, se puede hacer una analogía con los sistemas artificiales para la mejora de controladores y diseño de sistemas en microrredes eléctricas. En este trabajo de investigación se muestra el modelo y desarrollo de un sistema de gestión óptima para una microrred empleando algoritmos bio-inspirados con el objetivo de mejorar su desempeño, partiendo desde el control primario, con la mejora de los convertidores de potencia, hasta el control terciario con las transacciones energéticas de la microrred. Se exploran diversos algoritmos, evaluando su desempeño. Los resultados para las diferentes etapas de esta investigación se encuentran plasmados en cuatro diferentes publicaciones científicas que se detallan en el Capítulo 2 del presente documento, donde se explica la metodología y los principales resultados y hallazgos para cada una de ellas.[CA] Les fonts d'energia renovables (ER) permeten una alta desagregació, pel que fan possible generar l'energia que s'utilitzarà en el mateix lloc del seu aprofitament. Això afavoreix un canvi en l'estructura de les xarxes elèctriques, permetent passar d'un esquema de generació centralitzat a un esquema distribuït. No obstant, les fonts d'ER són altament dependents de les condicions mediambientals com la radiació solar, la nuvolositat, el vent, entre altres; pel que aconseguir un sistema de generació basat en energies renovables és un repte. Els sistemes de generació que integren energies renovables han de ser capaços de: establir estratègies de control i gestió de l'energia que es genera per fer un ús eficient d'ella i intentar cobrir la demanda d'energia de la millor manera possible al combinar més d'un tipus de font d'energia, i sistemes d'emmagatzemament. Aquest esquema es coneix com a microxarxa elèctrica, la qual és capaç d'operar de manera aïllada de la xarxa elèctrica principal, o de manera interconnectada. Actualment s'està interessant en l'estudi, desenvolupament i implementació de sistemes gestors de l'energia (SGE) per a microxarxes elèctriques híbrides, que permeten augmentar la seua eficiència, fiabilitat i reduir els costos de la seua instal·lació i d'operació i manteniment. S'han provat múltiples estratègies, des de SGE basats en regles, algorismes comparatius, controladors clàssics i, en anys recents, la integració d'algorismes d'optimització bio-inspirats i intel·ligència artificial. Aquests algorismes han demostrat ser una alternativa interessant a les tècniques clàssiques per a la solució de problemes d'optimització i control en diversos problemes d'enginyeria, la seua aplicació en l'àmbit de les microxarxes continua en estudi. Els algorismes bio-inspirats es basen en imitar matemàticament els mecanismes i estratègies que la Natura ha implementat al llarg de milions d'anys per aconseguir equilibri en el seu funcionament, per exemple, imitant com les aus volen en ramat buscant menjar, o com les formigues i els llops segueixen patrons per a la recerca del seu menjar, o com les espècies porten a terme mecanismes de creuament amb mira a millorar la seua raça fent-les una espècie més apta per a la supervivència;, el qual es pot fer una analogia a sistemes artificials per a la millora de controladors i disseny de sistemes en microxarxes elèctriques. En aquest treball de recerca es mostra el model i desenvolupament d'un sistema de gestió òptima per a una microxarxa emprant algorismes bio-inspirats amb l'objectiu de millorar el seu rendiment, partint des del control primari, amb la millora dels convertidors de potència, fins al control terciari amb les transaccions energètiques de la microxarxa. S'exploren diversos algorismes, avaluant el seu rendiment. Els resultats per a les diferents etapes d'aquesta recerca es troben plasmats en quatre diferents publicacions científiques que es detallen al Capítol 2 del present document, on s'explica la metodologia i els principals resultats i troballes per a cada una d'elles.[EN] Renewable energy sources (RES) allow for high disaggregation, making it possible to generate energy at the site of its use. This favors a change in the structure of electrical grids, allowing for a transition from a centralized generation scheme to a distributed scheme. However, RES are highly dependent on environmental conditions such as solar radiation, cloudiness, wind, among others, making the creation of a renewable energy generation system a challenge. Generation systems that integrate renewable energies must be able to establish control and energy management strategies to make efficient use of the energy generated and try to meet the energy demand in the best possible way by combining more than one type of energy source and storage systems. This scheme is known as a microgrid, which is capable of operating independently from the main electrical grid or interconnecting with it. Currently, the study, development, and implementation of energy management systems (EMS) for hybrid microgrids are of interest in order to increase their efficiency, reliability, and reduce installation, operation, and maintenance costs. Multiple strategies have been tested, including rule-based EMS, comparative algorithms, classical controllers, and in recent years, the integration of bio-inspired optimization algorithms and artificial intelligence. These algorithms have shown to be an interesting alternative to classical techniques for solving optimization and control problems in various engineering problems, although their application in the field of microgrids is still under study. Bio-inspired algorithms are based on mathematically imitating the mechanisms and strategies that Nature has implemented over millions of years to achieve balance in its operation, for example, by imitating how birds fly in flocks in search of food, or how ants and wolves follow patterns to search for food, or how species carry out crossing mechanisms in order to improve their breed and make them more suitable for survival; in other words, they are based on how Nature optimizes its resources to prosper. Therefore, an analogy can be made with artificial systems for improving controllers and designing systems in microgrids. In this research work, the model and development of an optimal management system for a microgrid using bio-inspired algorithms is presented with the aim of improving its performance, starting from primary control, with the improvement of power converters, to tertiary control with the energy transactions of the microgrid. Various algorithms are explored, evaluating their performance. The results for the different stages of this research are reflected in four different scientific publications that are detailed in Chapter 2 of this document, where the methodology and main results and findings for each of them are explained.The authors wish to acknowledge the National Council of Science and Technology of Mexico (CONACYT) for funding this work through the Ph.D. scholarship number 486670. The authors would also thank the Institute of Energy Engineering of the Polytechnic University of Valencia, Spain, and the Department of Water and Energy Studies of the University of Guadalajara, Mexico, for all their support and collaboration. This study has also been supported by Food and Agriculture Organization of the United Nations through the project “Design of a Hybrid Renewable Microgrid System”.Águila León, J. (2023). Modelo y desarrollo de un sistema de gestión óptima para una microrred empleando algoritmos bio-inspirados [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/196747Compendi

Diseño e implementación de controladores PSO para seguimiento del punto de máxima potencia en un sistema fotovoltaico en tiempo real

Este trabajo aborda el diseño, implementación y validación de un sistema de control avanzado para el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) en un sistema fotovoltaico real, basado en el algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas (PSO). En primer lugar, se ha llevado a cabo la implementación del algoritmo PSO original para esta aplicación y se ha comparado con un algoritmo ampliamente utilizado en la industria para evaluar su viabilidad. En comparación con el algoritmo comúnmente conocido como Perturb & Observe (P&O), el algoritmo inteligente PSO logra reducir significativamente el tiempo de establecimiento y las pérdidas energéticas durante los estados transitorios. Además, se han seleccionado propuestas de variantes del algoritmo PSO encontradas en la literatura, las cuales, aunque probadas en simulación, aún no habían sido validadas en un sistema fotovoltaico comercial. Estas ideas han sido analizadas, modificadas y adaptadas para ser implementadas en tiempo real, con el fin de evaluar su rendimiento en un panel comercial a través de diversos experimentos. Las variantes derivadas de estas propuestas se denominan PSO con Ventana de Inicialización y PSO Híbrido, y han demostrado mejoras en la eficiencia y el tiempo de convergencia del algoritmo PSO, aunque se observaron oscilaciones durante los estados transitorios. Por último, se ha propuesto una nueva variante denominada PSO Evolutivo, la cual incorpora características de algoritmos del mismo nombre. Esta variante ha resultado en tiempos de convergencia y pérdidas energéticas menores en comparación con el algoritmo original