Power Quality Enhancement in Hybrid Photovoltaic-Battery System based on three–Level Inverter associated with DC bus Voltage Control

This modest paper presents a study on the energy quality produced by a hybrid system consisting of a Photovoltaic (PV) power source connected to a battery. A three-level inverter was used in the system studied for the purpose of improving the quality of energy injected into the grid and decreasing the Total Harmonic Distortion (THD). A Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithm based on a Fuzzy Logic Controller (FLC) is used for the purpose of ensuring optimal production of photovoltaic energy. In addition, another FLC controller is used to ensure DC bus stabilization. The considered system was implemented in the Matlab /SimPowerSystems environment. The results show the effectiveness of the proposed inverter at three levels in improving the quality of energy injected from the system into the grid.Peer reviewedFinal Published versio

Performance Improvement of Hybrid System Based DFIG-Wind/PV/Batteries Connected To DC And AC Grid By Applying Intelligent Control

One of the main causes of CO2 emissions is the production of electrical energy. Therefore, many researchers goal’s is to develop renewable power systems. This paper proposes a new intelligent control development of hybrid PV–Wind-Batteries. Neuro-Fuzzy Direct Power Control (NF-DPC) is invested in order to enhance system performance and generated currents quality. An improved MPPT algorithm based on Fuzzy Controller (FC) is invested for PV power optimization. In addition, a new Modified Fuzzy Direct Power Control (MF-DPC) is developed and applied to the grid side converter to control the active and reactive power by monitoring the involved active power flow and providing a unit power factor by imposing a zero reactive power. An Energy Management Algorithm (EMA) is developed to maintain energy balance, meet the DC load demand, mitigate fluctuations caused by weather condition variations (wind speed and solar irradiance), and minimize battery overcharge and deep discharge. To test the proposed hybrid microgrid system operation, the different parts of the system are modeled, the wind turbine associated to the DFIG, the photovoltaic system as well as the battery storage system. Furthermore, the associated power converters with their control strategies are also presented. Global system simulation, using MATLAB/Simulink, is carried out to validate the effectiveness of both EMA and control techniques. The obtained results show significant reduction of active/reactive power ripples and THD by about 64%, 72%, and 50%, respectively. The EMA ability to manage the energy flow, produced and requested by the load. The THD rate of all injected currents is less than 4%, meaning that the proposed controls will increase the used equipments’ life span, minimize their maintenance and then reduce the hybrid power system cost

Improvement of voltage stability for grid connected solar photovoltaic systems using static synchronous compensator with recurrent neural network

Purpose. This article proposes a new control strategy for static synchronous compensator in utility grid system. The proposed photovoltaic fed static synchronous compensator is utilized along with recurrent neural network based reference voltage generation is presented in grid system network. The novelty of the proposed work consists in presenting a Landsman converter enhanced photovoltaic fed static synchronous compensator with recurrent neural network algorithm, to generate voltage and maintain the voltage-gain ratio. Methods. The proposed algorithm which provides sophisticated and cost-effective solution for utilization of adaptive neuro-fuzzy inference system as maximum power point tracking assures controlled output and supports the extraction of complete power from the photovoltaic panel. Grid is interconnected with solar power, voltage phase angle mismatch, harmonic and voltage instability may occur in the distribution grid. The proposed control technique strategy is validated using MATLAB/Simulink software and hardware model to analysis the working performances. Results. The results obtained show that the power quality issue, the proposed system to overcome through elimination of harmonics, reference current generation is necessary, which is accomplished by recurrent neural network. By recurrent neural network, the reference signal is generated more accurately and accordingly the pulses are generated for controlling the inverter. Originality. Compensation of power quality issues, grid stability and harmonic reduction in distribution network by using photovoltaic fed static synchronous compensator is utilized along with recurrent neural network controller. Practical value. The work concerns the comparative study and the application of static synchronous compensator with recurrent neural network controller to achieve a good performance control system of the distribution network system. This article presents a comparative study between the conventional static synchronous compensator, static synchronous compensator with recurrent neural network and hardware implementation with different load. The strategy based on the use of a static synchronous compensator with recurrent neural network algorithm for the control of the continuous voltage stability and harmonic for the distribution network-linear as well as non-linear loads in efficient manner. The study is validated by the simulation results based on MATLAB/Simulink software and hardware model.Мета. У статті пропонується нова стратегія управління статичним синхронним компенсатором в енергосистемі. Запропонований статичний синхронний компенсатор з живленням від фотоелектричних елементів використовується разом з генератором опорної напруги на основі нейронної рекурентної мережі, представленим в мережі енергосистеми. Новизна запропонованої роботи полягає у поданні статичного синхронного компенсатора з покращеним фотоелектричним перетворювачем Ландсмана з алгоритмом рекурентної нейронної мережі для генерації напруги та підтримки коефіцієнта посилення за напругою. Методи. Запропонований алгоритм, який забезпечує ефективне та економічне рішення для використання адаптивної нейро-нечіткої системи логічного виведення як відстеження точки максимальної потужності, забезпечує контрольований вихід та підтримує вилучення повної потужності з фотогальванічної панелі. Мережа взаємопов’язана із сонячною енергією, у розподільній мережі можуть виникати невідповідність фазового кута напруги, гармоніки та нестабільність напруги. Запропонована стратегія методу управління перевіряється з використанням моделей програмного забезпечення MATLAB/Simulink та апаратного забезпечення для аналізу робочих характеристик. Результати. Отримані результати показують, що проблема якості електроенергії, яку запропонована система долає за допомогою усунення гармонік,потребує генерації еталонного струму, що здійснюється рекурентною нейронної мережею. За допомогою рекурентної нейронної мережі більш точно формується еталонний сигнал і відповідно генеруються імпульси для керування інвертором. Оригінальність. Компенсація проблем з якістю електроенергії, стабільністю мережі та зниженням гармонік у розподільній мережі за допомогою статичного синхронного компенсатора з фотоелектричним живленням використовується разом із контролером рекурентної нейронної мережі. Практична цінність. Робота стосується порівняльного дослідження та застосування статичного синхронного компенсатора з рекурентним нейромережевим контролером для досягнення хорошої продуктивності системи управління системою розподільної мережі. У цій статті представлено порівняльне дослідження традиційного статичного синхронного компенсатора, статичного синхронного компенсатора з рекурентною нейронною мережею та апаратною реалізацією з різним навантаженням. Стратегія, що ґрунтується на використанні статичного синхронного компенсатора з рекурентним алгоритмом нейронної мережі для ефективного контролю стабільності постійної напруги та гармонік для лінійних та нелінійних навантажень розподільної мережі. Дослідження підтверджується результатами моделювання з урахуванням програмно-апаратної моделі MATLAB/Simulink

Intelligent cascaded adaptive neuro fuzzy interface system controller fed KY converter for hybrid energy based microgrid applications

Purpose. This article proposes a new control strategy for KY (DC-DC voltage step up) converter. The proposed hybrid energy system fed KY converter is utilized along with adaptive neuro fuzzy interface system controller. Renewable energy sources have recently acquired immense significance as a result of rising demand for electricity, rapid fossil fuel exhaustion and the threat of global warming. However, due to their inherent intermittency, these sources offer low system reliability. So, a hybrid energy system that encompasses wind/photovoltaic/battery is implemented in order to obtain a stable and reliable microgrid. Both solar and wind energy is easily accessible with huge untapped potential and together they account for more than 60 % of yearly net new electricity generation capacity additions around the world. Novelty. A KY converter is adopted here for enhancing the output of the photovoltaic system and its operation is controlled with the help of a cascaded an adaptive neuro fuzzy interface system controller. Originality. Increase of the overall system stability and reliability using hybrid energy system fed KY converter is utilized along with adaptive neuro fuzzy interface system controller. Practical value. A proportional integral controller is used in the doubly fed induction generator based wind energy conversion system for controlling the operation of the pulse width modulation rectifier in order to deliver a controlled DC output voltage. A battery energy storage system, which uses a battery converter to be connected to the DC link, stores the excess power generated from the renewable energy sources. Based on the battery’s state of charge, its charging and discharging operation is controlled using a proportional integral controller. The controlled DC link voltage is fed to the three phase voltage source inverter for effective DC to AC voltage conversion. The inverter is connected to the three phase grid via an LC filter for effective harmonics mitigation. A proportional integral controller is used for achieving effective grid voltage synchronization. Results. The proposed model is simulated using MATLAB/Simulink, and from the obtained outcomes, it is noted that the cascaded adaptive neuro fuzzy interface system controller assisted KY converter is capable of maintaining the stable operation of the microgrid with an excellent efficiency of 93 %.Мета. У цій статті пропонується нова стратегія управління перетворювачем KY (підвищення напруги постійного струму). Пропонована гібридна енергетична система, що живиться перетворювачем KY, використовується разом із контролером системи адаптивного нейро-нечіткого інтерфейсу. Відновлювані джерела енергії останнім часом набули величезного значення внаслідок зростання попиту на електроенергію, швидкого виснаження викопного палива та загрози глобального потепління. Однак через властиву їм уривчастість ці джерела забезпечують низьку надійність системи. Таким чином, гібридна енергетична система, що включає енергію вітру/фотоелектричних елементів/акумулятору, реалізована для отримання стабільної і надійної мікромережі. Як сонячна, так і вітрова енергія доступні з величезним невикористаним потенціалом, і разом вони забезпечують понад 60 % щорічного чистого приросту нових потужностей з виробництва електроенергії в усьому світі. Новизна. Перетворювач KY використовується тут для підвищення вихідної потужності фотоелектричної системи, і його робота керується за допомогою каскадного контролера системи з адаптивним нейро-нечітким інтерфейсом. Оригінальність. Підвищення загальної стабільності та надійності системи за допомогою гібридної енергетичної системи, що живиться перетворювачем KY і використовується разом з контролером системи з адаптивним нейро-нечітким інтерфейсом. Практична цінність. Пропорційний інтегральний контролер використовується в системі перетворення енергії вітру на основі асинхронного генератора з подвійним живленням для управління випрямлячою роботою з широтно-імпульсною модуляцією для забезпечення регульованої вихідної напруги постійного струму. Акумуляторна система накопичення енергії, в якій використовується акумуляторний перетворювач для підключення до кола постійного струму, зберігає надмірну потужність, що виробляється з відновлюваних джерел енергії. Залежно від стану заряду акумулятора, процес його зарядки і розрядки контролюється за допомогою пропорційного інтегрального контролера. Керована напруга кола постійного струму подається на трифазний інвертор джерела напруги для ефективного перетворення постійної напруги змінну. Інвертор підключений до трифазної мережі через LC-фільтр для ефективного придушення гармонік. Пропорційний інтегральний регулятор використовується для досягнення ефективної синхронізації напруги мережі. Результати. Запропонована модель змодельована з використанням MATLAB/Simulink, і з отриманих результатів випливає, що каскадний адаптивний нейро-нечіткий інтерфейс із системним контролером та перетворювачем KY здатний підтримувати стабільну роботу мікромережі з чудовим ККД 93 %

Novel Improved Adaptive Neuro-Fuzzy Control of Inverter and Supervisory Energy Management System of a Microgrid

In this paper, energy management and control of a microgrid is developed through supervisor and adaptive neuro-fuzzy wavelet-based control controllers considering real weather patterns and load variations. The supervisory control is applied to the entire microgrid using lower-top level arrangements. The top-level generates the control signals considering the weather data patterns and load conditions, while the lower level controls the energy sources and power converters. The adaptive neuro-fuzzy wavelet-based controller is applied to the inverter. The new proposed wavelet-based controller improves the operation of the proposed microgrid as a result of the excellent localized characteristics of the wavelets. Simulations and comparison with other existing intelligent controllers, such as neuro-fuzzy controllers and fuzzy logic controllers, and classical PID controllers are used to present the improvements of the microgrid in terms of the power transfer, inverter output efficiency, load voltage frequency, and dynamic response

A Review on Artificial Intelligence Applications for Grid-Connected Solar Photovoltaic Systems

The use of artificial intelligence (AI) is increasing in various sectors of photovoltaic (PV) systems, due to the increasing computational power, tools and data generation. The currently employed methods for various functions of the solar PV industry related to design, forecasting, control, and maintenance have been found to deliver relatively inaccurate results. Further, the use of AI to perform these tasks achieved a higher degree of accuracy and precision and is now a highly interesting topic. In this context, this paper aims to investigate how AI techniques impact the PV value chain. The investigation consists of mapping the currently available AI technologies, identifying possible future uses of AI, and also quantifying their advantages and disadvantages in regard to the conventional mechanisms

Transient Power Quality Performance of Multi Photovoltaics using MPPT P and O/MPPT Fuzzy

This paper presents comparative performance of transient power quality due to multi photovoltaic (PV) integration to grid at both fixed temperature and solar irradiation connected using Maximum Power Point Tracking Perturb and Observe (MPPT P and O)/MPPT Fuzzy. This research is performed as five transient of short-circuit faults on point common coupling (PCC) bus. An artificial intelligence with fuzzy logic controller (FLC) is used to set duty cycle with step variable to control DC/DC boost converter, generate quick convergence to determine MPPT for controlling of PV output voltage. Furthermore the result is compared with MPPT P and O. During transient phase, non-symmetrical faults are able to result an unbalance current/voltage greater than symmetrical faults. On symmetrical faults, MPPT Fuzzy is able to resultan average THD voltage/THD current smaller than MPPT P and O. Otherwise on non-symmetrical faults, MPPT P and O is able to resultan average THD voltage/THD current slightly smaller than MPPT Fuzzy. Both of MPPT P and O and MPPT Fuzzy on all short circuit faults during transient phase are able to result significantly smaller current average THD current than average THD voltage and limits of THD prescribed in IEEE 519. This research is simulated using Matlab/Simulink environment

Voltage Quality Improvement Using Solar Photovoltaic System

Solar power and wind are the most promising distributed energy sources. The photovoltaic system has attracted significant attention in recent years. Although their benefits are numerous, they are known to create power quality issues, because of the power electronic converters they use. This paper investigates if there is a possibility to improve power quality only by connecting a solar photovoltaic system to the grid, and then gives results of on-site power quality measurements in the grid before and after the connection of the solar photovoltaic system

Enhanced Power Quality in Single-Phase Grid-Connected Photovoltaic Systems: An Experimental Study

© 2023 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).The main aim of the research work presented in this paper consists of proposing an effective control scheme for a grid-connected single-phase photovoltaic (PV) system to enhance not only the power quality at the point of common coupling (PCC) but also to operate with a maximum power point tracking (MPPT) controller. Moreover, an orthogonal signal generator (OSG) module for effective grid synchronization, a current reference generation controller, and a PWM generating block have also been designed and included in this paper. The proposed control strategy allows the MPPT controller to switch to faulty mode and maintains the voltage according to network requirements using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)-based control whenever a fault occurs at the PCC. The performance of the analyzed control strategy, which is based on the static compensation of the DC-link voltage fluctuations in a grid-connected inverter powered by PV, is further explored through simulations in MATLAB, and the results are included in this paper. Moreover, the control scheme is implemented experimentally using a dSPACE DS 1104 control board and then assessed on a small laboratory-scale single-phase PV system that is subjected to some fault scenarios. The simulation and experimental results have shown improved power quality and robustness against grid fluctuations, resulting in better dynamic performance.Peer reviewe