Імітаційне моделювання автономної системи електроживлення на основі сонячних панелей в режимі реального часу
Основний зміст сторінки статті
Анотація
В статті наведено результати імітаційного моделювання автономної системи електроживлення на основі сонячних панелей з використанням реальних даних в середовищі MATLAB Simulink за умови постійної зміни інсоляції і навантаження. Представлені результати моделювання з використанням даних з дискретністю в 1 хвилину. Описаний метод відбору максимальної потужності від сонячної панелі і методика його розрахунку. Проведено аналіз результатів моделювання.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
IRENA, “Renewable Energy Capacity Highlights,” Int. Renew. Energy Agency, April 2022. URL: https://www.irena.org/-/media/Files/IRENA/Agency/Publication/2022/Apr/IRENA_-RE_Capacity_Highlights_2022.pdf
IRENA, “Renewable Capacity Statistics 2022,” Int. Renew. Energy Agency, 2022, URL: https://www.irena.org/-/media/Files/IRENA/Agency/Publication/2022/Apr/IRENA_RE_Capacity_Statistics_2022.pdf
S. P. Europe, “Global Market Outlook For Solar Power 2022-2026,” Sol. Power Eur., 2022, URL: https://api.solarpowereurope.org/uploads/Solar_Power_Europe_Global_Market_Outlook_report_2022_2022_V2_07aa98200a.pdf
IRENA, “Future of solar photovoltaic,” 2019, URL: https://www.irena.org/-/media/Files/IRENA/Agency/Publication/2019/Nov/IRENA_Future_of_Solar_PV_2019.pdf
“ZAKON UKRAYINY Pro alʹternatyvni dzherela enerhiyi [LAW OF UKRAINE On Alternative Energy Sources].”, URL: https://www.gpee.com.ua/get_document/72
I. Prahastono, N. I. Sinisuka, M. Nurdin, and H. Nugraha, “A Review of Feed-In Tariff Model (FIT) for Photovoltaic (PV),” in 2019 2nd International Conference on High Voltage Engineering and Power Systems (ICHVEPS), 2019, pp. 076–079, DOI: https://doi.org/10.1109/ICHVEPS47643.2019.9011131
M. Y. Almahmeed, W. Koh, and E. A. Al-Ammar, “K.S.A Feed in Tariff,” in 2018 1st International Conference on Advanced Research in Engineering Sciences (ARES), 2018, pp. 1–4, DOI: https://doi.org/10.1109/ARESX.2018.8723284.
“Prohnozuvannya elektropostachannya na bazi veyvletiv [Forecasting of electricity supply based on wavelets].” , URL: https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/28917/1/Kramarenko_bakalavr.pdf
Chornyy O.P., MODELYUVANNYA ELEKTROMEKHANICHNYKH SYSTEM [MODELING OF ELECTROMECHANICAL SYSTEMS]. Kremenchuk, 2001, URL: https://elprivod.nmu.org.ua/files/modeling/Чорний_Моделювання ЕМС.pdf.
J. Wang, “Power system short-term load forecasting”, in Proceedings of the 2017 5th International Conference on Machinery, Materials and Computing Technology (ICMMCT 2017), Beijing, China, 2017. DOI: https://doi.org/10.2991/icmmct-17.2017.49
M. V. Myroshnichenko and K. S. Klen, “Prediction of the Power of the Solar Panel,” Microsystems, Electron. Acoust., vol. 27, no. 2, pp. 237737-1-237737–5, Jul. 2022, DOI: https://doi.org/10.20535/2523-4455.mea.237737
R. S. Marchenko and K. S. Klen, “Prediction of Load Capacity in Microgrid by Multiple Regression Method,” Microsystems, Electron. Acoust., vol. 27, no. 1, pp. 236697-1-236697–7, Apr. 2022, DOI: https://doi.org/10.20535/2523-4455.mea.236697.
U. Helman, “Economic and Reliability Benefits of Large-Scale Solar Plants,” in Renewable Energy Integration, Elsevier, 2014, pp. 327–345, URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/B9780124079106000260. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-407910-6.00026-0
I. Dincer and A. Abu-Rayash, “Energy systems,” in Energy Sustainability, Elsevier, 2020, pp. 59–92, URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/B9780128195567000036 DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819556-7.00003-6
N. Kurti et al., “INTRODUCTION TO THERMOCHEMICAL AND THERMAL ENERGY STORAGE PANEL,” in Energy Storage, Elsevier, 1980, pp. 243–258, URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/B9780080254715500269. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-08-025471-5.50026-9
S. R. Pendem and S. Mikkili, “Performance evaluation of series, series-parallel and honey-comb PV array configurations under partial shading conditions,” in 2017 7th International Conference on Power Systems (ICPS), 2017, pp. 749–754, DOI: https://doi.org/10.1109/ICPES.2017.8387389.
H. Wang and D. Zhang, “The Stand-alone PV Generation System with Parallel Battery Charger,” in 2010 International Conference on Electrical and Control Engineering, 2010, pp. 4450–4453, DOI: https://doi.org/10.1109/iCECE.2010.1083.
T. Esram and P. L. Chapman, “Comparison of photovoltaic array maximum power point tracking techniques,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 22, no. 2, 2007, DOI: https://doi.org/10.1109/TEC.2006.874230.
P. Sahu, D. Verma, and S. Nema, “Physical design and modelling of boost converter for maximum power point tracking in solar PV systems,” in 2016 International Conference on Electrical Power and Energy Systems (ICEPES), 2016, pp. 10–15, DOI: https://doi.org/10.1109/ICEPES.2016.7915898.
S. Singh, S. Manna, M. I. Hasan Mansoori, and A. K. Akella, “Implementation of Perturb & Observe MPPT Technique using Boost converter in PV System,” in 2020 International Conference on Computational Intelligence for Smart Power System and Sustainable Energy (CISPSSE), 2020, pp. 1–4, DOI: https://doi.org/10.1109/CISPSSE49931.2020.9212203.
IEEE-SA-Standards-Board, “IEEE Guide for Selecting, Charging, Testing, and Evaluating Lead-Acid Batteries Used in Stand-Alone Photovoltaic (PV) Systems,” 2014, URL: https://ieeexplore.ieee.org/servlet/opac?punumber=6758444.
A. Sangwongwanich et al., “Reliability Assessment of PV Inverters with Battery Systems Considering PV Self-Consumption and Battery Sizing,” in 2018 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), 2018, pp. 7284–7291, DOI: https://doi.org/10.1109/ECCE.2018.8557479.
A. K. Ablesimov and V. S. Yatskovsky, “Stability of automatic control systems,” Electron. Control Syst., vol. 4, no. 38, Dec. 2013, DOI: https://doi.org/10.18372/1990-5548.38.7278.
L. C. Westphal, Handbook of Control Systems Engineering. Boston, MA: Springer US, 2001, ISBN: 978-1-4613-5601-1.
J. Jugo, “On the stability of time-delay systems using Nyquist criterion,” in 2001 European Control Conference (ECC), 2001, pp. 2717–2722, DOI: https://doi.org/10.23919/ECC.2001.7076341.
“Variable Resistor in DC.” , URL: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/61022-variable-resistor-in-dc.
“SunPower 305 Solar Panel,” URL: https://www.pocosolar.com/wp-content/themes/twentyfifteen/pdfs/Sunpower Solar Panels/sunpower_305wht_spec_sheet.pdf.
“Matlab and Simulink Basics,” in Problem-Based Learning in Communication Systems Using Matlab and Simulink, Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2016, pp. 1–15, URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781119060239.ch1 DOI: https://doi.org/10.1002/9781119060239.ch1
“Laboratory for Renewable Energy Systems (LARES) of University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing.” [Online]. Available: https://www.lares.fer.hr/#.
“Household Electric Power Consumption.” , URL: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/electric-power-consumption-data-set?resource=download.