Algoritmo P&O para placas solares



En este documento se estudiara el algoritmo de búsqueda del extremo de una función.
En primer lugar se realizara una explicación teórica del funcionamiento de un algoritmo de búsqueda de extremo, seguidamente se detallara el algoritmo elegido para nuestro caso particular, que será el algoritmo de P&O. Finalmente se simulara en PSIM el algoritmo estudiado.
Los algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) se utilizan en sistemas fotovoltaicos para maximizar la energía entregada por los mismos, dicho seguimiento se realiza básicamente variando el valor del duty-cycle de un convertidor de potencia. Existen gran variedad de algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia, como por ejemplo: perturbar y observar (que es el que se va a utilizar en este proyecto), basados en lógica difusa, basados en redes neuronales artificiales, RCC (Ripple Correlation Control), conductancia incremental (INC) entre otros. Estos algoritmos varían en su complejidad, su velocidad de convergencia al punto de máxima potencia, los sensores utilizados, su costo, su efectividad y otros aspectos.
El algoritmo de perturbar y observar (P&O) es muy utilizado debido a su simplicidad de funcionamiento, éste consiste en modificar el ciclo de trabajo de un convertidor de potencia conectado a la salida del sistema fotovoltaico, con el cambio del duty-cycle se modifica la corriente extraída del sistema fotovoltaico, por lo consiguiente la potencia obtenida se modifica en relación a la modificación del ciclo de trabajo de la señal de disparo del convertidor de potencia.
 La implementación de los algoritmos de seguimiento puede ser analógica o digital dependiendo de cuál se quiera utilizar. La implementación digital ofrece flexibilidad al momento de realizar variaciones en los parámetros de funcionamiento sin modificación del hardware. En este proyecto se implementara un seguimiento digital.
El objetivo de este apartado es realizar un estudio del algoritmo MPPT perturbar y observar.

  

1Características de los algoritmos de búsqueda del extremo
Antes de empezar a definir en profundidad el método de perturbación y observación (P&O) es conveniente tener una idea de que zonas de funcionamiento tenemos y sus implicaciones.
Partimos de la curva característica P-V, que obtenemos del panel fotovoltaico, como ya sabemos esta curva depende de la configuración que tenga el panel (proceso de fabricación de las células y unión entre ellas) y de las condiciones ambientales (temperatura y radiación solar incidente). Analizamos los posibles estados y su dirección de movimiento en la curva:
 Posibles estados de funcionamiento del algoritmo
§Caso a:
Aumento tanto de potencia como de tensión, esto implica que la dP/dV>0, es decir que la pendiente es positiva. Trayectoria de aproximación al punto de máxima potencia por la izquierda.
§Caso b:
Disminuye tanto la potencia como la tensión, esto implica que la dP/dV<0, es decir pendiente negativa. Corresponde a una trayectoria que se aleja del punto de máxima potencia.
§Caso c:
La tensión aumenta, pero la potencia disminuye, esto implica que dP/dV<0, es decir que la pendiente es negativa. Nos alejamos del punto de máxima potencia por la derecha.
§Caso d:
La tensión disminuye, pero la potencia aumenta, esto implica que dP/dV>0, es decir que la pendiente es negativa. Nos acercamos al punto de máxima potencia por la derecha.
§Caso de oscilación alrededor del MPP:
Otro posible caso es que hayamos encontrado el punto de máxima potencia y el algoritmo oscile entre los puntos P1 y P2.

En el caso de una configuración real tendremos el siguiente caso de evolución a lo largo de la curva P-V que describe el panel solar fotovoltaico.
Grafica de la variación de potencia en la curva P-V

Para la búsqueda del punto de máxima potencia se comparan los puntos de potencia P2 (Potencia actual) y P1 (Potencia en el instante anterior). De manera que si P1<P2 la derivada de la potencia dP/dV>0, lo que implica que nos acercamos al punto de máxima potencia del panel. Por el contrario si es negativa nos alejaremos de dicho punto.
Para que un algoritmo de búsqueda MPPT funcione correctamente las condiciones no deben variar bruscamente ya este podría ser muy lento o incluso no llegar a obtener el punto de máxima potencia.
Los cambios en las condiciones ambientales o los cambios en la carga pueden ocurrir espontáneamente y no son previsibles. El control tendrá que ir adaptándose para seguir y poder trabajar con el punto de máxima potencia que nos ofrece el panel solar fotovoltaico. Una posible situación es la siguiente:


Ejemplo de una situación de funcionamiento del algoritmo

Debido a que la radiación solar ha disminuido el punto P2 es menor que P1, lo que implica que nos alejamos del punto de máxima potencia. De manera que el algoritmo MPPT pierde la referencia del punto de máxima potencia y se produce una inversión de sentido en la búsqueda del MPP.
Este es el mayor problema al que se enfrentan los algoritmos de búsqueda del punto de máxima potencia en paneles solares fotovoltaicos.

Algoritmo P&O (Perturbación y Observación)
Este método se basa en perturbar el punto de funcionamiento del generador fotovoltaico para encontrar la dirección en la que nos tenemos que mover de la curva P-V para alcanzar el punto de máxima potencia.
El procedimiento consiste en perturbar periódicamente (ya sea incrementando o decreciendo el punto de funcionamiento) la tensión del panel fotovoltaico y observar la potencia resultante.
Este método se basa en la comparación de potencias. Para ello muestreamos las tensiones y en consecuencia la potencia para encontrar el MPP.

Análisis del algoritmo
La lógica de este algoritmo se explicita en la siguiente tabla:
?Pfv(t2)
Vfv(t3)
>0
+
<0
-
 Lógica del algoritmo P&O

Podemos tener problemas con este tipo de control si hay variaciones rápidas de radiación y temperatura ya que puede ir alejándose del MPP. Se puede mejorar la respuesta incrementando la velocidad de ejecución del algoritmo de control.
La ventaja de este algoritmo es que no requiere de conocimiento previo de las características del generador FV y que es relativamente simple.
Una vez alcanzado el punto de máxima potencia, el controlador comienza a oscilar entorno al MPP. El algoritmo evalúa los valores de las tensiones y las corrientes del PV hacia el valor del MPP por una variación positiva o negativa lineal de las tensiones del PV a lo largo del tiempo.
Requisitos de implementación del algoritmo de Perturbación y Observación:
Para la utilización del algoritmo se requiere el uso de dos sensores, uno de tensión y otro de intensidad. De manera que a partir de ellos obtengamos la potencia. Para la implementación de este algoritmo se utilizará el ArduinoDue.

Posibles situaciones
§ΔP>0 y ΔV > 0
La variación de la potencia es mayor que 0, indica que en el muestreo anterior la perturbación continúa en la misma dirección.
El incremento de tensión también es positivo, con lo que la acción de control será la disminuir el ciclo de servicio D, de forma que aumente la tensión y alcancemos el punto de máxima potencia por la izquierda.


Algoritmo P&O cuando ΔP>0 y ΔV > 0
ΔP>0 y ΔV < 0
La variación de la potencia es mayor que 0, indica que en el muestreo anterior la perturbación continúa en la misma dirección.
El incremento de tensión es negativo, con lo que la acción de control será la de aumentar el ciclo de trabajo D, de forma que disminuya la tensión de salida y alcancemos el punto de máxima potencia por la derecha.


Algoritmo P&O cuando ΔP>0 y ΔV < 0
ΔP>0 y ΔV=0
La variación de la potencia es mayor que 0, indica que en el muestreo anterior la perturbación continúa en la misma dirección.
Al ser el incremento de la tensión nulo, significa que nos encontramos en el punto de máxima potencia, con lo que la acción de control será la de mantener el ciclo de servicio constante.
§  ΔP<0 y ΔV>0
La variación de potencia es menor que 0, indica que en la perturbación deberá ir en sentido contrario al muestreo anterior.
El incremento de tensión es positivo, con lo que la acción de control será la de aumentar el ciclo de servicio D, de esta manera la tensión disminuirá hasta que alcancemos el punto de máxima potencia por la derecha.


 Algoritmo P&O cuando ?P<0 y ?V > 0
§  ΔP<0 y ΔV<0
La variación de potencia es menor que 0, indica que en la perturbación deberá ir en sentido contrario al muestreo anterior.
El incremento de tensión es negativo, con lo que la acción de control será la de disminuir el ciclo de servicio D, de manera que aumente la tensión y acercarnos al punto de máxima potencia por la izquierda.


Algoritmo P&O cuando ΔP<0 y ΔV < 0
§  ΔP<0 y ΔV=0
La variación de potencia es menor que 0, indica que en la perturbación deberá ir en sentido contrario al muestreo anterior. Al ser el incremento de la tensión nulo, significa que nos encontramos en el punto de máxima potencia, con lo que la acción de control será la de mantener el ciclo de servicio constante.
  
 Diagrama de bloques





 Diagrama de bloques del algoritmo P&O


Comentarios

Entradas Populares

Desarrollo y pruebas de algoritmo Adaboost

Ajuste de regulador PI con el algoritmo PSO

e-meeting