Análise comparativa de métodos de rastreamento do ponto de máxima potência em painéis fotovoltaicos

Abstract

Existe um único ponto de operação de um sistema fotovoltaico no qual é gerada a máxima potência, chamado ponto de máxima potência (Maximum Power Point - MPP). Portanto, o rastreamento do ponto de máxima potência (Maximum Power Point Tracking - MPPT) é uma das principais funções que um sistema fotovoltaico deve ter. Na literatura vários métodos foram propostos, desde os métodos convencionais, como Perturbar e Observar (P&O) e condutância incremental, até métodos inteligentes, como fuzzy e redes neurais. Neste trabalho, são feitas comparações entre os métodos P&O, fuzzy e Extremum Seeking Control (ESC). Para isso, é desenvolvido um ambiente de simulação composto por MATLAB/Simulink e PSIM, a fim de poder implementar os três métodos de MPPT. Esses métodos são testados em variadas situações, e seus parâmetros são ajustados para que o desempenho seja o melhor possível. Resultados oriundos de dados reais de irradiação e temperatura mostram que, em termos de eficiência, não há distinção entre os métodos. A seguir, esses métodos são implementados em um ATmega328P, o microcontrolador usado no Arduino. A técnica de Hardware-In-the-Loop (HIL) é então utilizada para comprovar que o comportamento no ambiente de simulação e no hardware são equivalentes. Com relação ao tempo de execução, o método fuzzy é o mais lento, enquanto que os outros dois têm desempenho parecido. Posteriormente, o sistema físico é validado experimentalmente nos módulos solares instalados no prédio do Instituto Eletrotécnico da UFRGS, e mais dois experimentos são realizados. O primeiro experimento consiste em cobrir e descobrir um dos módulos, e o segundo experimento, na coleta de dados em regime permanente. Os resultados permitem observar que, em relação ao tempo de acomodação, o ESC é lento, o P&O é rápido, e o fuzzy é rápido em uma direção e lento na outra. Além disso, o P&O tem o maior desvio-padrão, enquanto que os outros dois métodos obtêm valores pequenos e parecidos.

There is a single operating point of a photovoltaic system in which the maximum power is generated, called Maximum Power Point (MPP). Therefore, the Maximum Power Point Tracking (MPPT) is one of the key functions of a photovoltaic system. In the literature several methods have been proposed, from conventional methods such as Perturb and Observe (P&O) and incremental conductance, to intelligent methods such as fuzzy and neural networks. In this work, comparisons are made between the P&O, fuzzy and Extremum Seeking Control (ESC) methods. To this end, a simulation environment is developed comprised of MATLAB/Simulink and PSIM, to implement the three MPPT methods. These methods are tested in varied situations, and their parameters are adjusted to the best performance. Results origined from actual irradiation and temperature show that, in terms of efficiency, there is no difference between the methods. After that, these methods are implemented in an ATmega328P, the microcontroller used in Arduino. The Hardware-In-the-Loop (HIL) technique is then used to prove that the behavior in the simulation environment and in the hardware are equivalent. Regarding the execution time, the fuzzy method is the slowest, whilst the other two perform similarly. Subsequently, the system is experimentally validated in the solar modules installed in the building of the Electrotechnical Institute of UFRGS, and two more experiments are carried out. The first experiment consists of covering and discovering the modules, and the second experiment, of a data collection in steady state. The results allow to see that, in relation to settling time, ESC is slow, P&O is fast, and fuzzy is fast in one direction and slow in the other. In addition, P&O has the highest standard deviation, whilst the two other has both small and similar values.