MASTER EN SISTEMAS DE ENERGÍA ELECTRICA Trabajo Fin de Master Escuela Técnica Superior de Ingenieros (ETS) Departamento de Ingeniería Eléctrica Universidad de Sevilla Seguimiento del punto de máxima potencia en Sistemas Fotovoltaicos por Master Estudiante: D. Ahmed Mohamed Abd el Motaleb Tutor: Dr. Antonio de la Villa Jaen 1 RESUMEN Seguimiento del punto de máxima potencia en Sistemas Fotovoltaicos Este informe analiza varios algoritmos y métodos de control sobre el Seguimiento del punto de máxima potencia en sistemas fotovoltaicos (MPPT). Los métodos más populares aplicados al MPPT serán explicados brevemente a través de este resumen de tesis. Finalmente, se indican las principales conclusiones y requisitos aplicables a los sistemas MPPT. Nota: para obtener más información acerca de la introducción de sistemas fotovoltaicos (PV), la estructura MPPT, el método experimental establecido, los resultados de las simulaciones aplicadas por matlab pueden verificarse en la edición en inglés de esta tesis. 2 Agradecimientos Me gustaría agradecer a mi profesor primero tranquila y respetable, Antonio de la Villa, por su apoyo y asesoramiento a lo largo de esta tesis. Su orientación y dedicación me dio una buena experiencia durante el curso. También quisiera expresar mi sincero agradecimiento al resto de mis profesores del master durante el año pasado 2009, por su valiosa información y comentarios. Me gustaría dar las gracias a mis amigos de Mohamed Abd El.Twab, Amr Ismail por su apoyo y las ideas que surgieron de nuestra numerosos debates que se incorporan a través de este trabajo final de Master. Ahmed Abd El Motaleb Septiembre 2010 3 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA La cantidad de energía generada a partir de una instalación fotovoltaica depende principalmente de los siguientes factores: temperatura e irradiancia solar. Es conveniente operar en el punto de máxima potencia (MPP), que cambia con la intensidad luminosa solar, o con las variaciones de carga. Numerosas técnicas de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) se han desarrollado para los sistemas fotovoltaicos. El problema es cómo obtener los puntos óptimos de operación (voltaje y corriente) de forma automática a la máxima potencia de salida fotovoltaica en la mayoría condiciones. Dadas las características variables según las condiciones atmosféricas las estrategias de control MPPT determinan las condiciones de funcionamiento de los paneles fotovoltaicos en tiempo real. 4 1)PERTURBATION&OBSERVATION El método se basa en modificar (perturbar) la tensión de continua a la entrada del inversor, y observar la variación de la potencia de salida. El incremento (decremento) de tensión ,modifica la potencia de salida. Por lo tanto, si hay un aumento en la potencia, la perturbación debe continuarse realizando en el mismo sentido para alcanzar el MPP. Si hay una disminución en la potencia, la perturbación debe ser invertida. 5 2) INCREMENTAL CONDUCTANCE El MPP se pueden rastrear mediante la comparación de la conductancia instantánea (I / V) a la conductancia incremental (ΔI / ΔV). Vref es la tensión de referencia por el que la red obliga a operar al PV. En el MPP, es igual a Vref VMPP. Una vez que el MPP es alcanzado, el funcionamiento de la red de PV se mantiene en este punto a menos que se observe un cambio en la intensidad , lo que indica un cambio en las condiciones atmosféricas y el MPP. El algoritmo emplea de decrementos o incrementos de tensiones e intensidades para realizar un seguimiento del nuevo MPP. El algoritmo emplea la variación de la potencia de salida con respecto a la tension, la cual se expresa mediante: En el punto MPP la variación de la potencia con respecto a la tensión es nula. En este caso el cociente entre los valores de intensidad y tensión tiene un valor opuesto al cociente entre los incrementos de intensidad y tensión. En caso de no coincidir estos cocientes, la diferencia entre sus valores nos indica que nos hemos desplazado del MPP y además nos aporta información sobre el sentido de esa desviación. 6 3) FRACTIONAL OPEN CIRCUIT VOLTAGE Siendo: VMPP: Tensión en el punto de máxima potencia VOC: Tensión a circuito abierto para cada insolación. En sistemas fotovoltaicos existe una relación casi aproximadamente proporcional entre las variables VMPP y VOC, para diferentes niveles de irradiación y temperatura. De esta forma da lugar a la relación VMPP ≈ k1 * VOC El factor K1 es una constante. Una vez que se conoce k1,VMPP se puede calcular a partir de los valores de VOC medidos periódicamente. Para ello por un momento es necesario desconectar el convertidor de potencia. 7 4)FRACTIONAL SHORT CIRCUIT CURRENT Siendo: IMPP: Corriente a la máxima potencia ISC: La corriente máxima de la energía fotovoltaica en cada insolación IMPP es posible obtenerla aproximadamente mediante una relación lineal con el ISC del fotovoltaico IMPP ≈ k2 * ISC donde k2 es una constante de proporcionalidad. La medición de ISC durante el funcionamiento es problemática. Es necesario añadir un interruptor adicional en el convertidor para provocar el corto periódicamente a la salida de la instalación FV. 8 5)FUZZY LOGIC CONTROL El empleo de microcontroladores ha hecho que el control de lógica difusa sea popular para su aplicación en los MPPT durante la última década. Los controladores de lógica difusa tienen las ventajas de trabajar con entradas imprecisas, sin necesidad de un modelo matemático preciso, y la manipulación no linealidades. El control de lógica difusa por lo general consta de tres etapas: 1) fuzzificación 2) tabla de base 3) defuzzificación Durante la fuzzificación las variables numéricas de entrada se convierten en una variable lingüística. En nuestro caso una entrada es el error que se determina de acuerdo con el objetivo del experimento como dp / dv. Otra entrada es el incremento de dicho error en un instante con respecto al error en el instante anterior. En la tabla de base de reglas se toman los valores de las entradas y en base a sus valores se obtiene la salida en la variable lingüística. En la etapa de defuzzificación por ejemplo, si el valor del error en un momento es positivo grande y el cambio en el error es cero, entonces el resultado debe ser positivo grande y así sucesivamente de acuerdo a los valores de las dos entradas al valor de las acciones será determinado a través de la tabla base de reglas, la salida lógica del controlador difuso se convierte de una variable lingüística a una variable numérica. Por ejemplo después de la agregación de las superficies resultantes de la cartografía de la tabla de base de reglas, el valor de este campo se convierte de valor fuzzificado que el controlador de lógica difusa los entienda solo como positivos grande, negativo grande, cero..., etcétera a los valores numéricos más tarde podemos tratar con ellos por lazos de control externo 9 6)NEURAL NETWORK Las redes neuronales suelen tener tres capas: de entrada, ocultas y de salida capas como se muestra en la siguiente figura. Neural Network Las variables de entrada son los parámetros del generador fotovoltaico. La salida es normalmente una o varias señal de referencia (s), como una señal de ciclo de trabajo utilizado para conducir el convertidor de energía para operar en o cerca del MPP. El punto de trabajo se acerca a la MPP o lejos del MPP depende de los algoritmos utilizado por la capa oculta y que tan bien la red neuronal ha sido entrenado. Por ejemplo si tenemos entradas de temperatura, insolación y de tensión en circuito abierto a la red neuronal, y también que introducir el valor deseado de la salida para que hagan de tres mapas dimensión por lo que el proceso de formación serán los siguientes: La salida de la red neuronal se comparará con el valor de entrada que desea, si no son similares, entonces el proceso de formación se iniciará desde atrás a adelante para corrección de los valores de sesgo y el peso que las características de la red neuronal y luego comparar los resultados con la entrada del deseada valor si no son similares el proceso de formación se repetirá una vez más hasta llegar a la salida del valor deseado, a interrumpir su propagación. Este proceso se llama propagación hacia atrás. 10 11 7) LOAD LINE Aquí se sugiere un método para acelerar el tiempo de convergencia de algoritmos convencionales MPPT sin sacrificar la precisión en régimen permanente. El convertidor de potencia se controla a fin de reflejar por sí una carga virtual hacia el FV. La carga virtual está optimizada para cruzarse con las características de salida del generador fotovoltaico tal y como se muestra en la figura. En la figura aparecen las marcas de los puntos MPP. Una línea de carga lineal virtual es también esbozada, que corresponde a V - RI - Vref = 0. El convertidor opera a lo largo de esta línea (en la entrada del convertidor MPPT) alcanzándose mediante un lazo de control simple. De esa manera ,el generador fotovoltaico se opera en el actual MPP ante cualquier insolación. Curvas I-V de un panel fotovoltaico con diferentes niveles de insolación , 12 8) SUN TRACKING PV pista del sol de forma automática por la conducción dos motores de corriente continua en dos ejes. El plano del generador fotovoltaico se mantiene perpendicular al sol durante el día con el fin de obtener la máxima generación. El campo FV debe ser girado continuamente durante el día. Esta práctica se denomina seguimiento. En nuestro caso hemos utilizado dos sensores para el eje horizontal para seguir de este a oeste y le envían señales al motor responsable de mover el panel FV a través del eje de este- oeste También utilizamos otros dos sensores para el eje vertical de norte a sur, que envían señales al motor responsable de mover el panel FV a través del eje norte-sur. De esta forma podemos garantizar que los paneles fotovoltaicos están siempre adaptadas y perpendicular al sol por lo que podemos obtener la máxima potencia del FV siempre todo el tiempo 9)RIPPLE CORRELATION CONTROL (RCC) Cuando un generador fotovoltaico se conecta a un convertidor de potencia, la acción de conmutación del convertidor de potencia impone la onda de voltaje y la corriente en el generador fotovoltaico. Como una consecuencia, la potencia del generador fotovoltaico también está sujeta a fluctuaciones. El método de Ripple correlation control (RCC) hace uso de ondas para realizar el seguimiento de MPPT. RCC correlaciona la derivada de la potencia p con el tiempo con la derivada de intensidad o tensión para conducir el gradiente de potencia a cero, alcanzando así el MPP. Si la derivadas de V o I es cada vez mayor (v ˙> 0 o ˙ i> 0) y p˙ es cada vez mayor (p ˙> 0) entonces el punto de trabajo está por debajo del MPP. Por otra parte, si v˙ o i˙ es cada vez mayor y p es decreciente (p ˙ <0), entonces el punto de trabajo está por encima del MPP. 13 10)GENERATION CONTROL CIRCUIT (GCC) Este método no esta destinado para a realizar un seguimiento del MPPT. El método propone mejorar el comportamiento de una PV cuando hay alguna zona de un panel fotovoltaico que se encuentran en sombra. Aquí se propone un circuito de control de generación (GCC) para obtener la potencia máxima de todos los módulos fotovoltaicos, incluidos aquellos que estén el sombreados módulos fotovoltaicos la corriente generada por el no sombreada módulos fotovoltaicos fluye a través del diodo de derivación que está conectado en Paralelamente a la sombra módulos fotovoltaicos. El método consiste en cargar con diferentes valores de tensión unos condensadores conectados en paralelo con algunas de las ramas de la células fotovoltaicas. 14 Simulaciones Este trabajo se ha completado realizando algunos programas en Matlab que permiten evaluar el comportamiento de algunos de los algoritmos anteriormente descritos. Los algoritmos simulados han sido: 1) P & O 2) Modified P & O 3) Incremental Conductance 4) Open Circuit Voltage 5) Short Circuit Voltage 6) Fuzzy Logic 7) Neural Network También algunos controles en el panel fotovoltaico como: 1) Efecto de la temperatura en el tensión del FV 2) Efecto del insolación en la potencia de la FV 3) Efecto de la cantidad de ramas en paralelo de energía fotovoltaica 15 Simulacion del metodo Incremental conductance 16 Conclusión final A través de este estudio se ha mencionado los beneficios en la generación de energía eléctrica mediante una instalación fotovoltaica. Se han mostrado algunas aplicaciones de la energía fotovoltaica, concentrando en el problema MPPT y las componentes del sistema. El problema del MPPT debe resolverse mediante métodos que se aplican en tiempo real. A raíz de las simulaciones realizadas se ha llegado a los siguientes resultados: * Las desventajas que tiene el método P & O, frente al de conductancia incremental. Este último es más efectivo simplemente porque los sentidos incrementales en la variación en la radiación, que no es bien detectada en P & O. * El método de circuito abierto de voltaje es mejor que el método de corriente de cortocircuito. El método por cortocircuito cambia el paso de tensión en la peor dirección. * A partir de los resultados extraídos se concluye que la energía entregada de tanto por el método P & O, como por conductancia incremental son más eficaces que el de circuito abierto y el de corriente de cortocircuito. * Sin embargo los mejores resultados se han obtenido de parte de la inteligencia artificial tanto en la lógica difusa como en las redes neuronales. Aproximadamente no hay superioridad del fuzzy o del neural ya que ambos aportan casi los mismos resultados. * Otros métodos han sido mostrados y las salidas ofrecen son buenos resultados. Sin embargo para elegir cualquiera de ellos sería necesario realizar una comparación de costes. Los aspectos principales para seleccionar la técnica más adecuada del seguimiento de MPPT se mencionan en los apartados siguientes: 1) La aplicación La facilidad de implementación es un factor importante al decidir la técnica que se utilizará. 17 2) Sensores El número de sensores necesarios para aplicar MPPT también es un factor que debe afectar en la decisión sobre la técnica más adecuada. 3) Múltiples máximos locales La aparición de máximos locales debido a sombras parciales en el sistema fotovoltaico, puede ser un verdadero obstáculo para el buen funcionamiento de un seguidor de MPP. 4) Costes Saber si la técnica es analógica o digital, y si se requiere de software y programación, y el número de sensores. 18