Proposta de um otimizador para rastreamento do ponto de máxima potência de um conjunto de painéis solares conectados em um sistema híbrido de energia
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Este trabalho apresenta o projeto e os algoritmos de controle, de um sistema de geração de energia híbrido. Este sistema é formado por conversores de potência conectados em Back-to-Back associados a um arranjo solar fotovoltaico, que por sua vez é conectado no lado CC dos conversores. Em relação ao sistema de geração fotovoltaico, a contribuição consiste no desenvolvimento de cinco algoritmos para determinar o ponto de máxima potência (MPP) do arranjo fotovoltaico. O primeiro algoritmo consiste em uma versão modificada do algoritmo de Perturbar e Observar (PeO); o segundo algoritmo proposto é baseado no método do gradiente (MG); e o terceiro é baseado na otimização do MG (MGO). Por fim, são desenvolvidos algoritmos híbridos que combinam rede neural com o método PeO, e rede neural com o algoritmo MGO. O sistema foi desenvolvido e simulado utilizando o Matlab/Simulink, e os resultados de simulação são apresentados com objetivo da avaliar o comportamento do sistema e a resposta dos diferentes algoritmos. Esta resposta foi avaliada para condições transitórias e de regime permanente, considerando diferentes requisitos de consumo na carga, irradiância e temperatura.
This work presents the design and control algorithms of a hybrid power generation system. The system is composed of Back-to-Back converters joined to a solar photovoltaic array, which constitutes the dc-link of the converters. The contribution is the development of five algorithms for tracking the maximum power point (MPPT) of the photovoltaic array. The first algorithm is a modified version of the Perturb and Observe (P&O) algorithm; the second proposed algorithm is based on the gradient method (GM); and the third one is based on optimization of GM (OGM). The last two of the proposed algorithms, are based on a Neural Network, which is combined with the P&O and the OGM algorithms, yielding two hybrid algorithms. The system was developed and simulated using Matlab/Simulink, and the simulation by results are presented for the purpose of evaluating the system and the algorithms performance. The response was evaluated during transient and steady- state conditions, by considering different profiles of load power consumption, irradiance and temperature.
