OPTIMIZACIÓN DE POTENCIA DE OPERACIÓN DE UN SISTEMA FOTOVOLTAICO AISLADO CON CARGAS VARIABLES MEDIANTE UN ESTIMADOR Y CONTROLADOR NEURO-FUZZY

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1 OPTIMIZACIÓN DE POTENCIA DE OPERACIÓN DE UN SISTEMA FOTOVOLTAICO AISLADO CON CARGAS VARIABLES MEDIANTE UN ESTIMADOR Y CONTROLADOR NEURO-FUZZY B. Chuco Paucar L. Roel Ortiz K.S. Collazos L. L.C.Leite J.O.P Pinto R. Cordero G.

2 OPTIMIZACIÓN DE POTENCIA DE OPERACIÓN DE UN SISTEMA FOTOVOLTAICO AISLADO CON CARGAS VARIABLES MEDIANTE UN ESTIMADOR Y CONTROLADOR NEURO-FUZZY Primera edición digital Julio, 211 Lima - Perú B. Chuco Paucar L. Roel Ortiz K.S. Collazos L. L.C.Leite J.O.P Pinto R. Cordero G. PROYECTO LIBRO DIGITAL PLD 158 Editor: Víctor López Guzmán facebook.com/guzlop twitter.com/guzlopster Lima - Perú

3 PROYECTO LIBRO DIGITAL (PLD) El proyecto libro digital propone que los apuntes de clases, las tesis y los avances en investigación (papers) de las profesoras y profesores de las universidades peruanas sean convertidos en libro digital y difundidos por internet en forma gratuita a través de nuestra página web. Los recursos económicos disponibles para este proyecto provienen de las utilidades nuestras por los trabajos de edición y publicación a terceros, por lo tanto, son limitados. Un libro digital, también conocido como e-book, ebook, ecolibro o libro electrónico, es una versión electrónica de la digitalización y diagramación de un libro que originariamente es editado para ser impreso en papel y que puede encontrarse en internet o en CD-ROM. Por, lo tanto, no reemplaza al libro impreso. Entre las ventajas del libro digital se tienen: su accesibilidad (se puede leer en cualquier parte que tenga electricidad), su difusión globalizada (mediante internet nos da una gran independencia geográfica), su incorporación a la carrera tecnológica y la posibilidad de disminuir la brecha digital (inseparable de la competición por la influencia cultural), su aprovechamiento a los cambios de hábitos de los estudiantes asociados al internet y a las redes sociales (siendo la oportunidad de difundir, de una forma diferente, el conocimiento), su realización permitirá disminuir o anular la percepción de nuestras élites políticas frente a la supuesta incompetencia de nuestras profesoras y profesores de producir libros, ponencias y trabajos de investigación de alta calidad en los contenidos, y, que su existencia no está circunscrita solo a las letras. Algunos objetivos que esperamos alcanzar: Que el estudiante, como usuario final, tenga el curso que está llevando desarrollado como un libro (con todas las características de un libro impreso) en formato digital. Que las profesoras y profesores actualicen la información dada a los estudiantes, mejorando sus contenidos, aplicaciones y ejemplos; pudiendo evaluar sus aportes y coherencia en los cursos que dicta. Que las profesoras y profesores, y estudiantes logren una familiaridad con el uso de estas nuevas tecnologías. El libro digital bien elaborado, permitirá dar un buen nivel de conocimientos a las alumnas y alumnos de las universidades nacionales y, especialmente, a los del interior del país donde la calidad de la educación actualmente es muy deficiente tanto por la infraestructura física como por el personal docente. El personal docente jugará un rol de tutor, facilitador y conductor de proyectos

4 de investigación de las alumnas y alumnos tomando como base el libro digital y las direcciones electrónicas recomendadas. Que este proyecto ayude a las universidades nacionales en las acreditaciones internacionales y mejorar la sustentación de sus presupuestos anuales en el Congreso. En el aspecto legal: Las autoras o autores ceden sus derechos para esta edición digital, sin perder su autoría, permitiendo que su obra sea puesta en internet como descarga gratuita. Las autoras o autores pueden hacer nuevas ediciones basadas o no en esta versión digital. Lima - Perú, enero del 211 El conocimiento es útil solo si se difunde y aplica Víctor López Guzmán Editor

5 Colegio de Ingenieros del Perú - CDL - Capítulo de Ingeniería Mecánica y Mecánica Eléctrica Optimización Optimización de Potencia de potencia de Operación de operación de un Sistema de un sistema Fotovoltaico Aislado fotovoltaico con Cargas aislado Variables con Mediante cargas variables un Estimador mediante y Controlador un estimador y controlador Neuro-Fuzzy Neuro-Fuzzy 1,2 B. Chuco Paucar, 1,2 J.L. Roel Ortiz, 1,2 K.S. Collazos L., 2 L.C.Leite, 2 J.O.P Pinto, 1,3 R. Cordero G. 1 CIEEP, 2 BATLAB/DEL/UFMS, 3 PUC-PERÚ Resumen Este trabajo presenta los resultados de óptimización de un generador solar fotovoltaico (generador PV-Array) mediante la fijación del punto de máxima potencia, independiente a las variaciónes en la carga. Es implementado un estimador Fuzzy del voltaje máximo de operación del generador fotovoltaico a partir de los niveles de irradiación solar y la variación de la temperatura. El proceso de carga y descarga del sistema almacenador de energía (banco de baterías) y el SOC (State of Charge) de la batería es controlado por un controlador neuronal RBF- NN (Radial Basis Function Neural Network). Se muestra los resultados de un sistema PV-Array compuesto de 32 paneles de 16 Watts conectados en paralelo para una irradiación solar medía de.7 Suns, que genera una potencia máxima de 5.12KW, alimentando cargas en 24V dc y 12V ac 6Hz, la implementación incluye el conversor Buck Boost, Inversor, todos accionados mediante la modulacion de acho de pulso: PWM (Pulse Width Modulation). Palabras Clave Sistemas Neuro-Fuzzy, Voltaje máximo, Potencia máxima, Generador Fotovoltaico. I. INTRODUCCIÓN N sistemas PV-Array aislados es E deseable extraer la máxima energía producida para alimentar a la carga. Usualmente, el punto de máxima potencia es determinada mediante el uso de los sistemas tracking (Ref. 1-3). El flujo de potencia, debido a la irradiación instantanea depende de la carga y no necesariamente este punto de operación coinciden con el máximo valor de voltaje/corriente, desaprovechando la máxima potencia instantanea generada (Ref. Authors are with the Electrical Engineering Departament, Federal University of Mato Grosso do Sul, CEP 797-9, Campo Grande, MS, Brazil. (phone: ; fax: ; J.L.Roel, is also with the Electrical Engineering Department, Real Time Laboratory (LTR), UnilesteMG University, Tancredo Neves 35, , Coronel Fabriciano, MG, Brazil and CIEEP Research Institute - Perú B. Chuco Paucar is also with the CIEEP Research Institute - Perú. 3). Este trabajo propone un estimador de voltaje máximo, considerando las variaciones de la carga y las condiciones ambientales. El estimador es basado en sistemas Fuzzy (Ref. 4), las reglas Fuzzy if/then fueron construidos a partir de los datos reales de irradiación solar, temperatura y teniendo como salída el valor instantáneo del voltaje máximo. Este voltaje es acondicionado por medio del conversor cc-cc Buck-Boost (Ref. 5) al voltaje nominal de operación de la carga en la barra dc, produciendo la máxima corriente que podria ser mayor o menor a la corriente demandada por la carga: la corriente excedente es usada para la recarga del banco de baterías y en el caso de deficiencia de la corriente es inyectada por el mismo tal que es mantenida el punto de la potencia máxima en la curva I-V del sistema PV para cada instante de la irradiación solar. El RBF- NN (Ref. 6) estima el estado de carga del banco de baterías (SOC) y controla la intervención dinámica del mismo (carga/descarga) (Ref. 7) y (Ref. 8) en la optimización del generador solar. El RBF-NN fue entrenado con los datos típicos de operación del sistema aislado, entre ellos: las variaciones de carga, niveles de voltaje y flujos de corriente cuyas salidas son: SOC y los PWM para el conversor cc-cc y cc-ac. II. CONFIGURACIÓN DEL SISTEMA EN ESTUDIO A. Sistema Fotovoltaico Aislado El sistema propuesto es compuesta por: un sistema generador PV-Array, un estimador Fuzzy de voltaje máximo, conversor Buck- Boost, un RBF-NN estimador y controlador de SOC y PWM, inversor e cargas dc y ac variables, tal como puede verse en la Fig. 1. La célula solar es modelada por medio de un circuito eléctrico (Ref. 9), y consiste de una corriente fotónica Iph, un diodo y una resistencia internar en serie Rs, el cual representa la resistencia interna de conexión de cada célula. La salída de la corriente I es calculada por (1). 35

6 Memorias - XVII CONIMERA FUZZY Vmax ESTIMATOR I I ph G PV-ARRAY I Vmax D Tambient I DC-DC Buck-Boost ph Ia Iload ANN CONTROLLER F On-Off PWM To INVERTER DC LOAD DC-AC BATERRY BANK Fig. 1. Configuración del generador aislado PV-Array PWM From Ctrl AC LOAD q( V max IR ) / c ( S mkt I e 1) (1) membresia, para cada variable del sistema; el inferenciador mapea las reglas de entrada relacionadas con las salídas del sistema Fuzzy haciendo uso de las reglas Fuzzy. Funciones triangulares de pertinencia son usados en el sistema defuzzificador. El sistema fuzzy es visualizada en la Fig. 2. La base de regla consiste de 24 reglas Fuzzy los cuales expresan las relaciones de control así como: Rule k: IF G ai is HR and T ambj is HW THEN V max is LV Donde HR, HW y LV son: High Radiation, High Warms y Low Voltage respectivamente. Ga es la irradiación como variable de entrada, T amb es la temperatura del medio ambiente y V max es el voltaje máximo como variable de salída. HR es uno de los conjuntos Fuzzy definido por G ai en Ga y HW es uno de los conjuntos Fuzzy definido por T ambj en T amb y LV es un conjunto Fuzzy definido por V maxk en Vmax. Donde: m es un factor ideal k es la constante de Boltzmann Tc es la temperatura absoluta de la célula q es la carga del electrón Vmax es el voltaje máximo impuesta al PV Io es la corriente de saturación B. RBF-NN Red Neural Función de Base Radial RBF-NN presenta posibilidad de soluciones atractivas. Este usa la distancia Euclideana para encontrar similaridades y agrupar en vecindades, la camada oculta es no linear y la camada de sálida es linear. Entonces, la teoria de sistemas lineales pueden ser aplicadas (Ref. 6). El algoritmo de soporte de RBF-NN es representada en (2) m y( x ) w w x i j j j 1 (2) Donde j se refiere a una neurona de camada oculta y w es el término de polarización (bias) de la neurona de salída. w, w j,, x,,. j i j Peso de bías conectadas, pesos de las conexiones de las redes, función no lineal, vector de entrada, centro del RBF, distancia Euclidiana respectivamente. C. Sistema Fuzzy Logic FLS FLS es básicamente compuesto del Fuzzificador, Inferenciador, Reglas de Defuzzificación (Ref. 4). En el sistema Fuzzificador son contenidos las funciones de i j III. SISTEMA DE CONTROL PROPUESTO Y MODELO DEL ESTIMADOR DE VOLTAJE A. Estimador del Voltaje Máximo para Operación en el Punto Máximo de Potencia (MPPO) Las reglas fueron extraidos de datos numéricos resultado de simulaciones, para diferentes niveles de irradiación y condiciones del medio ambiente (temperatura) tal como es mostrado en la Fig Ga (Suns) Tamb ºC Fig. 2. Sistema Fuzzy Logic Rules Inference Engine Vmax (Volt) El conjunto Fuzzy universo de discurso varia desde 1 a 11 W/m2 para irradiación, desde a 75ºC para la temperatura y desde 32,2 a 39 V para Vmax. El mapeamiento de la entrada y la salída de las funciones de membresia (pertinencia) es mostrada en la Fig

7 Colegio de Ingenieros del Perú - CDL - Capítulo de Ingeniería Mecánica y Mecánica Eléctrica Test for FLS Vmax estimator FLS Vmax Estimated Constant Vmax imposed Voltage (Volt) Fig. 3. Mapeamiento de reglas Time (Hours x 1) Fig. 5. Salída de la prueba del estimador FLS de Vmax B. Estratégia de Control La Fig. 4 muestra la salída característica del PV V-I para un valor de irradiación instantaneo. Cuando el estimador FLS impone Vmax, para cualquier valor de irradiación, ocurren dos casos: Caso1.- en la carga del caso 1 (punto 1) la corrienta demandada por la carga es mayor que el valor de Imax, esta deficiencia es cubierta compensada por banco de baterías. Power (Watts) Optimizing ouput of power point operations test FLS Vmax optimal For Vmax constant Caso2.- en la carga del caso 2 (punto 2), el valor de Imax es mayor que la corriente demanda por la carga, este exceso es aprovechada para la recarga del banco de baterías. Se puede apreciar que, MPPO (operación en el punto máximo de potencia) no ocurre en todo instante, este es acondicionada mediante la imposición de Vmax por FLS. Y para garantizar Imax, el controlador del banco de baterías actua en forma dinámica. Para las pruebas de validación, el FLS fue simulado y probado en un módulo de panel solar cuyos resultados son mostrados en Fig Imax I2 Exceeding current (to battery) Power, Pmax Current deficiency (from battery to load) I1 Voltage-Current of Module of PV V1 V Vmax 2 25 Fig. 4. Estratégia de control propuesto. 1 D 2 Imposed Voltage Load case1 Diserable Case Load case Time (Hour x 1) Fig. 6. Salída de la potencia máxima Unidades SOC: State of Charger Tim e (m inutes) Fig. 7. Salída del estimador de SOC C. Estimador y Controlador del SOC para el Control Óptimo del Banco de Baterías Para el control óptimo de la carga/descarga de la batería es estimada el SOC de la batería mostrada en la Fig. 7. Para esto, el RBF-NN es entrenada usando los valores característicos del voltaje, corriente y la temperatura de la batería bajo diferentes condiciones de carga y descarga (Ref. 8). Adicionalmente son generados los controles del conversor dc-dc Buck-Boost y del inversor. La corriente típica y el comportamiento del voltaje de descarga de la 352

8 Memorias - XVII CONIMERA Discharge current (A) batería son mostradas en la Fig Fittet curve with k,c,qmax generada, los periodos de carga y descarga del banco de baterías depende de la potencia máxima generada y la corriente de la carga, asi mismo de la variación del SOC de la batería Maximum Power by efect the RBFNN Vmax estimador 9 am, of November 6 Maximum Power Tim e (M inutes) Fig. 8. Comportamiento de la corriente de descarga de la batería Power (W) 3 2 AC-Load power DC-Load Power Simulations of the battery voltage Vbat Time (Hours) Fig. 1. Distribución de potencia. Components of the Voltage model (V) Battery charger zone PV-Array Current Icharger Time (M inutes) Fig. 9. Comportamiento del voltaje de descarga de la batería. Current (A) Load current IV. RESULTS Fue implementado un sistema generador aislado PV-array, tal como es mostrado en la Fig. 1, con sistema de carga trifásica variable, carga variable en la barra dc. El generador PV-array es compuesta de 32 paneles conectados en paralelo de 16W cada una. Fue dimensionada considerando una media de.7 Suns el nivél de irradiación solar en (Campo Grande Brasil), en consecuencia, para satisfacer la demanda fue requerida una potencia instalada de 5.12 KW (calculada para 1 Suns de irradiación). La carga en la barra dc opera a 24 V, y la carga trifasica en ac opera a 12 V. los resultados mostrados son para un tiempo de 72 horas, iniciado a partir de las 9am, con incremento en nível de irradiación solar. Inicialmente el banco de baterías se encuentra descargada, durante las primeras horas el generador PV-array carga la batería y alimenta una parte de la carga. El comportamiento del sistema estudiado es mostrado en las siguientes Figuras como pueden verse tanto las cargas en dc y ac, el comportamiento de las demandas juntos y la potencia máxima Q (Ah) -5 Battery discharger zone Time (Hours) Fig. 11. Corrientes del sistema Q charger and discherger Time (minutes) Fig. 12. Nivél de carga en la batería. 353

9 Colegio de Ingenieros del Perú - CDL - Capítulo de Ingeniería Mecánica y Mecánica Eléctrica Voltage (V) Batterry & Buck - Boost Voltage PV Buck-Boost Voltage Batterry Voltage Time (minutes) Fig. 13. Voltaje en la batería y el conversor cc-cc Buck- Boost Fig. 14. Voltaje en la carga ac. Current (A) phase AC Load Current Time (minutes) Fig. 15. Corriente en la carga ac. V. CONCLUSION Este trabajo muestra la implementación de un sistema de generador aislado PV-Array para óptimizar la extracción de la máxima energía en todo instante. Como pudo verificarse, los resultados obtenidos son beneficiosos en comparación de los modelos de maximización hasta ahora propuesta en diversas publicaciones, por panel se ha logrado una média de 2W por encima del convencional. Mediante la aplicación de un sistema estimador por FLS ha sido posible mantener la operación del generador en el punto máximo de potencia y es inmune a transitorios, tal como puede verse en la Fig. 6. la estimación del SOC basada en el nível de voltaje instantanea, corriente y temperatura de la batería es importante para mantener el control dinámico del proceso de carga y descarg de la batería para la estratégia propuesta. REFERENCIAS (Ref.1) Chen. Y., Smedley K., Vacher F. and Brouwer, J., A new maximum power point tracking controller for photovoltaic power generation ; IEEE-APEC '3. Vol 1, Feb. 23, pp (Ref.2) Ransome S., Wohlgemuth J. and Morgan R., Optimising PV array performance using real time measurements ; Proceedings of the Photovoltaic Energy Conversion, 23. Vol 3, May 23 pp (Ref.3) Wanzeller M.G., Alves R.N.C., and Da Fonseca Neto J.V., Current control loop for tracking of maximum power point supplied for photovoltaic array ; IEEE Trans. Instrumentation and Measurement, Vol. 53, No 4, August 24, pp (Ref.4) Kazuo Tanaka and Hua O. Wang; Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach ; Copyright 21 John Wiley & Sons, Inc. (Ref.5) Chakraborty A., Khaligh A., Emadi A. and Pfaelzer A.; Digital Combination of Buck and Boost Converters to Control a Positive Buck-Boost Converter ; PESC '6. 37th IEEE, June 6, pp.1 6. (Ref.6) M. D. Buhmann; Radial Basis Functions: Theory and Implementations, University of Giessen; Cambridge University Press 24. (Ref.7) Yuang-S.L., Tsung-Y.K. and Wei Y.W., Fuzzy neural network genetic approach to design the SOC estimator for battery powered electric scooter ; PESC 4. IEEE 35th Annual Volume 4, 24, pp Vol.4. (Ref.8) Valdez M.A.C., Valera J.A.O., Jojutla Ma. and Arteaga, O.P., Estimating Soc in Lead- Acid Batteries Using Neural Networks in a Microcontroller-Based Charge-Controller ; IJCNN ' July 26 pp (Ref.9) Anca D. H., Poul S. Lars H. H., Henrik B.; Models for a Stand alone PV Systems Technical Report, Riso National Laboraotry, Roskilde, December

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