Maximum Power Point Tracking Using State-dependent Riccati equation based Model Reference Adaptive Control
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 199
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IECO-3-2_002
تاریخ نمایه سازی: 20 تیر 1401
چکیده مقاله:
In this paper, an adaptive control method is proposed for maximum power point tracking (MPPT) in photovoltaic (PV) systems. For improving the performance of an MPPT, this study develops a two-level adaptive control structure that can decrease difficulty in system control and efficiently handle the uncertainties and perturbations in the PV systems and the environment. The first control level is a ripple correlation control (RCC), and the second level is a model reference adaptive control (MRAC). This paper emphasizes mainly on designing the MRAC algorithm, which improves the underdamped dynamic response of the PV system. The original state-space equation of PV system is time-varying and nonlinear, and its step response contains oscillatory transients that damp slowly. Using the extended state-dependent Riccati equation (ESDRE) approach, an optimal law of the controller is derived for the MRAC system to remove the underdamped modes in PV systems. A algorithm of scanning the P-V curve of the PV array is proposed to seek the global maximum power point (GMPP) in the partial shading conditions (PSCs). It is shown that the proposed control algorithm enables the system to converge to the maximum power point in milliseconds in partial shading conditions .
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mostafa Rahideh
Faculty of Electrical and Computer Engineering University of Kashan Kashan, Iran
Abbas Ketabi
Faculty of Electrical and Computer Engineering University of Kashan Kashan, Iran
Abolfazl Halvaei Niasar
Faculty of Electrical and Computer Engineering University of Kashan Kashan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :