Оптимизация угла наклона фотоэлектрической системы, MPPT с использованием контроллера нечёткой логики

Аккумулятор TROJAN T105

Исследователи с Ближнего Востока разработали контроллер на основе нечёткой логики, который одновременно оптимизирует угол наклона фотоэлектрических систем и выполняет отслеживание точки максимальной мощности (MPPT). Моделирование в течение года показало, что предложенный подход увеличивает выработку электроэнергии примерно на 20%.

Группа учёных из Университета принца Мухаммеда ибн Фахда в Саудовской Аравии исследовала возможность использования контроллера с нечёткой логикой (FLC) для одновременной оптимизации угла наклона фотоэлектрических панелей и отслеживания точки максимальной мощности (MPPT).

«Новизна данного исследования заключается в том, что в нём представлен интеллектуальный метод оптимизации, основанный на управлении с помощью нечёткой логики, при котором угол наклона фотоэлектрических панелей может динамически регулироваться в зависимости от изменений окружающей среды, — рассказала автор исследования Нивин Гулер в интервью журналу PV. — В отличие от стандартных систем, в которых используются фиксированные или периодически изменяемые углы наклона, в нашей системе угол наклона будет постоянно меняться в зависимости от положения солнца, что позволит повысить выходную мощность и эффективность системы без использования сложных механических систем слежения».

Используя среду Simulink на базе MATLAB, группа тестировала работу FLC в течение всего года.

В отличие от классических контроллеров, которые работают в дискретных терминах true или false или 1 и 0, FLC анализирует входные данные в логических терминах от 0 до 1. Что касается MPPT-части контроллера, она принимает два входных сигнала: ошибку, которая представляет разницу между фактическим выходным напряжением PV и опорным напряжением, и изменение ошибки, которое указывает, насколько быстро эта ошибка меняется. Выходной переменной в этом случае является рабочий цикл, то есть управляющий сигнал, посылаемый на понижающий преобразователь для регулировки напряжения. В случае с углом наклона FLC принимает в качестве входных данных яркость и температуру в режиме реального времени и выдает угол наклона, при котором достигается максимальный захват излучения.

Система была смоделирована для работы в неизвестном месте в период с 1 марта 2023 года по конец февраля 2024 года. В этот период интенсивность солнечного излучения варьировалась от 2048 кВт·ч/м² до 10 007 кВт·ч/м². Оптимальные углы наклона за 12 месяцев, начиная с марта и заканчивая февралём, составили 28,4°, 16,4°, 12,4°, 9,4°, 20,4°, 21,4°, 22,4°, 28,4°, 32,4°, 39,4°, 38,4° и 35,4° соответственно. Общий объём электроэнергии, выработанной фотоэлектрической системой, составил от 38,33 до 210,92 кВт⋅ч.

«Степень повышения эффективности за счёт использования адаптивной нечёткой логики стала одним из самых неожиданных результатов, особенно в условиях частичной облачности или неидеального освещения, — добавил Гюлер. — Система показала увеличение выработки энергии на 20–25 % по сравнению с системами с фиксированным углом наклона, при этом она стабильна и требует небольших вычислительных затрат».

Исследователи обнаружили, что средняя эффективность отслеживания нечёткого контроллера MPPT составляет 89,25 %, или 17,836 Вт из ожидаемых 19,82 Вт. По сравнению с традиционным методом P&O предложенный метод на основе FLC позволил увеличить выходную мощность на 20 %, что, по мнению исследовательской группы, подтверждает его надёжность и высокую эффективность отслеживания. «Эти результаты свидетельствуют о надёжности, гибкости и в целом высоком потенциале предлагаемой системы управления фотоэлектрическими элементами на основе FLC для сбора солнечной энергии», — добавили они.

В заключение Гюлер заявил, что в ближайшем будущем исследовательская группа сосредоточится на интеграции прогнозирования использования возобновляемых источников энергии с алгоритмами машинного обучения для улучшения контроля и повышения производительности солнечных систем. Они также экспериментируют с гибридными моделями оптимизации, которые сочетают в себе нечёткую логику и искусственные нейронные сети, чтобы ещё больше повысить точность сбора энергии в изменяющихся климатических условиях.

Результаты исследования были представлены в статье «Оптимизация угла наклона солнечных панелей с помощью нечёткой логики для фотоэлектрической системы», опубликованной в Franklin Open. В исследовании приняли участие учёные из Университета принца Мухаммеда бин Фахда в Саудовской Аравии, Технологического университета Бархейна, Кувейтского технического колледжа и Стамбульского университета Айдын в Турции.