Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10174/35747

Title: Real time characterization of a photovoltaic system and its implementation for maximum power point tracking
Authors: Mesbahi, Oumaima
Advisors: Janeiro, Fernando Manuel Tim Tim
Tlemcani, Mouhaydine
Keywords: Solar energy
Photovoltaic parameter
Metaheuristic algorithm
Instrumental noise
Cost function
Total least squares
Sensitivity analysis
Energia solar
Parâmetro fotovoltaico
Algoritmo metaheurístico
Ruído instrumental
Função de custo
Mínimo total de quadrados
Análise de sensibilidade
Issue Date: 24-Feb-2023
Publisher: Universidade de Évora
Abstract: The main adverse phenomenon that photovoltaic technologies face is degradation which resides in the state of deterioration of its internal components. This degradation can manifest in many forms and can influence the total production and the internal parameters of photovoltaic panels. Being able to get the response of this technology in real time will allow to track its state and understand it. The solar cell can be modelled through electrical circuits, mainly single diode and double diode models, each possessing a set of parameters. The focus of this thesis is the study and analysis of an optimum method to extract the photovoltaic parameters with better accuracy and precision, in order to build a low cost system that enables the characterisation and estimation of photovoltaic parameters. This thesis divides the optimization process to extract these parameters in three steps: measuring the response of photovoltaic cell (current and voltage); quantifying the differences between measured and estimated data; and using an optimization algorithm for minimization. A sensitivity analysis towards additive noise of IV tracers is performed, and a new optimization cost function is proposed and compared to the conventional function to validate its use. Additionally, eleven metaheuristic methods were applied for photovoltaic parameters extraction to compare their performance. This research resulted in finding the best combination between electrical model, cost function and optimization algorithm to obtain optimum photovoltaic parameters and which instrument resolution to use for this purpose; Resumo: Caracterização em tempo real de um sistema fotovoltaico e sua implementação para a deteção do ponto de máxima potência O principal fenómeno adverso que as tecnologias fotovoltaicas enfrentam é a sua degradação que resulta na deterioração do estado dos seus componentes internos. Esta degradação pode manifestar-se de muitas formas e pode influenciar a produção total e os parâmetros internos dos painéis fotovoltaicos. Ser capaz de obter a resposta para esta degradação em tempo real permitirá acompanhar o seu estado e compreendê-la. Uma célula solar pode ser modelada através de circuitos elétricos, nomeadamente modelos de díodos simples e duplos, cada um deles possuindo um conjunto de parâmetros. O foco desta tese é o estudo e análise de um método ótimo, capaz de extrair os parâmetros fotovoltaicos com melhor exatidão e precisão, a fim de construir um sistema de baixo custo que permita a caracterização e estimativa dos parâmetros fotovoltaicos. Esta tese divide o processo de otimização para extrair estes parâmetros em três etapas: medição da resposta da célula fotovoltaica (corrente e tensão); quantificação das diferenças entre os dados medidos e estimados; e utilização de um algoritmo de otimização para a minimização. Foi feita uma análise de sensibilidade ao ruído aditivo de dispositivos IV, e foi proposta uma nova função de custo de otimização e comparada com a função convencional para validar a sua utilização. Adicionalmente, foram aplicados onze métodos meta-heurísticos para extração de parâmetros fotovoltaicos, a fim de comparar o seu desempenho. A partir dos resultados obteve-se a melhor combinação entre modelo elétrico, função de custo e algoritmo de otimização para obter parâmetros fotovoltaicos ótimos e qual a resolução do instrumento a utilizar para este fim.
URI: http://hdl.handle.net/10174/35747
Type: doctoralThesis
Appears in Collections:BIB - Formação Avançada - Teses de Doutoramento

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