Estimación de los parámetros del modelo de un solo diodo del módulo fotovoltaico aplicando el método de optimización basado en búsqueda de patrones mejorado

Andres Felipe Tobon Mejia | Biografía
Instituto Tecnológico Metropolitano
Jhon Jairo Rojas Montano | Biografía
Instituto Tecnológico Metropolitano
Sergio Ignacio Serna Garces | Biografía
Universidad Nacional de Colombia
Jorge Aurelio Herrera Cuartas | Biografía
Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano

Resumen

En este artículo se propone el uso de un algoritmo de optimización basado en la búsqueda de patrones mejorada, aplicándolo a la estimación de los parámetros modelo de un diodo de una célula fotovoltaica. Los parámetros a estimar son corriente fotovoltaica, la saturación de corriente del diodo, la resistencia serie, la resistencia en paralelo y el factor de idealidad del diodo. La estimación es hecha a partir de los datos obtenidos de una curva conocida, es decir, que la celda fotovoltaica puede caracterizarse y los parámetros son extraídos de los datos de la curva. Los resultados son la identificación de los parámetros y la exactitud del modelo con respecto a la referencia en el punto de máxima potencia (MPP). Adicionalmente se realiza una comparación con el modelo obtenido con tres estimaciones realizadas con el algoritmo de optimización enjambre de partículas (PSO), bajo las mismas condiciones en cantidad de partículas y de iteraciones. El error encontrado muestra la similitud del modelo con la referencia obtenida de acuerdo con el algoritmo IPSM.

Referencias

  1. Congreso de la república, “Ley n.º 1743”, 26 de diciembre de 2014. Disponible: http://wp.presidencia.gov.co/sitios/normativa/leyes/Documents/LEY%201743%20DEL%2026%20DE%20DICIEMBRE%20DE%202014.pdf
  2. N. Di, “Market Report Series energy efficiency 2017", 2017.
  3. E. E. Henao-Bravo and D. A. Márquez-Viloria, “Modelo matemático de sistemas fotovoltaicos para búsqueda distribuida del punto de máxima potencia Mathematical model of photovoltaic systems for distributed maximum power point tracking,” Tecno Lógicas, vol. 19, 37, pp. 107-124, 2016.
  4. D. J. Coyle et al., “LDi, “Market Report Series energy efficiency 2017”, 2017.ife prediction for CIGS solar modules part 2,” Prog. Photovoltaics, pp. 156-172, 2013, https://doi.org/10.1002/pip.1171
  5. E. Skoplaki and J. A. Palyvos, “On the temperature dependence of photovoltaic module electrical performance: A review of efficiency/power correlations,” Sol. Energy, vol. 83, 5, pp. 614-624, 2009, https://doi.org/10.1016/j.solener.2008.10.008
  6. E. Henao, D. Márquez, J. Villegas, S. Serna, C. Ramos, and D. González, “Modelo matemático de sistemas fotovoltaicos para búsqueda distribuida del punto de máxima potencia”, Tecno Lógicas, vol. 19, n.º 37, pp. 108-124, 2016.
  7. J. D. Bastidas-Rodriguez, E. Franco, G. Petrone, C. A. Ramos-Paja, and G. Spagnuolo, “Model-Based Degradation Analysis of Photovoltaic Modules Through Series Resistance Estimation,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 62, n.º 11, pp. 7256-7265, 2015, https://doi.org/10.1109/TIE.2015.2459380
  8. P. Bhatnagar and R. K. Nema, “Maximum power point tracking control techniques: Stateof-the-art in photovoltaic applications,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 23, pp. 224-241, 2013, https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.02.011
  9. D. González Montoya, “Control and optimization strategies to maximize the energy generated by photovoltaic sources” (Doctoral dissertation, Universidad Nacional de Colombia-Sede Manizales), 2017, http://www.bdigital.unal.edu.co/56931/
  10. G. Petrone, C. Ramos-Paja y G. Spagnuolo, “Photovoltaic Sources Modeling”. PV Models, 2017, https://www.researchgate.net/publication/319493486_Photovoltaic_Sources_Modeling
  11. X. H. Nguyen and M. P. Nguyen, “Mathematical modeling of photovoltaic cell/module/arrays with tags in Matlab/Simulink,” Environ. Syst. Res., vol. 4, n.º 1, 2015, https://doi.org/10.1186/s40068-015-0047-9
  12. Pranahita, B. S., Kumar, A. S. y Babu, A. P. A. (2014). A Study on Modelling and Simulation of Photovoltaic Cells. Int J Res Eng Technol, 3, 101-8.
  13. H. Tian, F. Mancilla-David, K. Ellis, E. Muljadi, and P. Jenkins, “A cell-to-module-to-array detailed model for photovoltaic panels,” Sol. Energy, vol. 86, n.º 9, pp. 2695-2706, 2012, https://doi.org/10.1016/j.solener.2012.06.004
  14. P. Suskis and I. Galkin, “Enhanced photovoltaic panel model for MATLAB-simulink environment considering solar cell junction capacitance,” Iecon Proc. (Industrial Electron. Conf., pp. 1613-1618, 2013, https://doi.org/10.1109/IECON.2013.6699374.
  15. T. Ahmad, S. Sobhan, and M. F. Nayan, “Comparative Analysis between Single Diode and Double Diode Model of PV Cell: Concentrate Different Parameters Effect on Its Efficiency,” J. Power Energy Eng., vol. 04, n.º 03, pp. 31-46, 2016, https://doi.org/10.4236/jpee.2016.43004.
  16. A. R. Jordehi, “Parameter estimation of solar photovoltaic (PV) cells: A review,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 61, pp. 354-371, 2016, https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.03.049.
  17. O. Mares, M. Paulescu, and V. Badescu, “A simple but accurate procedure for solving the five-parameter model,” Energy Convers. Manag., vol. 105, pp. 139-148, 2015, https://doi.org/10.1016/j.enconman.2015.07.046.
  18. J. Bai, S. Liu, Y. Hao, Z. Zhang, M. Jiang, and Y. Zhang, “Development of a new compound method to extract the five parameters of PV modules,” Energy Convers. Manag., vol. 79, pp. 294-303, 2014, https://doi.org/10.1016/j.enconman.2013.12.041.
  19. L. Peng, Y. Sun, and Z. Meng, “An improved model and parameters extraction for photovoltaic cells using only three state points at standard test condition,” J. Power Sources, vol. 248, pp. 621-631, 2014, https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2013.07.058.
  20. J. J. Soon, K. S. Low, and S. T. Goh, “Multi-dimension diode photovoltaic (PV) model for different PV cell technologies,” IEEE Int. Symp. Ind. Electron., pp. 2496-2501, 2014, https://doi.org/10.1109/ISIE.2014.6865012.
  21. A. Orioli and A. Di Gangi, “A procedure to calculate the five-parameter model of crystalline silicon photovoltaic modules on the basis of the tabular performance data,” Appl. Energy, vol. 102, pp. 1160-1177, 2013, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.06.036.
  22. A. Chouder, S. Silvestre, N. Sadaoui, and L. Rahmani, “Modeling and simulation of a grid connected PV system based on the evaluation of main PV module parameters,” Simul. Model. Pract. Theory, vol. 20, n.º 1, pp. 46-58, 2012, https://doi.org/10.1016/j.simpat.2011.08.011.
  23. K. Ding, X. Bian, H. Liu, and T. Peng, “A MATLAB-simulink-based PV module model and its application under conditions of nonuniform irradiance,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 27, n.º 4, pp. 864-872, 2012, https://doi.org/10.1109/TEC.2012.2216529.
  24. V. Lo Brano, A. Orioli, G. Ciulla, and A. Di Gangi, “An improved five-parameter model for photovoltaic modules,” Sol. Energy Mater. Sol. Cells, vol. 94, n.º 8, pp. 1358-1370, 2010, https://doi.org/10.1016/j.solmat.2010.04.003.
  25. D. Oliva, E. Cuevas, and G. Pajares, “Parameter identification of solar cells using artificial bee colony optimization,” Energy, vol. 72, pp. 93-102, 2014, https://doi.org/10.1016/j.energy.2014.05.011.
  26. A. Askarzadeh and A. Rezazadeh, “Artificial bee swarm optimization algorithm for parameters identification of solar cell models,” Appl. Energy, vol. 102, pp. 943-949, 2013, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.09.052.
  27. D. H. Muhsen, A. B. Ghazali, T. Khatib, and I. A. Abed, “Extraction of photovoltaic module model’s parameters using an improved hybrid differential evolution/electromagnetism-like algorithm,” Sol. Energy, vol. 119, pp. 286-297, 2015, https://doi.org/10.1016/j.solener.2015.07.008.
  28. L. L. Jiang, D. L. Maskell, and J. C. Patra, “Parameter estimation of solar cells and modules using an improved adaptive differential evolution algorithm,” Appl. Energy, vol. 112, pp. 185-193, 2013, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.06.004.
  29. W. Gong and Z. Cai, “Parameter extraction of solar cell models using repaired adaptive differential evolution,” Sol. Energy, vol. 94, pp. 209-220, 2013, https://doi.org/10.1016/j.solener.2013.05.007.
  30. V. Khanna, B. K. Das, D. Bisht, Vandana, and P. K. Singh, “A three diode model for industrial solar cells and estimation of solar cell parameters using PSO algorithm,” Renew. Energy, vol. 78, pp. 105-113, 2015, https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.12.072.
  31. M. F. AlHajri, K. M. El-Naggar, M. R. AlRashidi, and A. K. Al-Othman, “Optimal extraction of solar cell parameters using pattern search,” Renew. Energy, vol. 44, pp. 238-245, 2012, https://doi.org/10.1016/j.renene.2012.01.082.
  32. K. M. El-Naggar, M. R. AlRashidi, M. F. AlHajri, and A. K. Al-Othman, “Simulated Annealing algorithm for photovoltaic parameters identification,” Sol. Energy, vol. 86, n.º 1, pp. 266-274, 2012, https://doi.org/10.1016/j.solener.2011.09.032.
  33. Q. Niu, L. Zhang, and K. Li, “A biogeography-based optimization algorithm with mutation strategies for model parameter estimation of solar and fuel cells,” Energy Convers. Manag., vol. 86, pp. 1173-1185, 2014, https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.06.026.
  34. A. Askarzadeh and A. Rezazadeh, “Parameter identification for solar cell models using harmony search-based algorithms,” Sol. Energy, vol. 86, n.º 11, pp. 3241-3249, 2012, https://doi.org/10.1016/j.solener.2012.08.018.
  35. V. J. Chin, Z. Salam, and K. Ishaque, “Cell modelling and model parameters estimation techniques for photovoltaic simulator application: A review,” Appl. Energy, vol. 154, n.º 1, pp. 500-519, 2015, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.05.035.
  36. J. D. Bastidas-Rodriguez, E. Franco, G. Petrone, C. A. Ramos-Paja, and G. Spagnuolo, “Quantification of photovoltaic module degradation using model based indicators,” Math. Comput. Simul., vol. 131, pp. 101-113, 2017, https://doi.org/10.1016/j.matcom.2015.04.003.
  37. R. M. Corless, G. H. Gonnet, D. E. G. Hare, and D. E. Knuth, “On the Lambert W Function,” D.E.G. al. Adv Comput Math, vol. 5, n.º 5, pp. 329-330, 1996, https://doi.org/10.1007/BF02124750.
  38. J. Accarino, G. Petrone, C. a. Ramos-Paja, and G. Spagnuolo, “Symbolic algebra for the calculation of the series and parallel resistances in
  39. V module model,” 4th Int. Conf. Clean Electr. Power Renew. Energy Resour. Impact, ICCEP, pp. 62-66, 2013, https://doi.org/10.1109/ICCEP.2013.6586967.
  40. M. Clerc, “Standard Particle Swarm Optimisation: From 2006 to 2011,” Preprint work document, 2012, hal-00764996.
  41. S. Lineykin, M. Averbukh, and A. Kuperman, “Five-parameter model of photovoltaic cell based on STC data and dimensionless,” IEEE 27th Conv. Electr. Electron. Eng. Isr., pp. 1-5, 2012, https://doi.org/10.1109/EEEI.2012.6377079.
  42. H. J. A. P. J. Tobon Andres Felipe, “Estimación de los parámetros de un modelo matemático de una celda fotovoltaica utilizando un algoritmo de optimización de búsqueda de patrones,” Ingenio Magno, vol. 5, pp. 95-101, 2015, http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ingeniomagno/article/view/883
Cómo citar
Tobon Mejia, A. F., Rojas Montano, J. J., Serna Garces, S. I., & Herrera Cuartas, J. A. (2021). Estimación de los parámetros del modelo de un solo diodo del módulo fotovoltaico aplicando el método de optimización basado en búsqueda de patrones mejorado. Revista Ingenierías Universidad De Medellín, 20(38), 13-32. https://doi.org/10.22395/rium.v20n38a1

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Send mail to Author


Send Cancel

Estamos indexados en