Tối ưu điểm phát công suất cực đại của pin quang điện làm việc trong điều kiện bóng che

.
Nhưng khi xuất hiện bóng che, các modul nhận được
mức độ bức xạ không đồng đều, hai giải thuật cho kết
quả khác nhau trong cùng điều kiện vận hành. Cụ thể,
PSO luôn xác định đúngGMPP trongmọi trường hợp
còn P&O kém chính xác hơn khi bị bẫy vào LMPP
như trongHình 10 và 12.
Các số liệu thu được từ mô phỏng bằng PSIM và thực
nghiệm trên mô hình được thống kê và so sánh trong
Bảng 4 cho thấy: giải thuật PSO đề xuất luôn có hiệu
suất lớn hơn so với phương pháp truyền thống. Bên
cạnh đó, việc mô phỏng với 5 modul PV cũng được
thực hiện để so sánh độ chính xác, hiệu suất và tốc
độ hội tụ của giải thuật đề xuất với các thuật toán
tối ưu khác. Bức xạ trên các modul được điều khiển
329
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
Hình 5: Lưu đồ giải thuật PSO đề xuất
330
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
Hình 6: Lưu đồ giải thuật P&O.
Hình 7: MPPT trong TH1và TH2.
331
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
Hình 8: MPPT trong TH3 và TH4.
Hình 9: Sơ đồ kết nối mô hình thực nghiệm.
thay đổi ngẫu nhiên trong quá trình mô phỏng. Khi
thay đổi trật tự các modul bị bóng che không làm ảnh
hưởng đến đặc tuyến P-V và giá trị GMPP của hệ
thống (Hình 13). Nó cũng cho thấy rằng tốc độ hội
tụ của PSO luôn lớn hơn các giải thuật tối ưu khác
(0,08s) với mức hiệu suất cao (554,78/556 = 0,9978)
(Hình 14), trong khi P&O bị rơi vào LMPP khi bức
xạ thay đổi liên tục
Những thông số trong Bảng 5 cho thấy rằng: với các
thuật toán tối ưu dựa trên nền tảng bầy đàn có chung
một nhược điểm là tốc độ đáp ứng chậm. Bên cạnh
đó, số lượng cá thể hạn chế sẽ không chắc chắn đảm
bảo mọi lúc đều cho kết quả chính xác. Nhưng với
việc chọn wi, c1 và c2 hợp lý thì vấn đề định vị được
GMPP bằng PSO có xác suất rất lớn. Điều này được
thể hiện trongHình 14, tại những thời điểm ban đầu
0s, 0,2s và 0,4smặc dù các cá thể chưa có vị trí tốt nhất
(Gbest ) nhưng với sự điều chỉnh thông số bầy đàn tích
cực đã giảmđáng kể thời gian và không gian tìm kiếm.
Như vậy, cho đến hiện tại, với các ví dụmô phỏng trên
hệ thống modul PV thì PSO chắc chắn sẽ tìm được
GMPP. Nó cũng cho thấy tính linh hoạt và hiệu quả
của giải pháp đề xuất.
332
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
Bảng 4: So sánh kết quảmô phỏng và thực nghiệm.
Thống kê theo công suất (W)
TH Kết quả mô phỏng Kết quả thực nghiệm
Pmax
(W)
P&O (W) PSO
(W)
Pmax
(W)
P&O (W) PSO
(W)
1 190,07 185,36 185,35 182,6 178,4 179,3
2 106,51 62,18 103,83 108,2 94,49 107,9
3 51,05 48,01 50,39 48,53 48,43 48,23
4 55,79 48,01 54,96 55,04 48,23 55,03
Thống kê theo phần trăm (%)
TH Kết quả mô phỏng Kết quả thực nghiệm
P&O (%) PSO (%) P&O (%) PSO (%)
1 97,522 97,516 97,699 98,193
2 58,379 97,483 87,329 99,723
3 94,045 98,707 99,794 99,382
4 86,055 98,510 87,627 99,982
Bảng 5: So sánh các giải thuật tối ưu 14
Giải thuật GMPPT Độ phức tạp Tốc độ hội tụ (s) Hiệu suất (%)
PSO đề xuất - 0,08 99,78
L_PSO 3 Thấp 0,35 99,99
M-PSO 4 Trung bình 1,3 98,92
ACO 5 Thấp 1,1 100
BA 6 Thấp 1,3 99,98
FFA 7 Trung bình 1,3 99,8
FWA 8 Thấp - -
GWO 9 Cao - 99,92
WHA 10 Trung bình 4,6 99,99
INC-FFA 11 Trung bình 0,38 99,99
FWA-P&O 12 Trung bình - -
PSO-P&O 13 Trung bình 0,9 -
333
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
Hình 10: Kết quả thực nghiệm trong TH2.
Hình 11: Kết quả thực nghiệm trong TH3.
KẾT LUẬN
Mô hình thí nghiệm được xây dựng trên nền PSIM
và kiểm chứng thực nghiệm bằng Chroma 62050H
nhằm nghiên cứu ảnh hưởng của bóng che một phần
đến đặc tính làm việc của hệ thống PV và hiệu quả
của giải thuật PSO trong việc xác định GMPP. Với kết
quả thu được kể trên, nghiên cứu đã chỉ ra rằng.
• Trong điều kiện làm việc bình thường, việc xác
định MPPT bằng PSO và P&O là như nhau.
Điều này là do chỉ có một điểm MPP duy nhất
khi bức xạ trên các modul PV đồng bộ.
• Khi có bóng che, số đỉnh MPP tăng lên khiến
cho việc xác định GMPP phức tạp, giải thuật
PSO đề xuất thể hiện tính hiệu quả vượt trội
khi luôn bám sát GMPPT, khả năng hoạt động
khá ổn định và linh hoạt trong quá trình mô
phỏng cũng như thực nghiệm. Trong khi đó,
giải thuật P&O kém ổn định hơn và bị bẫy vào
LMPP. Điều này cho thấy PSO có thể đáp ứng
tốt trong việc bám sát MPP trong những điều
kiện vận hành phức tạp.
Kết quả nghiên cứu mở ra những hướng nghiên cứu
mới như: cải tiến, ứng dụng PSO vào những cấu hình
334
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
Hình 12: Kết quả thực nghiệm trong TH4.
Hình 13: Pmax của PV khi bức xạ thay đổi
Hình 14: GMPPT khi bức xạ thay đổi liên tục
335
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
PV phức tạp hơn để nâng cao hiệu quả của hệ thống;
nâng cao tốc độ dò tìm MPP của giải thuật để tránh
lãng phí điện năng; thiết kế các mạch DC-DC công
suất lớn đáp ứng nhu cầu nghịch lưu hòa lưới của hệ
thống PV.
DANHMỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
ACO: tối ưu đàn kiến - Ant Colony Optimization
BA: thuật toán con dơi - Bat Algorithm
DC-DC: bộ biến đổi điện áp một chiều
FFA: thuật toán đom đóm - Firefly Algorithm
FWA: thuật toán pháo hoa - Firework Algorithm
GMPP: điểm phát công suất cực đại toàn cục –Global
Maximum Power Point
GMPPT: theo dõi điểm phát công suất cực đại toàn
cục – Global Maximum Power Point Tracking
GWO: thuật toán tối ưu hóa bầy sói xám - Grey Wolf
Optimization
INC: phương pháp điện dẫn gia tăng - Incremental
Conductance
LMPP: điểm phát công suất cực đại địa phương - Lo-
cal Maximum Power Point
MPP: điểm phát công suất cực đại - Maximum Power
Point
MPPT: theo dõi điểm phát công suất cực đại - Maxi-
mum Power Point Tracking
M-PSO: thuật toán tối ưu hóa bầy đàn hiệu chỉnh -
Modified PSO
P&O: thuật toán nhiễu loạn và quan sát - Perturb and
Observe
PGS: hệ thống nhà máy điện mặt trời - Photovoltaic
Generation System
PSC: điều kiện bóng che một phần - Partially Shaded
Condition
PSO: thuật toán tối ưu hóa bầy đàn - Particle Swarm
Optimization
PV: pin quang điện - Photovoltaic
WOA: thuật toán cá voi - Whale Optimization Algo-
rithm
XUNGĐỘT LỢI ÍCH
Nhóm tác giả xin camđoan rằng không có bất kỳ xung
đột lợi ích nào trong công bố bài báo.
ĐÓNGGÓP CỦA TÁC GIẢ
Bùi Văn Hiền tham gia vào việc đưa ra ý tưởng bài
viết, thu thập dữ liệu và xây dựng giải thuật cho nội
dung bài viết.
Trương Việt Anh tham gia vào việc thiết kế, xây dựng
mạch điều khiển cho mô hình thực nghiệm, kiểm tra
các thông số thực nghiệm và hiệu chỉnh hình thức
tổng quan bài viết.
Quách Thanh Hải tham gia quá trình thực nghiệm,
mô phỏng so sánh và đưa ra kết luận, giải thích các
dữ liệu và thông số kỹ thuật cũng như hiệu chỉnh nội
dung bài viết.
TÀI LIỆU THAMKHẢO
1. Ehsanul, Kumar P, Sandeep, Adelodun AA, Kim KH. Solar en-
ergy: Potential and future prospects. Renewable and Sus-
tainable Energy Reviews. 2018;82:894–900. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.09.094.
2. Al-Saidi M, Lahham N. Solar energy farming as a devel-
opment innovation for vulnerable water basins. Develop-
ment in Practice. 2019;Available from: https://doi.org/10.1080/
09614524.2019.1600659.
3. Ram JP, Rajasekar N. A new robust, mutated and fast track-
ing LPSOmethod for solar PVmaximumpower point tracking
under partial shaded conditions. Appl Energy. 2017;201:45–
59. Available from: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.05.
102.
4. Chao RM, Nasirudin A, Wang IK, Chen PL. Multicore PSO op-
eration for maximum power point tracking of a distributed
photovoltaic system under partially shading condition. Int
J of Photoenergy 2016. 2016;p. 1–19. Available from: https:
//doi.org/10.1155/2016/9754514.
5. Titri S, Larbes C, Toumi KY, Benatchba K. A new MPPT con-
troller based on the ant colony optimization algorithm for
photovoltaic systems under partial shading conditions. Appl
Soft Comput. 2017;58:465–479. Available from: https://doi.
org/10.1016/j.asoc.2017.05.017.
6. Kaced K, Larbes C, Ramzan N, Bounabia M, Dahmane ZE. Bat
algorithm based maximum power point tracking for photo-
voltaic system under partial shading conditions. Sol Energy.
2017;158:490–503. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
solener.2017.09.063.
7. Teshome DF, Lee CH, Lin YW, Lian KL. A modifiedfirefly algo-
rithm for photovoltaic maximum power point tracking con-
trol under partial shading. IEEE J Emerg Sel Top Power Elec-
tron. 2017;5(2):661–671. Available from: https://doi.org/10.
1109/JESTPE.2016.2581858.
8. Rajsekar N, Pabbewar A, Bhardwaj P, Verma M. Fireworks al-
gorithm for MPPT. Int J Eng Res Technol. 2016;5(1):287–291.
Available from: https://doi.org/10.17577/IJERTV5IS010295.
9. Mohanty S, Subudhi B, Ray PK. A new MPPT design using
GreyWolf optimization technique for photovoltaic systemun-
der partial shading conditions. IEEE Trans Sustain Energy.
2016;7(1):181–188. Available from: https://doi.org/10.1109/
TSTE.2015.2482120.
10. Kumar CHS, Rao RSA. Novel global MPP tracking of photo-
voltaic system based on whale optimization algorithm. Int J
Renew Energy Dev. 2016;5(3):225–232. Available from: https:
//doi.org/10.14710/ijred.5.3.225-232.
11. Shi JY, Ling LT, Xue F, Qin ZJ, Li YJ, Lai ZX, et al. Combining in-
cremental con-ductance andfirefly algorithm for tracking the
global MPP of PV arrays. J Renew Sustain Energy. 2017;9(2):1–
19. Available from: https://doi.org/10.1063/1.4977213.
12. Chakkarapani M, Raman GP, Raman GR, Ganesan SI, Chilakap-
atiN. Fireworks enrichedP&Oalgorithm forGMPPTanddetec-
tion of partial shading in PV systems. IEEE Trans Power Elec-
tron. 2017;32(6):4432–4443. Available from: https://doi.org/
10.1109/TPEL.2016.2604279.
13. Hanafiah S, Ayad A, Hehn A, Kennel R. A hybrid MPPT for
quasi-Z-source inverters in PVapplications under partial shad-
ing condition. Proceedings of the 11th IEEE international con-
ference on compatibility, power electronics and power en-
gineering; 4-6 April 2017 ;Available from: https://doi.org/10.
1109/CPE.2017.7915208.
336
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Kĩ thuật và Công nghệ, 3(1):326-338
14. Belhachat F, Larbes C. A review of global maximum power
point tracking techniques of photovoltaic system under par-
tial shading conditions. Renewable and Sustainable Energy
Reviews. 2018;92:513–553. Available from: https://doi.org/10.
1016/j.rser.2018.04.094.
15. Priyadarshi N, Padmanaban S, Popa LM, Blaabjerg F, Azam
F. Maximum Power Point Tracking for Brushless DC Motor-
Driven Photovoltaic Pumping Systems Using a Hybrid ANFIS-
FLOWER . Pollination Optimization Algorithm. 2018;11(5):1–
16. Available from: https://doi.org/10.3390/en11051067.
16. El-Helw HM, Magdy A, Marei MI. A hybrid maximum power
point tracking technique for partially shaded photovoltaic ar-
rays. IEEE Access. 2017;5:11900–11908. Available from: https:
//doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2717540.
17. Chakkarapani M, Raman GP, Raman GR, Ganesan SI, Chilakap-
atiN. Fireworks enrichedP&Oalgorithm forGMPPTanddetec-
tion of partial shading in PV systems. IEEE Trans Power Elec-
tron. 2017;32(6):4432–4443. Available from: https://doi.org/
10.1109/TPEL.2016.2604279.
18. Mohanty S, Subudhi B, Ray PK. A Grey Wolf assisted perturb
& observe MPPT algorithm for a PV system. IEEE Trans Energy
Convers. 2016;32(1):340–347. Available from: https://doi.org/
10.1109/TEC.2016.2633722.
19. Ramaprabha R, Mathur BL. AComprehensive Review and
Analysis of Solar Photovoltaic Array Configurations under
Partial Shaded Conditions. Hindawi Publishing Corporation.
International Journal of Photoenergy. 2012;Available from:
https://doi.org/10.1155/2012/120214.
20. Manna DL, Vigni VL, Sanseverinon ER, Dio VD, Romano P. Re-
configurable electrical interconnection strategies for photo-
voltaic arrays: A review. Renewable and Sustainable Energy
Reviews. 2014;33. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
rser.2014.01.070.
21. del Valle Y, Hernandez JC, Venayagamoorthy GK, Harley RG.
Multiple STATCOM Allocation and Sizing Using Using Particle
Swarm Optimization. PSCE. 2006;p. 1884–1891. Available
from: https://doi.org/10.1109/PSCE.2006.296200.
337
Science & Technology Development Journal – Engineering and Technology, 3(1):326-338
Open Access Full Text Article Research Article
1Ho Chi Minh City University of Food
Industry, Viet Nam
2Ho Chi Minh City University of
Technology and Education, Viet Nam
3Ho Chi Minh City University of
Technology and Education, Viet Nam
Correspondence
Anh Truong Viet, Ho Chi Minh City
University of Technology and Education,
Viet Nam
Email: anhtv@hcmute.edu.vn
History
 Received: 13/08/2019
 Accepted: 10/12/2019
 Published: 31/3/2020
DOI : 10.32508/stdjet.v3i1.544
Copyright
© VNU-HCM Press. This is an open-
access article distributed under the
terms of the Creative Commons
Attribution 4.0 International license.
Optimization of themaximum power point of photovoltaic
working under partial shading conditions
Hien Bui Van1, Anh Truong Viet2,*, Hai Quach Thanh3
Use your smartphone to scan this
QR code and download this article
ABSTRACT
Photovoltaic is used to convert electricity from solar radiation. The working characteristics of pho-
tovoltaic depend on environmental conditions such as temperature, solar radiation intensity, and
the surrounding environment. During operation, the photovoltaic generation system (PGS) can be
partially or completely shaded due to natural phenomena such as clouds, buildings, dust, animals,
electric pillars, trees ... these are changing the characteristics of the system's power output of PV.
This paper proposes a maximum power point tracking algorithm for PGS operating under partially
shaded condition (PSC) based on Particle Swarm Optimization (PSO) method, and a configuration
comprises of three PVmodules type PHM60W36 is used to simulate using PSIM software. The study
focusedon changing theworking characteristics of the photovoltaic systemwhen changing factors
such as level, location of the photovoltaic module are shaded. The effectiveness of the proposed
method is not only compared with the traditional Perturb and Observe (P&O) method but also
compared with those proposed previously under the same operating conditions. In addition, an
experimental model was developed to investigate the response of the proposed solution in the
real environment with the Chroma-62050H simulator. The results show the superiority of the pro-
posed solution in improving the performance MPPT and convergence speed of the system under
complex operating conditions.
Key words: partial shading, photovoltaic (PV) cell, solar array, P-V characteristic
Cite this article : Bui Van H, Truong Viet A, Quach Thanh H.Optimization of themaximumpower point
of photovoltaic working under partial shading conditions. Sci. Tech. Dev. J. – Engineering and Technol-
ogy; 3(1):326-338.
338