Análisis y simulación de algoritmos de control para el seguimiento del punto de máxima potencia de sistemas solares fotovoltaicos conectados a la red eléctrica

Abstract

Este trabajo investiga la efectividad de los métodos de seguimiento del punto de máxima potencia (SPMP) de sistemas solares fotovoltaicos (FV) más utilizados en la actualidad. Para ello se proponen modelos detallados de los paneles solares FV y del sistema electrónico de acondicionamiento de potencia utilizado para la conexión con la red eléctrica. El sistema completo se simula usando SimPowerSystems de MATLAB/Simulink, el cual cuenta con librerías específicas para la modelación de dispositivos electrónicos de potencia y algoritmos de control avanzados. Entre los métodos de SPMP estudiados se destacan: “Perturbación y Observación” (PyO) y “Conductancia Incremental” (CondInc). Las características tanto de estado estacionario como transitorias de cada algoritmo de control se analizan en profundidad y se comparan utilizando un índice de desempeño energético propuesto. A partir de esto, se demuestra que el SPMP de tipo CondInc presenta el mejor desempeño dinámico y reduce notablemente los problemas de oscilaciones que surgen con la aplicación del algoritmo PyO ante bruscas variaciones de los factores climáticos.

This work investigates the effectiveness of the algorithms for maximum power point tracking (MPPT) of photovoltaic (PV) solar systems more used at present. To this aim, detailed models of the PV solar modules and electronic power conditioning system used for connection to the electric grid are proposed. The whole PV system is simulated by using SimPowerSystems of MATLAB/Simulink, which has specific libraries for modeling power electronic devices and advanced control algorithms. Among the MPPT methods studied, "Perturbation and Observation" (P&O) and "Incremental Conductance" (IncCond) stand out. Both the steady-state and transient characteristics of each control algorithm are fully analyzed and compared by using a proposed energy performance index. As a result, it is demonstrated that the IncCond algorithm presents the best dynamic performance and reduces notably the problems of oscillations that emerge with the application of P&O algorithm in cases of abrupt variations of the climatic factors.