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

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 potenci...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Molina, Marcelo Gustavo, Mercado, Pedro Enrique, Wiernes, Pablo Ezequiel
Formato:	Articulo
Lenguaje:	Español
Publicado:	2007
Materias:	Ingeniería evaluación energética Energía Renovable conductancia incremental convertidor de CC/CC elevador de tensión inversor fuente de tensión perturbación y observación seguidor del punto de máxima potencia sistema fotovoltaico
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/93306
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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.
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