การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการใช้เทคนิคการติดตามกำลังไฟฟ้าสูงสุดของเซลล์แสงอาทิตย์ ระหว่าง P&O อัลกอริทึม และ PSO อัลกอริทึม
คำสำคัญ:
P&O อัลกอริทึม, PSO อัลกอริทึม, การติดตามกำลังไฟฟ้าสูงสุดบทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้เป็นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพการใช้เทคนิคการติดตามกำลังไฟฟ้าสูงสุดของเซลล์แสงอาทิตย์ ระหว่าง P&O อัลกอริทึม และ PSO อัลกอริทึม โดยการทดลองต่อแผงเซลล์แสงอาทิตย์ ทั้งหมด 3 แผง ต่อแบบอนุกรมกัน ได้กำลังไฟฟ้าสูงสุดอยู่ที่ 450 วัตต์ ต่อผ่านวงจรซิงโครนัสบั๊ก-บูส คอนเวอร์เตอร์ ที่ใช้ในการติดตามกำลังไฟฟ้าของเซลล์แสงอาทิตย์ สู่โหลดตัวต้านทานขนาด 600 วัตต์ ในการทดลองจะทำการใช้อัลกอริทึมทั้งหมด 2 อัลกอริทึม คือ P&O อัลกอริทึม กับ PSO อัลกอริทึม และ หาค่าประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นของทั้งสองอัลกอริทึม ผลการทดลองพบว่า PSO อัลกอริทึม สามารถติดตามกำลังไฟฟ้าได้เร็วกว่าแบบ P&O อัตราการแกว่งของค่าพลังงานน้อยกว่า และ ในกรณีที่มีเงาตกกระทบบางส่วน ประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นกว่าแบบ P&O ถึง 17 เปอร์เซ็นต์ PSO อัลกอริทึม โดยรวมมีประสิทธิภาพมากกว่า P&O อัลกอริทึม แต่มีความยุ่งยากซับซ้อนกว่า P&O อัลกอริทึมและการเข้าหาจุดสูงสุดของพลังงานของเซลล์แสงอาทิตย์ถึงจะเร็วกว่าแต่การเข้าหาจุดสูงสุดมีอัตราการแกว่งมากกว่า P&O อัลกอริทึม
References
2. Poshtkouhi, S., Biswas, A., Trescases, O., 2012, “DC-DC Converter for High Granularity, Sub-String MPPT in Photovoltaic Applications Using a Virtual-Parallel Connection,” IEEE, pp.86-92.
3. Barchowsky, A., Parvin, J.P., Reed, G.F., 2011, “A Comparative Study of MPPT Methods for Distributed Photovoltaic Generation,” IEEE, pp.1-7.
4. Ishaque, K., Salam, Z., Amjad, M. and Mekhilef, S., 2012, “An Improved Particle Swarm Optimization (PSO)–Based MPPT for PV with Reduced Steady-State Oscillation,” IEEE Trans. Power Electronics, vol.27, no.8, pp. 3627-3638.
5. Abdulazeez, M., Iskender, I., 2011, “SIMULATION AND EXPERIMENTAL STUDY OF SHADING EFFECT ON SERIES AND PARALLEL CONNECTED PHOTOVOLTAIC PV MODULES,” ELECO, pp.I-28 – I-32
6. Ren, X., Ruan, X., Qian, H., Li, M. and Chen, O., 2008, “Dual-edge modulated four-switch Buck-Boost converter,” IEEE, pp. 3635-3641.
7. Eberhart, R. and Kennedy, J., 1995, “A new optimizer using particle swarm theory,” in Proc. 6th Int. Symp. Micro Mach. Human Sci., pp. 39–43.
