Estudio comparativo de distintas estrategias de seguimiento del punto de máxima potencia de un generador fotovoltaico

Benito Oliva, Álvaro (2020). Estudio comparativo de distintas estrategias de seguimiento del punto de máxima potencia de un generador fotovoltaico. Trabajo Fin de Grado / Proyecto Fin de Carrera, E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM).

Descripción

Título: Estudio comparativo de distintas estrategias de seguimiento del punto de máxima potencia de un generador fotovoltaico
Autor/es:
  • Benito Oliva, Álvaro
Director/es:
Tipo de Documento: Trabajo Fin de Grado o Proyecto Fin de Carrera
Grado: Grado en Ingeniería Eléctrica
Fecha: Septiembre 2020
Materias:
ODS:
Escuela: E.T.S.I. Diseño Industrial (UPM)
Departamento: Ingeniería Eléctrica, Electrónica Automática y Física Aplicada
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El desarrollo de este Trabajo Fin de Grado se debe a la necesidad de estudiar el comportamiento de las distintas estrategias para el seguimiento del punto de máxima potencia. Para ello, se ha recurrido a las herramientas de Matlab y Simulink para modelar el comportamiento de módulos fotovoltaicos bajo distintas condiciones de temperatura, irradiancia y sombreado parcial.
Asimismo, se ha evaluado también la eficiencia de varios algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia, en particular el algoritmo Perturb & Observe, el de Conductancia Incremental y un algoritmo novedoso desarrollado para condiciones de sombreado parcial.
Los resultados muestran eficiencias de seguimiento bajo condiciones de irradiancia única muy elevadas (superiores al 99%) para los algoritmos de Pertub & Observe y de conductancia incremental.
Por otro lado, se ha comprobado el comportamiento del algoritmo de Perturb & Observe clásico bajo condiciones de sombreado parcial y se ha obtenido una eficiencia del 88,8 %, muy inferior al 98,8% que se logra con el algoritmo desarrollado en este TFG para esas condiciones.

Más información

ID de Registro: 64320
Identificador DC: https://oa.upm.es/64320/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:64320
Depositado por: Álvaro Benito Oliva
Depositado el: 22 Oct 2020 09:33
Ultima Modificación: 22 Oct 2020 09:33