DSpace Repository

Improved clamped z-source converter with optimized maximum power point tracker for hybrid renewable energy systems based energy management system

Show simple item record

dc.contributor.author SARANYA, M.
dc.contributor.author GIFTSON, S.G.
dc.date.accessioned 2024-11-18T10:55:43Z
dc.date.available 2024-11-18T10:55:43Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.citation SARANYA, M. and S.G. GIFTSON. Improved clamped z-source converter with optimized maximum power point tracker for hybrid renewable energy systems based energy management system = Convertorul îmbunătățit de limitare a impedanței cu sistemul optimizat de urmărire a punctului de putere maximă pentru sistemul de control al unui sistem combinat de alimentare cu surse de energie regenerabile. Problemele energeticii regionale. 2024, nr 1 (61), pp. 50-65. ISSN 1857-0070. en_US
dc.identifier.issn 1857-0070
dc.identifier.uri https://www.doi.org/10.52254/1857-0070.2024.1-61.05
dc.identifier.uri http://repository.utm.md/handle/5014/28584
dc.description.abstract In light of the intermittent and seasonal nature of wind and solar energy, electrical systems are becoming more problematic to operate. The purpose of the work is to establish an energy storage system that helps to minimize such operational challenges, which are essential to improve grid stability and reliability. The tasks solved in the article to achieve the given goal are the following: incorporating an energy management system with the aid of improved converter and optimized maximum power point (MPPT) for (Photovoltaic) PV and PMSG (permanent magnet synchronous generator) based wind system. On comparing with conventional Z-source converters, a novel improved clamped Z-source converter, which is utilized in this work has high efficiency with low THD and it has the capacity to protect electrical circuits against damage caused by short circuits, overcurrent and overvoltage. The Pulse Width Modulation (PWM) rectifier is implemented to convert AC-DC supply obtained from the PMSG wind system. Firefly optimization with an aid of Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) technique is employed as an MPPT system for extracting optimal power from photovoltaic system. The excess energy obtained from the hybrid sources are stored in the battery and it is controlled by the recurrent neural network (RNN) with the bidirectional converter. The overall developed system is executed in MATLAB software and the most important outcomes are demonstrated in terms of high efficiency with 91.2%, high tracking efficiency of 98.54% and reduced THD of 2.45% respectively. The significance of results obtained in this research lies in the advancement of renewable energy integration technologies. By overcoming the challenges associated with intermittent energy sources, the developed system contributes to the improvement of grid stability and reliability. en_US
dc.description.abstract Datorită naturii intermitente și sezoniere a energiei eoliene și solare, operarea sistemelor electrice devine din ce în ce mai dificilă. Integrarea sistemelor de stocare a energiei poate minimiza aceste probleme operaționale pentru a îmbunătăți stabilitatea și fiabilitatea rețelei. În acest sens, lucrarea propusă implementează un sistem de management al energiei folosind un convertor avansat și un sistem optimizat de control al punctului de putere maximă pentru sisteme fotovoltaice și eoliene bazat pe un generator sincron cu magnet permanent. Un convertor de impedanță de limitare a sursei Z nou și îmbunătățit este utilizat pentru a crește puterea de ieșire a sistemului fotovoltaic și pentru a asigura o eficiență ridicată, iar un redresor cu modulație de lățime a impulsurilor (RMI) este utilizat pentru a converti puterea AC în DC de la sistemul de energie eoliană. Optimizarea prin metoda ”flacărăfluturaș” cuplată cu funcția de bază radială rețeaua neuronală este utilizată ca sistem de urmărire pentru a optimiza punctul de putere maximă pentru a obține puterea optimă din sistemul fotovoltaic. Excesul de energie obținut din surse hibride de energie regenerabilă este stocat într-o baterie și controlat de o rețea neuronală recurentă folosind un convertor bidirecțional. Semnificația rezultatelor obținute este îmbunătățirea calității tensiunii de ieșire a sistemului de alimentare, reducerea coeficientului de distorsiune neliniară și creșterea eficienței conversiei. en_US
dc.description.abstract Ввиду прерывистого и сезонного характера ветровой и солнечной энергии эксплуатация электрических систем становится все более проблематичной. Интеграция систем хранения энергии позволяет свести к минимуму подобные эксплуатационные проблемы, что необходимо для повышения стабильности и надежности электросети. В связи с этим в предлагаемой работе реализована система управления энергопотреблением с помощью усовершенствованного преобразователя и оптимизированной системы управления точкой максимальной мощности для фотоэлектрической и ветровой систем на базе синхронного генератора с постоянными магнитами). Для увеличения выходной мощности фотоэлектрической системы и обеспечения ее высокого КПД используется новый улучшенный импедансный преобразователь с ограничивающим Z-источником, а для преобразования переменного тока в постоянный, получаемого от энергосистемы с ветрогенератором, применяется выпрямитель с широтноимпульсной модуляцией (ШИМ). В качестве следящей системы для оптимизации точки максимальной мощности для получения оптимальной мощности от фотоэлектрической системы используется оптимизация с помощью метода "пламя-светлячок" совместно с использованием нейронной сети с радиальной базисной функцией. Избыточная энергия, полученная от гибридных источников возобновляемой энергии, накапливается в аккумуляторе и управляется рекуррентной нейронной сетью с помощью двунаправленного преобразователя. Значимость полученных результатов состоит в повышении качества выходного напряжения энергосистемы, снижения коэффициента нелинейных искажений и повышения КПД преобразования. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Institutul de Energetică en_US
dc.relation.ispartofseries Problemele Energeticii Regionale, Nr. 1(61), 2024;
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject synchronous generator en_US
dc.subject Z-source converter en_US
dc.subject neural network en_US
dc.subject recurrent neural network en_US
dc.subject generator sincron en_US
dc.subject convertor de sursă Z en_US
dc.subject rețea neuronală en_US
dc.subject rețea neuronală recurentă en_US
dc.subject синхронизированный генератор en_US
dc.subject преобразователь Z-источника en_US
dc.subject нейронная сеть en_US
dc.subject рекуррентная нейронная сеть en_US
dc.title Improved clamped z-source converter with optimized maximum power point tracker for hybrid renewable energy systems based energy management system en_US
dc.title.alternative Convertorul îmbunătățit de limitare a impedanței cu sistemul optimizat de urmărire a punctului de putere maximă pentru sistemul de control al unui sistem combinat de alimentare cu surse de energie regenerabile en_US
dc.title.alternative Модифицированный ограничивающий импедансный преобразователь с оптимизированной следящей системой за точкой максимальной мощности для системы управления комбинированной системой энергоснабжения с ВИЭ en_US
dc.type Article en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account