Resumen

Este trabajo presenta un nuevo método de detección de fallos y condiciones de sombreado parcial (PSC) en una red doméstica fotovoltaica (PV), considerando el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT). El MPPT se ha ejecutado empleando un convertidor elevador mediante la técnica de optimización por enjambre de partículas (PSO). El sistema se compone de dos conjuntos fotovoltaicos. Cada conjunto fotovoltaico contiene tres paneles conectados en serie, incluyendo distintos MPPT. La detección del PSC explota los datos de los sistemas fotovoltaicos vecinos. Este innovador algoritmo propuesto es capaz de detectar los siguientes problemas: (a) fallo, (b) sombreado parcial, (c) fallo del diodo de derivación del panel solar, (d) fallo del convertidor especificando el semiconductor que ha fallado, y (e) fallo de desconexión fotovoltaica. El proceso de simulación se ha implementado utilizando el software MATLAB/Simulink. Para ello, el método propuesto se investigó experimentalmente utilizando dos conjuntos solares FV de 250 W bajo diversos PSC y fallos. Se utiliza un enlace de intercambio de datos para implementar un sistema de gestión integrado. También se eligió el protocolo Zigbee para el intercambio de datos de los convertidores. Los resultados validaron la aplicabilidad y viabilidad de este algoritmo en sistemas fotovoltaicos domésticos.

• Materias:Energía solar Termodinámica Energía limpia Biofotónica Efecto fotoeléctrico
• Subjects:Solar energy Thermodynamics Clean energy Biophotonics Photoelectric effect
• Palabras claves:condiciones de sombreado parcial, seguimiento del punto de máxima potencia, fallo del diodo de derivación pertinente, fallo de desconexión de pv, datos del sistema pv, w pv solar, enlace de intercambio de datos, sistemas pv domésticos, nuevo método de detección, optimización por enjambre de partículas
• Keywords:partial shading condition, maximum power point tracking, relevant bypass diode failure, pv disconnection failure, pv system data, w pv solar, data exchange link, domestic pv systems, new detection method, particle swarm optimization