Abstract

En este artículo se estudia una metodología basada en la lógica difusa para la gestión energética en instalaciones aisladas de la red. La planta está compuesta por paneles fotovoltaicos como fuente de energía eléctrica y un banco de baterías conectados a través tres relés controlables. La decisión sobre la conexión o desconexión de los componentes de la planta se basa en reglas difusas que tienen como entradas la potencia fotovoltaica generada, la potencia medida requerida por la carga eléctrica y la estimación de la energía almacenada en las baterías (esta última se obtiene a partir de la estimación de la Profundidad de Descarga). El algoritmo garantiza la autonomía del sistema mediante el control de los relés que unen los componentes del sistema con respecto a un criterio de gestión multiobjetivo desarrollado a partir de las necesidades (alimentación de la carga, protección de la batería, etc.). Se realizan pruebas detalladas del sistema propuesto a partir de datos (irradiación, temperatura, consumo eléctrico, etc.) medidos en un hogar de auto consumo días del año. Los resultados demuestran que el planteamiento propuesto alcanza los objetivos de autonomía del sistema, la protección de la batería y estabilidad del suministro eléctrico. En comparación con un algoritmo básico, el algoritmo propuesto no es sensible a los cambios bruscos de los parámetros atmosféricos y evita la sobrecarga y descargas profundas del banco de baterías.
Loading...

Quotes

0 citations in WOS
0 citations in

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Energy Conversion and Management, Elsevier

Description

This work has been developed thanks to the support of the ISA department of the Industrial Engineering School of Valladolid University and the CMERP unit of the National Engineering School of Sfax University. The work was funded by MiCInn Project DPI 2010-21589-c05-05

Citation

Yahyaoui, I., Sallem, S., Kamoun, M. B. A., & Tadeo, F. (2014). A proposal for off-grid photovoltaic systems with non-controllable loads using fuzzy logic. Energy conversion and management, 78, 835-842.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Statistics

Views
142
Downloads

Bibliographic managers