Uma equipa de investigação liderada por investigadores indianos desenvolveu um sistema de carregamento "inteligente" de veículos eléctricos (VE) que integra painéis fotovoltaicos (PV), células de combustível de membrana de troca de prótons (PEM),armazenamento de energia por bateriaO núcleo do sistema é um conversor de impulso de fonte Z usando o algoritmo ANFIS para alcançar o rastreamento máximo do ponto de potência (MPPT).
Ao contrário dos sistemas tradicionais mono-FV ou híbridos, esta abordagem combina controlo inteligente e gestão multi-energia para garantir uma carga eficiente, estável e fiável dos veículos elétricos inteligentes.A investigação futura irá alargar-se às microredes de corrente contínua de nova energia com capacidades de veículo para rede (V2G), permitindo uma integração mais inteligente do ecossistema energético dos veículos elétricos.
A equipe de pesquisa usou o MATLAB/Simulink 2021a para simular o sistema, que inclui duas unidades de carregamento rápido de 50kW, um sistema fotovoltaico de potência máxima de 186kW, um sistema de bateria de chumbo-ácido,e um sistema de armazenamento de energia a base de hidrogénio constituído por um gerador de hidrogénio de 176 kVA, seis módulos de células de combustível de 66 kW e um tanque de hidrogénio de 450 kg.
O sistema integra vários dispositivos usando um conversor de fonte Z (ZSC). Uma rede de impedância conecta o sistema fotovoltaico, bateria e rede.O conversor emprega dois conjuntos de interruptores controlados sincronicamente, diodos de entrada e saída e condensadores, e podem funcionar em modo de condução contínua ou descontínua.
O método MPPT baseado no ANFIS usa a tensão fotovoltaica, a corrente e a temperatura como entradas e saias do ciclo de trabalho para controlar um conversor Landsman de impulso CC-DC para rastreamento de ponto de potência máxima.Através de um extenso treinamento, o ANFIS otimiza regras difusas, reduz erros e é adequado para controle em tempo real.
Os experimentos foram validados utilizando protótipos de laboratório, incluindo uma célula de combustível com uma tensão de saída de 100 V e uma corrente de 30-40 A, um conversor CC-DC com uma tensão de saída de 1000-1100 V e uma corrente de 30 A,e uma bateria com uma tensão de saída de 120 VOs erros simulados e medidos situaram-se entre 0,8% e 3%.
Os resultados mostram: "As simulações mostram que o sistema pode aumentar a tensão de 110V para 150V e manter uma saída estável de aproximadamente 1100V/30A, com a corrente do lado PV estabilizada em 500A.A tensão de saída da célula de combustível permanece em 110V, a corrente cai de 40A para 25A, e a bateria mantém um estado de carga de 60% (SOC) em saída de 120V. O protótipo de hardware, baseado no microcontrolador DSPIC30F4011,alcança uma eficiência MPPT de 980,7%, um erro de regulação da tensão de ±1,5%, um desvio de potência inferior a 2% e uma tensão e uma distorção harmónica total (THD) da rede de 500 V e 13 A, respectivamente,em conformidade com as normas IEEE 519. "
Em comparação com os algoritmos tradicionais, este ANFIS MPPT melhora significativamente a eficiência de rastreamento e o desempenho dinâmico sob condições de luz solar flutuantes.A configuração do sistema híbrido excede as expectativas, mantendo a estabilidade da rede e a carga ininterrupta, apesar das flutuações da energia renovável e da variação da procura de carga.
Uma equipa de investigação liderada por investigadores indianos desenvolveu um sistema de carregamento "inteligente" de veículos eléctricos (VE) que integra painéis fotovoltaicos (PV), células de combustível de membrana de troca de prótons (PEM),armazenamento de energia por bateriaO núcleo do sistema é um conversor de impulso de fonte Z usando o algoritmo ANFIS para alcançar o rastreamento máximo do ponto de potência (MPPT).
Ao contrário dos sistemas tradicionais mono-FV ou híbridos, esta abordagem combina controlo inteligente e gestão multi-energia para garantir uma carga eficiente, estável e fiável dos veículos elétricos inteligentes.A investigação futura irá alargar-se às microredes de corrente contínua de nova energia com capacidades de veículo para rede (V2G), permitindo uma integração mais inteligente do ecossistema energético dos veículos elétricos.
A equipe de pesquisa usou o MATLAB/Simulink 2021a para simular o sistema, que inclui duas unidades de carregamento rápido de 50kW, um sistema fotovoltaico de potência máxima de 186kW, um sistema de bateria de chumbo-ácido,e um sistema de armazenamento de energia a base de hidrogénio constituído por um gerador de hidrogénio de 176 kVA, seis módulos de células de combustível de 66 kW e um tanque de hidrogénio de 450 kg.
O sistema integra vários dispositivos usando um conversor de fonte Z (ZSC). Uma rede de impedância conecta o sistema fotovoltaico, bateria e rede.O conversor emprega dois conjuntos de interruptores controlados sincronicamente, diodos de entrada e saída e condensadores, e podem funcionar em modo de condução contínua ou descontínua.
O método MPPT baseado no ANFIS usa a tensão fotovoltaica, a corrente e a temperatura como entradas e saias do ciclo de trabalho para controlar um conversor Landsman de impulso CC-DC para rastreamento de ponto de potência máxima.Através de um extenso treinamento, o ANFIS otimiza regras difusas, reduz erros e é adequado para controle em tempo real.
Os experimentos foram validados utilizando protótipos de laboratório, incluindo uma célula de combustível com uma tensão de saída de 100 V e uma corrente de 30-40 A, um conversor CC-DC com uma tensão de saída de 1000-1100 V e uma corrente de 30 A,e uma bateria com uma tensão de saída de 120 VOs erros simulados e medidos situaram-se entre 0,8% e 3%.
Os resultados mostram: "As simulações mostram que o sistema pode aumentar a tensão de 110V para 150V e manter uma saída estável de aproximadamente 1100V/30A, com a corrente do lado PV estabilizada em 500A.A tensão de saída da célula de combustível permanece em 110V, a corrente cai de 40A para 25A, e a bateria mantém um estado de carga de 60% (SOC) em saída de 120V. O protótipo de hardware, baseado no microcontrolador DSPIC30F4011,alcança uma eficiência MPPT de 980,7%, um erro de regulação da tensão de ±1,5%, um desvio de potência inferior a 2% e uma tensão e uma distorção harmónica total (THD) da rede de 500 V e 13 A, respectivamente,em conformidade com as normas IEEE 519. "
Em comparação com os algoritmos tradicionais, este ANFIS MPPT melhora significativamente a eficiência de rastreamento e o desempenho dinâmico sob condições de luz solar flutuantes.A configuração do sistema híbrido excede as expectativas, mantendo a estabilidade da rede e a carga ininterrupta, apesar das flutuações da energia renovável e da variação da procura de carga.
