Regresión Lineal para la Identificación del Punto de Máxima Potencia en Microrredes Híbridas Implementado en HYPERSIM

• Lozada, Carlos ^[1] ; Panchi, David ^[2] ; Sánchez, Wilson ^[1] ; Jacho, Andrés ^[1]
  1. [1] Operador Nacional de Electricidad, CENACE
  2. [2] Celec EP, Unidad de Negocio Coca Codo Sinclair
• Localización: Revista Técnica "energía", ISSN-e 2602-8492, ISSN 1390-5074, Vol. 20, Nº. 2, 2024 (Ejemplar dedicado a: Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II), págs. 34-46
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Linear Regression for the Identification of the Maximum Power Point in Hybrid Microgrids Implemented in HYPERSIM
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  • español

    El presente trabajo se enfoca en la optimización del seguimiento de máxima potencia (MPPT) en sistemas fotovoltaicos mediante el empleo de un enfoque basado en regresión lineal. El objetivo principal consiste en desarrollar un algoritmo de MPPT que utilice técnicas de regresión lineal para mejorar la precisión en la identificación y seguimiento del punto de máxima potencia. El algoritmo propuesto se desarrolla en el software MATLAB/Simulink, validándose a través de pruebas experimentales. Posteriormente, se amplía la aplicación del algoritmo a una red eléctrica modelada y simulada en el entorno de la herramienta HYPERSIM, este software permitirá abordar de manera más detallada y precisa la dinámica instantánea de las variables eléctricas y de control en sistemas complejos, mediante la variación de variables como temperatura e irradiación.

    La contribución innovadora de este trabajo no solo se circunscribe a la mejora de los algoritmos de MPPT, sino que también aborda de manera integral la integración de energías renovables en sistemas eléctricos. La eficacia del algoritmo basado en regresión lineal representa un avance crucial para maximizar la eficiencia y respuesta del control en sistemas fotovoltaicos. La optimización de la conversión de energía solar en electricidad utilizable no solo eleva la rentabilidad y sostenibilidad de estos sistemas, sino que también destaca el papel fundamental que desempeñan en la transición hacia un suministro eléctrico más sostenible.

  • English

    The present paper focuses on the optimization of maximum power point tracking (MPPT) in photovoltaic systems using a linear regression approach. The main objective is to develop an MPPT algorithm using linear regression techniques to improve the accuracy in identifying and tracking the maximum power point. The proposed algorithm is developed in MATLAB/Simulink software and validated through experimental tests. Subsequently, the application of the algorithm is extended to an electrical network modeled and simulated in the HYPERSIM tool environment, this software will allow to address in a more detailed and accurate way the instantaneous dynamics of electrical and control variables in complex systems, through the variation of variables such as temperature and irradiation.

    The innovative contribution of this project is not only limited to the improvement of MPPT algorithms, but also comprehensively addresses the integration of renewable energies in electrical systems. The effectiveness of the linear regression-based algorithm represents a crucial advance in maximizing control efficiency and response in photovoltaic systems. Optimizing the conversion of solar energy into usable electricity not only increases the cost-effectiveness and sustainability of these systems, but also highlights the critical role they play in the transition to a more sustainable electricity supply.