title: Regulation of the power production of photovoltaic DC/AC converters
title: Ρύθμιση της παραγωγής ισχύος φωτοβολταϊκών μετατροπέων DC/AC
Creators: name: Λιουδακης Εμμανουηλ
Publisher: name: Technical University of Crete
Year: 2025

description: The continuously increasing demand of electric energy in modern societies, along with the increasing cost of fossil fuels are two of the main factors that led to a rapid increase on the share of photovoltaic (PV) systems in modern electricity generation and transmission grids. This may affect the grid frequency stability, since the energy production of PV systems varies over time, following the stochastic variation of solar irradiance. Grid frequency stability can be improved by regulating the output power of grid-connected PV systems to a specific reference value with the application of a Flexible Power Point Tracking (FPPT) algorithm. In cases where some of the modules of a PV array are shaded (e.g., due to neighboring buildings), the application of a Global FPPT (GFPPT) algorithm ensures efficient regulation of the PV system’s power production. In this thesis a novel reinforcement learning-based GFPPT algorithm is presented. After examining its performance on a standalone PV battery charging system, it was modified to be applicable on a grid-connected PV inverter with Internet of Things (IoT) connectivity, which is remotely controlled via a Wi-Fi interface. In this case the algorithm had been trained before being applied to the real system, to ensure satisfying grid-injected power quality and quick convergence to the reference power from the first operation hours of the system. The experimental results of applying the proposed GFPPT algorithm on both systems showed that it is more efficient than the existing GFPPT algorithms that have been presented in the literature. A neural network-based GFPPT algorithm was also developed and compared with the aforementioned GFPPT method. The experimental results showed that while both algorithms had been trained on the same dataset, the neural network-based algorithm cannot guarantee the minimization of the PV inverter power losses during the process of regulating its power production.
description: Η διαρκώς αυξανόμενη ζήτηση ηλεκτρικής ενέργειας στις σύγχρονες κοινωνίες, σε συνδυασμό με το αυξανόμενο κόστος των ορυκτών καυσίμων αποτελούν δυο από τους κυριότερους παράγοντες που οδήγησαν στη ραγδαία αύξηση του μεριδίου συμμετοχής των φωτοβολταϊκών (Φ/Β) συστημάτων στα σύγχρονα δίκτυα παραγωγής και διανομής ηλεκτρικής ενέργειας. Αυτό μπορεί να επηρεάσει την ευστάθεια της συχνότητας του δικτύου, αφού η παραγωγή ενέργειας των Φ/Β συστημάτων μεταβάλλεται χρονικά, ακολουθώντας τη στοχαστική μεταβολή της ηλιακής ακτινοβολίας. H ευστάθεια της συχνότητας του δικτύου μπορεί να ενισχυθεί ρυθμίζοντας την παραγωγής ισχύος των διασυνδεδεμένων Φ/Β συστημάτων σε μια συγκεκριμένη τιμή αναφοράς, με την εφαρμογή ενός αλγορίθμου Flexible Power Point Tracking (FPPT). Σε περιπτώσεις όπου ορισμένα από τα πλαίσια μιας Φ/Β συστοιχίας σκιάζονται (π.χ. λόγω γειτονικών κτηρίων), η εφαρμογή ενός αλγορίθμου Global FPPT (GFPPT) εξασφαλίζει την αποδοτική ρύθμιση της παραγωγής ισχύος του Φ/Β συστήματος. Στην εργασία αυτή παρουσιάζεται ένας νέος αλγόριθμος GFPPT βασισμένος στην ενισχυτική μάθηση. Αφού εξετάστηκε η απόδοσή του σε ένα αυτόνομο Φ/Β σύστημα φόρτισης μπαταριών, τροποποιήθηκε ώστε να είναι εφαρμόσιμος σε ένα Φ/Β αντιστροφέα διασυνδεδεμένο στο δίκτυο, με Internet of Things (IoT) συνδεσιμότητα, ο οποίος ελέγχεται απομακρυσμένα μέσω διεπαφής Wi-Fi. Σε αυτή την περίπτωση, ο αλγόριθμος εκπαιδεύτηκε πριν εφαρμοστεί στο πραγματικό σύστημα, για να εξασφαλιστεί ότι η ποιότητα της εγχεόμενης στο δίκτυο ισχύος θα είναι ικανοποιητική και ότι θα επιτευχθεί γρήγορη σύγκλιση στην ισχύ αναφοράς από τις πρώτες ώρες λειτουργίας του συστήματος. Τα πειραματικά αποτελέσματα της εφαρμογής του προτεινόμενου αλγορίθμου GFPPT στα δυο συστήματα έδειξαν ότι είναι αποδοτικότερος από υπάρχοντες αλγορίθμους GFPPT που έχουν προταθεί στη βιβλιογραφία. Ακολούθως, αναπτύχθηκε ένας αλγόριθμος GFPPT βασισμένος σε νευρωνικό δίκτυο και συγκρίθηκε με τον προαναφερθέντα. Τα πειραματικά αποτελέσματα έδειξαν ότι ενώ και οι δυο αλγόριθμοι εκπαιδεύτηκαν χρησιμοποιώντας το ίδιο σύνολο δεδομένων, ο αλγόριθμος που βασίζεται στο νευρωνικό δίκτυο δεν μπορεί να εγγυηθεί την ελαχιστοποίηση των απωλειών ισχύος του αντιστροφέα κατά τη διαδικασία ρύθμισης της παραγωγής ισχύος του.