Investigating Emerging New Photovoltaic Technologies

Abstract

The rising energy demand due to industrialization and urbanization is primarily met by depleting conventional sources like oil, gas, and coal, leading to environmental issues such as air pollution, global warming, and acid rain. Renewable energy, particularly solar energy via photovoltaic (PV) systems, offers a sustainable alternative. PV systems convert solar energy into electricity and operate most efficiently at their Maximum Power Point (MPP), influenced by factors like irradiance, temperature, and load. Effective energy extraction requires advanced converter designs with high efficiency and low voltage ripple. However, PV panels degrade over time due to outdoor exposure, and current Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques, including Fuzzy Logic Control (FLC), Particle Swarm Optimization (PSO), Perturb & Observe (P&O), and Artificial Neural Network (ANN), face limitations such as Total Harmonic Distortion (THD). To address these challenges, innovative control methods are necessary. Researching PV energy potential in diverse regions like Central Europe and Indochina is essential, as both regions are committed to renewable energy transitions. Despite moderate solar irradiance, these regions offer opportunities for tailored PV system designs, economic development, and energy diversification. By optimizing PV energy potential, they can contribute to global sustainability goals. The thesis addresses these challenges, structured as follows: Chapter 2 and 3 review related works, Chapter 4 explores PV energy potential in Central Europe and Indochina, Chapter 5 presents a proposed control system and experimental results, and Chapter 6 concludes the study. Research Objectives Objective 1: Existing MPPT techniques struggle under dynamic weather conditions, leading to inefficient energy harvesting. This thesis proposes a novel approach to overcome these issues by: • Developing a Current Sensorless System with Modtanh Activated Physical Neural Network (MAPNN). • Enhancing daily efficiency using the Beta Distributed Point Estimation Technique (BDPET). • Improving converter control with the Chinese Remainder Theorem - Puzzle Optimization Algorithm - Tuned PID Controller (CRT-POA-PID). Objective 2: Optimizing MPPT methods alone is insufficient without understanding regional PV energy potential. This thesis investigates solar energy potential in Central Europe and Indochina, emphasizing geographic diversity, energy transition goals, and economic opportunities. By studying these regions, the research aims to support renewable energy development, technological advancements, and sustainable economic growth. In summary, the thesis develops advanced MPPT techniques and explores PV energy potential in key regions, contributing to global renewable energy efforts and sustainable development.

Rostoucí poptávka po energii v důsledku industrializace a urbanizace je primárně pokryta vyčerpáním konvenčních zdrojů, jako je ropa, plyn a uhlí, což vede k problémům životního prostředí, jako je znečištění ovzduší, globální oteplování a kyselé deště. Obnovitelná energie, zejména solární energie prostřednictvím fotovoltaických (PV) systémů, nabízí udržitelnou alternativu. Fotovoltaické systémy přeměňují solární energii na elektřinu a pracují nejúčinněji při svém maximálním výkonu (MPP), ovlivněném faktory, jako je ozáření, teplota a zatížení. Efektivní odběr energie vyžaduje pokročilé konstrukce měničů s vysokou účinností a nízkým zvlněním napětí. FV panely se však časem zhoršují vlivem venkovní expozice a současných technik sledování maximálního výkonu (MPPT), včetně Fuzzy Logic Control (FLC), Particle Swarm Optimization (PSO), Perturb & Observe (P&O) a Artificial Neural Network ( ANN), čelí omezením, jako je Total Harmonic Distortion (THD). K řešení těchto problémů jsou nezbytné inovativní metody kontroly. Výzkum potenciálu fotovoltaické energie v různých regionech, jako je střední Evropa a Indočína, je zásadní, protože oba regiony se zavázaly k přechodu na obnovitelné zdroje energie. Navzdory mírnému slunečnímu záření nabízejí tyto regiony příležitosti pro návrhy fotovoltaických systémů na míru, ekonomický rozvoj a diverzifikaci energie. Optimalizací potenciálu fotovoltaické energie mohou přispět ke globálním cílům udržitelnosti. Práce se zabývá těmito výzvami a je strukturována takto: Kapitola 2 a 3 shrnuje související práce, kapitola 4 zkoumá potenciál fotovoltaické energie ve střední Evropě a Indočíně, kapitola 5 představuje navrhovaný řídicí systém a experimentální výsledky a kapitola 6 uzavírá studii. Cíle výzkumu Cíl 1: Stávající techniky MPPT bojují za dynamických povětrnostních podmínek, což vede k neefektivnímu získávání energie. Tato práce navrhuje nový přístup k překonání těchto problémů: • Vývoj aktuálního bezsenzorového systému s Modtanh Activated Physical Neural Network (MAPNN). • Zvýšení denní efektivity pomocí Beta Distributed Point Estimation Technique (BDPET). • Zlepšení řízení převodníku pomocí čínské věty o zbytku – algoritmus optimalizace puzzle – vyladěný PID regulátor (CRT-POA-PID). Cíl 2: Samotná optimalizace metod MPPT bez pochopení regionálního potenciálu FV energie nestačí. Tato práce zkoumá potenciál solární energie ve střední Evropě a Indočíně s důrazem na geografickou rozmanitost, cíle energetické transformace a ekonomické příležitosti. Studiem těchto regionů se výzkum zaměřuje na podporu rozvoje obnovitelné energie, technologického pokroku a udržitelného hospodářského růstu. Stručně řečeno, práce vyvíjí pokročilé techniky MPPT a zkoumá potenciál fotovoltaické energie v klíčových regionech, což přispívá ke globálnímu úsilí o obnovitelné zdroje energie a udržitelnému rozvoji.