Design and simulation of photovoltaic systems using PVsystem software

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Photovoltaic energy system is one of the most popular and quickly expanding renewable energy sources because of its great availability, enormous potential, and environmental sustainability. In addition, photovoltaic systems produce clean energy and not pollutant thus contributing to the fight against global warming. Photovoltaic system requires less maintenance given the absence of mechanical components, and it can be also integrated to the electrical grid.

The objective of this research is proposed an effective method for designing and Modeling of an 11 MWp photovoltaic plant capacity connected to the national grid of Niger by using software PVsyst.

Method: choice of the type of system (system connected to the network), the geographic location of the installation site using the software database. Then comes the orientation of the photovoltaic system, the choice of the technology of the photovoltaic system (photovoltaic panels, inverters, transformers... etc) and their calibrations, Study of detailed losses (system losses, wiring losses and array losses) and execution of the command to simulate the system.

Results: design and simulation model of an 11MWp photovoltaic power plant was developed composed of 29120 photovoltaic panels with a power of 385 Wp each, 133 MPPT inverters with a power of 66 KWac each and a Medium Voltage transformer with a capacity of 11 MW. The project has been simulated and results obtained has been analyzed.

Practical significance of the research: Design and Simulation of photovoltaic system using the software allows the engineers, academics and researchers to acquire skills in the design and simulation of photovoltaic systems.

About the authors

Olga V. Kosareva-Volodko

National University of Science and Technology «MISIS»

Author for correspondence.
Email: kosareva-volodko@rambler.ru
SPIN-code: 9100-5274
Scopus Author ID: 57207833888

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of Energy and Energy Efficiency of the Mining Industry Department

Russian Federation, Moscow

Alilu Sani Maman Kabiru

National University of Science and Technology «MISIS»

Email: halilousani4@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-6656-7961

Graduate Student of Energy and Energy Efficiency of the Mining Industry Department

Russian Federation, Moscow

References

  1. Obukhov S. G., Plotnikov I. A. Imitatsionnaya model’ rezhimov raboty avtonomnoy fotoelektricheskoy stantsii s uchetom real’nykh usloviy ekspluatatsii [Simulation model of operation of autonomous photovoltaic plant under actual operating conditions] // Izvestiya Tomskogo Politekhnicheskogo Universiteta. Inzhiniring Georesursov. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Аssets Engineerin. 2017. Vol. 328, no. 6. P. 38–51. EDN: ZCIDNX. (In Russ).
  2. Atelier d’échange sur les meilleurs pratiques en exploitation et maintenances des centrales Photovoltaïque en Tenisie.25 février 2020 [Workshop on best practice in the operation and maintenance of photovoltaic power plants in Tunisia. 25 February 2020]. URL: https://energypedia.info/wiki/Atelier_d’échange_sur_les_meilleures_pratiques_en_exploitation_et_maintenance_(O%26M)_pour_les_centrales_PV_en_Tunisie (accessed: 12.03.2024). (In Fr.).
  3. Bessa J. G., Micheli L., Almonacid F., Fernandez E. F. Monitoring photovoltaic soiling: assessment, challenges, and perspectives of current and potential strategies // iScience. 2021. Vol. 24 (3). 102165. doi: 10.1016/j.isci.2021.102165. (In Engl.).
  4. Longares J. M., Jimenew A. G., Polanco N. G. Multiphysics simulation of bifacial photovoltaic modules and software comparaison // Solar Energy. 2023. Vol. 257. P. 155–163. doi: 10.1016/j.solener.2023.04.005. (In Engl.).
  5. Subhi A. Al., Mossad M. I., Farrag T. A. PV parameters estimation using optimized deep neural networks // Sustainaible computing: Informatics and System. 2024. Vol. 41. P. 100960. doi: 10.1016/j.suscom.2024.100960. (In Engl.).
  6. Alsumiri M., Khashab H isham El. Solar Energy Technology choice Development // E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 64 (6). 02003. doi: 10.1051/e3sconf/20186402003. (In Engl.).
  7. Ministère du Pétrole, de l’Energie et des Energies Renouvelables. Système d’Information Energétique du Niger Rapport 2021 [Ministry of Petroleum, Energy and Renewable Energies. Niger Energy Information System Report 2021]. (In Fr.).
  8. Mendalek N., Haddad K. Al. Photovoltaic System Modeling and Simulation // 2017 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). 2017. P. 1522–1527. doi: 10.1109/ICIT.2017.7915592. (In Engl.).
  9. Dehghanzadeh A., Farahani G., Vahedi H., Haddad K. Al. Explicit double-exponential modeling methods for photovoltaic cells // 2017 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). 2017. P. 423–428. doi: 10.1109/ICIT.2017.7913268. (In Engl.).
  10. Muhtar A., Mustika I. W., Suharyanto. Compaison of ANN-BP and ANN-PSO as Learning Algorithm to track MPP in PV System // 2017 7th International Annual Engineering Seminar (InAES). 2017. P. 1–6. doi: 10.1109/INAES.2017.8068573. (In Engl.).
  11. Slouma S., Mustapha S. S., Slama-Belkhodja I., Machmoum M. Frequency Separation Control of Energy Management System for building // 2016 7th International Renewable Energy Congress (IREC). 2016. P. 1–6. doi: 10.1109/irec.2016.7478868. (In Engl.).
  12. Kessaissi F. Z., Zegaoui A., Hadji A. A. [et al.]. Comparaison of two PV modules Technologie Using Analytical and Experimental Methods // Energy Procedia. Vol. 74. P. 389–397. doi: 10.1016/j.egypro.2015.07.635. (In Engl.).
  13. Salame Ch., Aillerie M., Papageorgas P. The international Conference on Technology and Materiels for Renewable Energy, Environement and Sustainability // Energy Proccedia. 2014. Vol. 50. P. 1–2. doi: 10.1016/S1876-6102(14)01202-8. (In Engl.).
  14. Sehirli E. Comparison of the input filter effect to PV panel by SEPIC MPPT Converter // Energy Repport. 2023. Vol. 9. P. 34–50. doi: 10.1016/j.egyr.2023.05.238. (In Engl.).
  15. Lu D., Zhou T., Fakham H., Frabcois B. Disign of a power management system for an active PV station including various storage technologies // 2008 IEEE 23th International Power Electronics and Motion Control Conference. 2008. P. 1–8. doi: 10.1109/EPEPEMC.2008.4635583. (In Engl.).
  16. Abass A. Z., Pavlyuchenko D. A., Haider A. [et al.]. Economic Feasibility Study of a Hybrid Power Station Between Solar Panels and Wind Turbine with The National Grid in Al- Hayy City in the Central of Iraq // IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1184. doi: 10.1088/1757-899X/1184/1/012001. (In Engl.).
  17. Azeez R. A., Abdul-Hussein M. K., Mahdi M. S., ALRikabi H. T. S. Design a system for an approved video copyright over cloud based on biometric iris and random walk generator using watermark technique // Periodicals of Engineering Natural Sciences. 2021. Vol. 10, no. 1. P. 178–187. doi: 10.13140/RG.2.2.12100.50566. (In Engl.).
  18. Majhool M. H., Rikabi H., Mansour R. Enhancing the Efficiency of Solar Cell Based on the Internet of Things Applications // Wasit Journal of Engineering Sciences. 2022. Vol. 10, no. 1. doi: 10.31185/ejuow.Vol10.Iss1.229. (In Engl.).
  19. Salim H. T., Jasim N. A. Design and Implementation of Smart City Applications Based on the Internet of Things // International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM). 2021. Vol. 15, no. 13. P. 4–15. doi: 10.3991/ijim.v15i13.22331. (In Engl.).
  20. Majhool M. H., Alrikabi H. T. S., Farhan M. S. Using Internet of Things application for Monitoring Photo-Voltaic Panel Based on Ask Sensors Cloud // Design Engineering. 2021. Vol. 10, no. 1. P. 3884–3896. doi: 10.17762/de.vi.5340. (In Engl.).
  21. Al-Rikabi H. An assessment of electricity sector reforms in Iraq // Al-Bayan Center for Planning Studies. 2017. URL: https://www.bayancenter.org/en/2017/09/1264/# (accessed: 03.04.2024). (In Engl.).
  22. Brinckerhoff P. Iraq Electricity Master Plan: 2010 to 2030. Final Report. Baghdad: Parsons Brinckerhoff, 2010. (In Engl.).
  23. Sancar M. R., Bayram A. B. Modeling and Economic Analysis of Greenhouse Top Solar Power Plant with Pvsyst Software // International Journal of Engineering and Innovative Research. 2023. Vol. 5 (1). P. 48–59. doi: 10.47933/ijeir.1209362. (In Engl.).
  24. B. Co. INES – Integrated National Energy Strategy. 2012. (In Engl.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».