Fault detection and monitoring of solar photovoltaic panels using internet of things technology with fuzzy logic controller - Shweta, Raj; Sivagnanam, Sivaramalingam; Kumar, Kevin Ark (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022)
Purpose. This article proposes a new control monitoring grid connected hybrid system. The proposed system, automatic detection or monitoring of fault occurrence in the photovoltaic application is extremely mandatory in the recent days since the system gets severely damaged by the occurrence of different faults, which in turn results in performance degradation and malfunctioning of the system. The novelty of the proposed work consists in presenting solar power monitoring and power control based Internet of things algorithm. In consideration to this viewpoint, the present study proposes the Internet of Things (IoT) based automatic fault detection approach, which is highly beneficial in preventing the system damage since it is capable enough to identify the emergence of fault on time without any complexities to generate Dc voltage and maintain the constant voltage for grid connected hybrid system. Methods. The proposed DC-DC Boost converter is employed in this system to maximize the photovoltaic output in an efficient manner whereas the Perturb and Observe algorithm is implemented to accomplish the process of maximum power point tracking irrespective of the changes in the climatic conditions and then the Arduino microcontroller is employed to analyse the faults in the system through different sensors. Eventually, the IoT based monitoring using fuzzy nonlinear autoregressive exogenous approach is implemented for classifying the faults in an efficient manner to provide accurate solution of fault occurrence for preventing the system from failure or damage.

Мета. У цій статті пропонується нова гібридна система керування моніторингу підключення до мережі. Пропонована система автоматичного виявлення або моніторингу виникнення несправностей у фотогальванічному обладнанні наразі вкрай необхідна, оскільки система серйозно ушкоджується при виникненні різних несправностей, що, у свою чергу, призводить до погіршення показників і некоректної роботи системи. Новизна запропонованої роботи полягає у поданні алгоритму моніторингу сонячної енергетики та управління потужністю на основі Інтернету речей. Зважаючи на цю точку зору, у цьому дослідженні пропонується підхід автоматичного виявлення несправностей на основі Інтернету речей (IoT), який дуже корисний для запобігання пошкодженню системи, оскільки вона достатньо здатна вчасно ідентифікувати виникнення несправності без будь-яких складнощів, щоб генерувати постійну напругу. та підтримувати постійну напругу для гібридної системи, підключеної до мережі. Методи. Пропонований перетворювач постійного струму, що підвищує, використовується в цій системі для максимізації фотоелектричної потужності ефективним чином, тоді як алгоритм збурення та спостереження реалізований для виконання процесу відстеження точки максимальної потужності незалежно від змін кліматичних умов, а потім мікроконтролер Arduino використовується для аналізу несправностей у системі за допомогою різних датчиків. Зрештою, моніторинг на основі IoT з використанням нечіткого нелінійного авторегресійного екзогенного підходу реалізований для ефективної класифікації несправностей, щоб забезпечити точне вирішення несправності, що виникла, для запобігання відмови або пошкодженню системи.
Keywords: photovoltaic system; automatic fault detection; DC-DC boost converter; perturb and observe algorithm; fuzzy nonlinear autoregressive exogenous approach; renewable energy source; фотогальванічна система; автоматичне виявлення несправностей; перетворювач постійного струму; алгоритм збурення та спостереження; нечіткий нелінійний авторегресійний екзогенний підхід; відновлюване джерело енергії