Indonesian J ournal of Ele c trical Engin eering and  Computer Sci e nce   Vol. 2, No. 2,  May 2016, pp . 285 ~ 296   DOI: 10.115 9 1 /ijeecs.v2.i2.pp28 5-2 9 6        285     Re cei v ed  De cem ber 2 3 , 2015; Re vi sed  April 11, 201 6; Acce pted  April 28, 201 Model Predictive Current Control of Grid Connected PV  Systems      RS Rav i  Sankar*, SV Jay a  Kum a r, K K  Deepika   Department of EEE, Vignan’s  Inst itute of Information T e chnology , Vis a khapatnam, India, 530046  *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : sat y a _ ravi 20 01@ ya ho o.co     A b st r a ct   This paper  deals with the design  and simulation of an  efficient s o lar  photov oltaic  system  with  m a x i m u m  power point tracking system  (MP PT). Maxim u m power point ( M PP)  is obtained by  using  Pertur a n d  Ob se rve (P&O) a l go ri thm .  Th e ou tp u t   fro m  so l a r pa ne l  i s  fe d to  the D C - DC  (Boo st) co n v e r te r wh i c steps up the o u tput voltag e. It is  then fed to a 3-phas e inv e rter. T he in ve rter used is a 3-ph ase tw o-le vel  inverter  im plem ented wi th a  Model Predictive Control strategy. Mo del  of the  system  is  c onsidered in or der   to predict th e control var i a b l e s. Optimu m s w itching st ate  is selecte d  by  mi ni mi z i ng th e  cost function  for   each  sa mp li ng  per iod. T h is  is  ach i eve d  thr o ugh   mod e l lin and  MAT L AB  simulati on  of v a rio u s stag es t hat   constitute the overall system .      Ke y w ords : Model pr edictiv e control, th ree  phase voltage so urce inv e rter, PV system , Matlab/Sim u link         Copy right  ©  2016 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Gro w ing inte rest in integra t ion of rene w able ene rgy  system s ha s dra w n researche r s to  explore  different VSI cont rol te chniq u e s . P hotovolta ic (PV) and   wind  ha s se en trem end o u s   gro w th world w ide. PV pa nels  can  be  use d  eithe r  o ffline or onlin e. In offline appli c ation s , PV  panel s suppl y local loa d whi c h can b e  resi dential o r  co mmercial.  In online ap plicatio ns, th ese   module s   not  only su pply l o cal l oad s, b u t also  are  conne cted to  the utility grid.  In this  ca se,  the   system  woul d be called  “gri d-con n e c ted PV sy ste m . Recently, grid-co nne ct ed PV syste m   installatio n  is incre a si ng tremend ou sly in m any cou n t ries. Since the output of PV panels a r e   dire ct cu rrent  (in the ca se  of  grid-con n e cted PV sy stem s), the  i n terface is typically a DC-AC   conve r ter  (in v erter) which  inverts th DC  output  cu rre nt that co mes from the  PV array s  in to a   synchro n ized  sin u soidal  waveform.In g eneral,  PV T h ree  ph ase i n verter (TPI)  come s with   DC- DC  co nverte r (no r mally, a  versio n of Bo ost), maximu m power  poin t  tracking  (M PPT) co ntrol  and  voltage so urce inverter (VS I ) packed a s   a singl e unit.  A Boost  conv erter is  a p o wer el ect r oni conv e r ter that  gives  output  voltage g r eat er tha n   input voltage  of the PV panel. This volta ge re gulati on  is attained by  PWM. MPPT is achi eved  by  adju s ting the  duty cycle by usin g Perturb  and Ob serve  method.       2. Rese arch  Metho d   Single ph ase  inverters  (u sually few  kW) with  a  cont rol in syn c h r o nou s refere n c e frame   have bee n di scusse d in [10], and those  with m odel p r edictive control  (MPC) hav e been repo rt ed   by [11]. Amo ng all  the  co ntrol te chni q ues mod e l p r edictive  co ntrol (MP C ) is  one  of the m o st  popul ar  cont rol app roa c h e s  be ca use it’s si mple to i m pleme n t an d ha s extre m ely fast dyna mic  respon se, it   has ro bu st  stability cha r a c teri stic s.  Co nventional  switchi ng-ta ble - ba sed  MPC is  simple, robu st, and exhibits excell ent transi ent re spo n se. Th us, it is wid e ly use d .     MPC  con s id e r s a  mod e l o f  the  system  in  ord e r to  predi ct  beha vior of th system in   future. A co st  function i s  e v aluated to  choo se t he  op timal switchin g state s . Thi s  pape r p r e s e n ts  a simpl e  and  easy-to -impl e ment ap pro a ch  of model ing MPC b a sed on TPI fo r gri d  tied PV   sy st em s.            Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 25 02-4 752                   IJEECS  Vol.  2, No. 2, May 2016 :  285 –  296   286 2.1. Mathem atical Modeli ng of PV pan e A PV system con s ist s  of a numb e r of  PV module s  con n e c ted in  seri es o r  pa rallel to   cre a te a DC PV  array.   Fig u re  1 ill ustrates  simpl e   equivalent  ci rcuit di ag ram  of a PV  cell.  PV  cell is a sim p le P-N jun c tio n  diode which conv e r ts so lar ene rgy into electri c al e n ergy. I pv  is the  curre n t gene rated by the light. D1 an d D2 a r e two a n ti-pa r allel di ode s, R is t h e shu n t  re sist anc e   and R i s  the  serie s  resi st ance. V and I are the  voltage an d cu rrent gene rate d by the PV  cell  respe c tively.  The impli c it V-I relation shi p  is given by:    p s D D pv R IR V I I I I 2 1 (1)      1 ) e xp( 1 1 1 KT A IR V q I I S o D (2)         Figure 1. Two  diode mod e l of PV cell       1 ) e xp( 2 2 2 KT A IR V q I I S o D (3)       1000 refk k i scr pv T T K I I (4)     Her e   λ  is the  sola r irradiati on, I scr  is the  PV device sh ort- ci rcuit current, T k  and T refk  are,  respe c tively, the a c tual  an d refere nce t e mpe r ature.  K i is the  short - ci rcuit curre n t/ temperatu r coeffici ent (A/  K), A 1  and A 2  are  the dio de ide a lity factors. q i s  the  cha r ge  of th e ele c tron  an d I o1   and I o2  are the reverse  sat u ration  cu rre nts of D 1  and  D 2 re sp ectiv e l y Equation (1) i s  modi ed fo r PV module as:    p s D p D p pv p R IR V I N I N I N I 2 1 (5)      p s s s o p s s o p pv p R IR V kT A N IR V q I N kT A N IR V q I N I N I 1 exp 1 exp 2 2 1 1 (6)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJEECS   ISSN:  2502-4 752     Model Pre d ict i ve Current Control of Gri d  Con n e c ted PV System s   (RS Rav i  Sank ar)  287 Her e  N an d N are the  No . of cells i n  serie s  an d pa rallel re sp ectiv e ly. The mod u les  are   con g u re d in a No.of se rie s  and p a rall el  stru cture s  wi th any numbe r of PV modules to pro d u c e  a  PV array.  No w the PV array V-I rel a tionship is give n by the following e quatio ns.     pp ss p pp ss s ss pp ss s o pp ss pp ss s o pp pv pp N N R N N IR V kT A N N N IR V q I N kT A N N N IR V q I N I N I 1 exp 1 exp 2 2 1 1   (7)     Her e  N ss  an d N pp  are t he num ber  of module s   con n e c ted in  seri es a n d  parall e l,  respe c tively. In this pa per,  stand ard  KC2 00GT  dat a s h eet pa ram e te rs are u s e d  t o  imple m ent t h e   PV system in a SIMULINK  environ ment.       Table 1. KC2 00GT p a ram e ter sp ecifi c a t ions  Max i mum Voltag e (V m )  26.3V  Curre nt at Ma xi mum Po w e (I m )  7.61A  Open Ci rcuit Voltage (V oc )  32.9V  Short Circuit Cur r ent (I sc )  8.21A  Total No.of C e lls in Series (Ns  54  T o tal No.of Cells in Par a llel ( N p ) 1   Temper ature Co ef cient of V oc (K v ) -123  mV/ o Temper ature Co ef cient of I sc (K i ) 3.18mA/ o s a turati on c u rren t  I o1  = I o2  1.045×10 9 R p  415.405  R s  0.221         By using th e above K C 20 0GT p a rameters a  PV system  is desi gne d usin g   MATLAB/SIMULINK enviro n ment.   The  maximum po wer point tracking  syste m  i s  u s ed to  extract  maximum po wer f r om th e PV panel.  The p r obl e m  con s id ere d  by MPPT techni que s i s  to   automatically find the  voltage  or curre n t at wh ich a  PV  a rray sho u ld ope ra te  to  obtai n the   maximum p o w er outp u t u nder a  given  temperature   and i r radian ce. This en su res th at the p anel  delivers max i mum po we r to the  syst em. Among  the differe nt method s u s ed to track  the  maximum p o w er poi nt, Perturb an d O b se rve meth od  is th e  mos t  w i de ly us ed  me th od  in   PV   MPPTs and i s  highly comp etitive against  other MPPT method s.    2.2. Perturb  and Obs e rv e  Method   In Perturb an d observe (P &O) method,  the M PPT algorithm i s  ba sed o n  the calcul ation  of the power of the PV panel  and  c h ange in  power, by  s a mpling both the  PV c u rrent and  voltage. The  tra c ker  ope rates  by pe ri odically  in cre m enting  or d e creme n ting  the solar a r ray  voltage. This  algorith m  is summari ze d in  table 2.              Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 25 02-4 752                   IJEECS  Vol.  2, No. 2, May 2016 :  285 –  296   288 Table 2. Sum m ary of P&O algorith m   Chan ge in  v o l t a g e   Chan ge in  po w e Next p e rtu b ati o n In d u t y   c y cle   Positive  Positive   Incr eased  Positive  Negative  Decreased   Negative Positive   Decreased   Negative Negative  Increased       At MPP, rate  of chang e o f  powe r  is zero . In next sampli ng in stant, powe r  e x tracted   decrea s e s  a n d  hen ce the  pertu rbatio n reverses  as  shown in Figu re 2. In this m e thod the  sta b le   con d ition is a rrived a r ou nd  the peak po wer p o int. In orde r to main tain the powe r  variation  sm all  the pertu rbati on si ze is re main very sm all.           Figure 2. PV  panel  cha r a c teristi c     The algo rith m involves p e rturbation s   on t he duty cycle of the DC-DC p o wer  conve r ter   (D ) , Voltage of the DC-link that is betwe en the PV array and the po wer  conve r ter  (V) If  P(k ) >  P(k - 1),  then the direction of pe rturbatio n on  d u ty cycle is m a intaine d .  And if  <0 , the voltag e is in cre a se d by increa si ng the duty cycle as  D( k ) =  D( k-1 ) +C  wh ere C  is step size   else if   V > 0 , the voltage is de cre a sed  by incre a si ng  the duty cycle as  D(k ) =  D(k - 1) -   C If  P(k ) <  P(k-1),  then the  dire ction of  pertu rbation  is reve rsed.  This i s  expl ained in     Figure 3.    2.3. DC -D C Boos t Co nv erter   A Boost  conv erter is  a p o wer el ect r oni conv e r ter that  gives  output  voltage g r eat er tha n   input voltage.  Whe n  b o th the inp u t an the output  qu antities a r DC voltage s, it  is  kno w as  a   DC-DC b o o s t conve r ter  or  step-up  conv erter. Fig u re  4 illustrates  a  type of boost  conve r ter  wh ich  con s i s ts of o ne controll ed  swit ch, S (IG B T), one  un controlle d swit ch  (diod e ),  D and two en e r gy  stora ge devi c es like indu ct or and  cap a ci tor.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJEECS   ISSN:  2502-4 752     Model Pre d ict i ve Current Control of Gri d  Con n e c ted PV System s   (RS Rav i  Sank ar)  289               Figure 3. Flow Ch art for P & O algorithm           Figure 4. Boost conve r ter  circuit       Gate  sign al f r om MPPT  controlle r i s  gi ven to the  converte r a n d  value s  of L,  C  are   desi gne d by using de sig n  equation s .  Values of  L, C are vari ed to get the requi red o u tput  voltage. The   input voltage   to the d c -dc  boo st convert e r i s  V s   = 1 5 2 V and  the  o u tput voltage  o f   dc-dc b o o s t converte r is V dc  = 300V. The  capa citan c C=15mF a nd  indu ctan ce L = 0.1m H.     2.4. Three-P h ase Grid -Connec t ed In v e rters  Figure 5 sho w s a three p hase brid ge i n verter  whi c h  con s ist s  of six controlle d swit che s   (IGBT). To m a intain  con s t ant DC inp u t cap a cito r filter is  con n e c te d between th e PV and inv e rter  circuit. Termi nals A, B, C are co nne cted  to three pha se load or to th e grid.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 25 02-4 752                   IJEECS  Vol.  2, No. 2, May 2016 :  285 –  296   290   Figure 5. Three-p h a s e g r id -co nne cted  schem e       The input d c   in Figure 5.1 is obtain ed from a sol a r a r ray. The swit chin g state s  of the conve r ter   are dete r min ed as follo ws:    on   is     and   off   is     if          off   is     and on    is     if          , 0 , 1 4 1 4 1 S S S S S a (7)     on   is     and   off   is     if          off   is     and on    is     if          , 0 , 1 5 2 5 2 S S S S S b (8)     on   is     and   off   is     if          off   is     and on    is     if          , 0 , 1 6 3 6 3 S S S S S c (9)     Whe r e gatin g  signal s S a , S b , and S c  And can be exp r e s sed in ph asor form by       c b a S a aS S S 2 3 2 (10 )     Whe r e, 3 2 j e a The output -voltage spa c vectors gen erat ed by the inverter a r e def ined by      cN bN aN i V a aV V V 2 3 2 (11 )     whe r e   V aN ,  V bN   ,   a n d    V cN   are   th e  p h a s e  vo ltages  of th e  inverte r , wit h  re sp ect to   the   negative term inal of  the  dc link  N.          Figure 6. Possible voltag e vect ors gen erated by the inverter      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJEECS   ISSN:  2502-4 752     Model Pre d ict i ve Current Control of Gri d  Con n e c ted PV System s   (RS Rav i  Sank ar)  291 Then, the loa d  voltage vector  V i  can be  related to the  swit chin g stat e vector  S  by    S V V dc i (12 )     Whe r e V dc  is  the dc-lin k vo ltage. Co nsid ering  all the  p o ssible  com b i nation s  of the  gating si gnal S a , S b , and S c , eight switching  state s  a nd, con s eq ue nt ly, eight vol t age ve ctors  are  obtain ed,  as  sho w n in Ta b l e 4, using (1 2). He re, vari able s  S a , S b , and  S c  represent the switch ing state s  of the  a, b, and c le gs of the inve rter. Note that  V 0  = V 7     Table 4. Swit chin g se que n c e of thre e ph ase inve rter  S w itching sta t e s   Ou tpu t  v o lta g e   S a   S b   S c   V i   0 0  0   1 0  2 3    1 1   3 3 3    0 1   3 3 3    0 1  2  3   0 0   3 3 3    1 0   3 3 3    1 1  0       2.5. Model Predictiv e  Control   The propo se d strate gy predict the be havior of the  variable s  for  each switchi n g state.  These state s  are discrete  and a discrete-time mo d e l of the system is use d  to predict the  behavio r of VSI system.  An objective  function  i s  defined to min i mize the error between t h e   output cu rre nts  a nd refe rence cu rre nts, by  cho o si ng the  optim um  swit ching  state  for  ea ch   sampli ng pe ri od.   MPC is impl e m ented in  αβ  refere nce fra m e with 6 no nze r o voltage  vectors and  2 ze ro  voltage vecto r s. In addition , load dynami cs a r e mo del ed as:         e   (13 )       Whe r e R L and  e are loa d  resi stan ce, in ducta nce and  back emf re spectively,   is the load cu rre n and   is the VSI generate d  voltage vecto r Usi ng Eule r-F orward equ ation, the  load current is ap proximated by:       1    (14 )     Usi ng (1 3) a n d  (14 ) , we ca n approximat    1  1      (15 )     Whe r k=t (p rese nt) and  k+1=t+1(futu re/ p redi cted ) val ue.  In ea ch  swit ching  state, lo ad  current i s  estimate d u s ing  Equatio n (1 5). T he  obje c tive  function i s  ev aluated to  cal c ulate th e opt imal val ue of  the load  cu rrent, for every  swit chin g sta t e.  The optimal l oad current i s  applied  duri n g the nex t sa mpling p e rio d .  VSI MPC control sy stem i s   illustrated in Figure. 7.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 25 02-4 752                   IJEECS  Vol.  2, No. 2, May 2016 :  285 –  296   292     Figure 7. VSI  MPC co ntrol  block dia g ra     All the variabl es are initialized. Usi ng fro m   (13), the b a ck-e mf can  be cal c ul ated  as :     1   1   1   (16 )     The  ba ck-em f   e(k),  ne ded   in (15),  is e s tima ted usi ng an extrapol ation of its past values.   Figure 8 o u tlines  step  by step implem en tation pr o c e s s of Mo del Predictive  Cont rol of VSI. Th obje c tive function here i s  gi ven by the equation:       |  |   (17 )           Figure 8. Flow ch art for M P C cont rol of VSI  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJEECS   ISSN:  2502-4 752     Model Pre d ict i ve Current Control of Gri d  Con n e c ted PV System s   (RS Rav i  Sank ar)  293 Obje ctive fun c tion,  g   given  by (1 7) i s  u s ed to mi nimize the e r ror  be tween t he e s t i mated  output and referen c current and the optimal  g (k+1) is sel e cted for swit ching state is applied  across VSI in the next sampling p e ri od. Note that  in each  sam p ling pe riod  8 predi ction s  are  made a nd 8  obje c tive function s are evaluated b e fore  sele cting th e cont rol a c tion, S(k) for t h e   next samplin g perio d.      3. Results a nd Analy s is  Simulation of a thre e p hase voltage  inverter wit h  RL  loa d  were  ca rri ed o u t usin g   MATLAB/SIMULINK an d the model is  sh own in Fig u re  9.          Figure 9. Simulink mo del o f  MPCC VSI      Table 5. Simulink Pa ramet e rs  Parameters  Val ues   Suppl y  voltage   300V  Resistance 0.36ohm   Inductance 4.7mh   Sampling time  50e-6   Reference C u rr e n 10A          Figure 10. Switchi ng state s of  grid  con n e cted inve rter    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 25 02-4 752                   IJEECS  Vol.  2, No. 2, May 2016 :  285 –  296   294     Figure 11. Th ree ph ase voltage  of grid conne cted inv e rter          Figure 12. Th e grid conn ected invert er  current wavefo rm for 10 amp s           Figure 13. Cu rre nt   for 10amps          Figure 14. Cu rre nt   for 10 a m ps  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.