In te r n ation a l Jou rn al  o f Po we Elec tron ic s an d   D r ive S y stem  (IJ PED S V o l.  10, N o.  1, Mar ch 20 19,  p p.  414~ 4 2 2   IS S N : 2088- 86 94,  D O I :   10.11 59 1 /ij ped s . v10 . i 1.pp 4 14- 42 2           414     Jou rn a l  h o me pa ge :  ht tp: //i a e score . com / j o u r na l s / i n d e x . p hp/IJ PED S   A d aptive fuzzy sliding m o de b ased M PPT controll er for a  photovoltaic wate r  pum ping syste     S a b a Mi qo i ,   A b d e l g h a n i   E l   O ug l i B e lk a s s e m   T i dh a f     N a ti onal  S c ho o l  of   App l i e d S c i e nces ,   M oh ammed   First  U n i v ersity,  M o r occo       Art i cl e In fo     ABSTRACT  A r tic le hist o r y :   R e ce i v e d  Sep 6,   2018  Re vise d O c t   2 7 2018   A c c e pte d   D ec 4,  201     Th app l i catio n s   o f ph oto volt a ic en e rgy   are  s t e a di ly   i n c reasi n g .   However,  th out put  p o w er  o f   ph o t ovo lt a i s y stem  i s   inf l uen ced  b th meteorolog i cal  c onditions   ( te mpe r at ure  and  irradi ati o n),   wh i c ca n   aff ect   t h e   pro duct i o n   a nd   e ffici ency   o t h e p hot ov oltai c   p anel  e n e rgy .   S o   t o   e ns ure  that  th ph ot ovolt a ic p anel   p ro du ces  i ts   m axim um   p o w e r  po ssi b l at   a ny   tim and   regard less   o f   the  e x tern al  c on di tio n s ,   we  u s e   t he  e q u i p m e nt   cal l e d   M PPT   (m axim u m   power  poi nt   t ra ck er).   S lid ing   m o de  c o n t r ol  i s   recogni z ed  b its   sta b il ity   a n ro bu stne ss  a n wid e ly   u se in   n on -l in e a r   s y s te ms  bu represen ts  dis a dv ant a g e   b ecaus e   o f   th ch att e ring   phen o m e n a So   i n   o r der  t o   o v e r c o me   t hi p r o b l e m   a n d   i m p ro ve   t hi c o ntro l ,   w e   op te d   to   a dd  t o   i t   t h e   adap tiv f u zzy  c o n t r ol  w hich   w ill   ad apt  th s w it c h i n g   gai n Thi s   con t ro ll er  i nam e A F S M (adap tiv fu zzy  s lid in m ode  c on tro l and   wil l   b c om pared   th s l i d in m ode  c o n tro l l e S M i n   o rd er  t se t h di ff e r en ce   an to   t he   P&O  (per t u rb  &   o bserve)  met h od  t vali date   t hi cont ro l l er.   O u r  s y s t e m   con s ists   o f   photo v o l t a ic  p anel  a   D C-DC  b oo st   c on verter  a n d   a   cen tri f u g a l   p u m p  w i t h  a  D C   m o t o r .   A l l  s i m u l a t i o n s  a r e  c a r r i e d  o u t  u n d e r   M A TL AB/ S IMULINK  an t h e x tract ed  r es ults  s h o the  effi c i en cy  o t h e   AF SM co nt ro l l er  a n d   c on f i rm   t hat   t h new   m e th od hav e   i mp ro v e d  e n e r g y   ef ficien cy an d  p rod u ct ion .   K eyw ord s :   Ad a p t i v e  c ont ro l     AF S M D C  m ot or   D C -D C bo os t   con v er t e   Fu zz y   co nt rol   MPP T   P&O   Phot o v o lta ic  PV   SMC  Wa te r   p u m p   Co pyri gh t © 2 019 In stit u t of Advanced  En gi neeri n g  an d  S c ien ce.   All  rights   res e rv ed.  Corres pon d i n g  Au th or:   S a bah M i q o i ,   Lab o ra t o r y  of  Embe d d ed E le c t ro nic S y st e m and Re ne w a b l Energ y ,    N a ti ona l S c ho ol o A p p lie d S c ience s ,   Moha m m e d F i rst U n ivers i t y ,    BP  717  60 0 00  O u jda   Mar o c   ،BV   M o ha me d V I  BP   717,  O ujda  6 0 0 0 0 , Morocco.  Em ail:  sa ba h. miq@ gm ai l . co m       1.   I N TR OD U C TI O N    The   a ppl ica t i o n   a n de ve lopm en o f   p h o t o vol tai c   e ne rgy  is  i ncre asin a l ov e r   t he   w orl d .   P hot o v o lta ic   pum pi n g   i s   o n of  t he   p rom i si ng   a pp l i cat i o n s   f or  t h e   u se  o p hot ovo lt ai c   en ergy p a rt i c u l arl y   i rura l   are a t h at   h ave   su bs ta nt ia am o u n t   o i n sola ti on  a n ha v e   n o   ac cess  to   a el ect ric   g r i d   [ 1 ] Th en   o u r   sy st em  c o n s i s ts  o f   p hot ovo l t a i c   p an el   t h a t   su ppli e en e r gy   t o  the  w at er pump v i a a  D C  /  D c onve rte r  and a   D C   m ot or A m ong  the  bene fits  o us ing  pho to v o l t a i s ourc e   i t h at   i i s   fre a n d   sus t ai n a b l f u e l   s o u rc e;  t h e r li gh t - w e ig ht al th ough   P sy st e m ma e x p a nd  ov e l a rg e   a r eas; n o i s e fre e  opera t i on   d ue  t o t h e a b se nc e   of  l a r ge  r o t a ting  m a ch i n e r y ;   t he  p oss i b i l i t y   o a p p lic at ion  c l o se   t t h po i n o f   u se ;   ea se   o insta lla t i on ;   p r e d i c t a bl a v ai l a bi l ity   i cert a in   g eog r ap hi c a l   re gio n s;   a n d   s y s t e ms  r e q ui re   r el a t iv el l itt l e   r eg ul ar  ma int e na nce .   I n   s p i te   o a ll  t h e s e   ad va nt a g es,  PV   s ystem   is  k n o w n   f or  t he  n o n l inea c u r r ent-v o lta ge  a nd  p o w e r- vo lta ge   c ha rac t e r is t i c s   w h i c h   d e p e n ds  o t h va ria tio ns  i t e mp e r at ure   and   so lar  irra di a t ion,   t he ref o r e   t he  p hot ovo lt ai c   sy st em  d o e no p r odu c e   i t s   m a x i m u m   e n e rgy   all   t h e   t i m e   wh i c h   l e ad to  l o w   e ffi ci e n cy.  Th ere  is  a   u niq u p o i n t   on  the  P- V   (Pow er-V o lta ge cha r ac t e ristic,   k n ow a s   t he   M P P   ( m a xim u pow e r   p o i n t w h er t h e   ph o t ovo lta ic ce ll prod uces  i t s  ma x i m um   p ow e r . There f o re,  t h P V   s y s t e ms  r eq ui re   a n   e q ui pme n t   t o   trac t h MP at  a l l   t im e,  r e g ardle s o f   t he  t em pera t u r e   a n d   s o l a i r radia t io n.  A   s ignif i c a nt  num ber   o f   M P P Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   El e c  &  D ri S yst     I S S N :   2088- 86 94       Ad ap tive  fu zzy sl id ing  m o de  base d  MPPT  c o n t ro l l e r  fo r a p h o t ovo l ta i c  w a t e r p u m p in g system   (Sab a h  Miq o i 41 5 con t ro s y s t em ha ve  be e n  de v el o p ed   f or ye a rs,   starti ng   w i t h   s i m p l e   t ec h n i q u e s  suc h a s  v ol ta ge or  c u rre nt an d   H ill  c l i m b i ng ,   Inc r em ental  in d u cta n c e   a nd  Per t ur a n d   O b ser v e;   th ose  a r t h e   con v e nt ion a con t ro tech n i q u es  [ 2].  O n   t he  o the r   h a n d,  unc o n ve nti ona te ch n i q u es  s u ch   a fuzz y   lo gi c ,   a rt ifi c i a l   ne u r al   n e t wo rk  a n sl idi n mo d e   c o n t r ol wh i c ca p r o v id e   mo re   s t a b i li ty  a nd   ro bu stn e ss,  h av b een   w i d e l y   u s e d   a nd  deve l ope d.    The   s l id ing   m ode   c on t r o ller   is   m uc k now for  i t ro b u s t ne ss  a n d   st ab il i t and   i s   w i l d l y   u s ed   i n   non  line a sys t e m and  es pec i al ly  on  aircr a f t   c ontrol  [3].  H owever  t h is  c o n t rol l e r   r epr e sents  a   disa dva nta g calle d   the   c h a t t e ri ng   phe n o m e na   r e s ul t i ng  from   t h e   h i g osc illa t i ons  a ro un the   sli d i n s u rfa c e .   To  overc ome   t h is  di sa d v a n ta ge  w e   have  t rie d   t de vel o t h e   sl i d i ng  mo de  c on t r o l l er   by  r e plac i ng  t h s w it c h in ga i n   by  a n   ada p t i ve  f uzz y  gai n.  This m e t h o d  is ca l l e d  A da pt ive  F u z z y  S l i d i ng  Mo de  C on tro l  A F S M C.  In   t hi p a p e r,  a   p hot ovo lt ai c   wa t e p u m pi ng  sy st e m wa st u d i e d   a n d   t he   m athem a t i ca l   m odel l i n of  its  e q u ipm e n t s   is  r epre sen t ed   [ 4] The  differe nt  M P P te ch ni que use d   h a v also  b ee s t ud i e an ana l yz ed   and  al so com p a re d.  T he syste m   ha s bee n  test e and a s se sse d  us i n g MA TL A B / S imu l in k.      2.   PV WATER PUM PING   S YS T E DE S I G N O u r   sys t em   c o n sists   of  a  ph o t ov o lta ic   p a n e l  a  D C- D C  b oo st  c on ve rt er  a nd  cen t r i f u g a pu mp   w it h   D C  m ot or . F igure  1 show s t h equi va le nt c ir cui t  of  the   sys t em  i n all.           F i gure   1.  E qu iva l e n t circ u i t   o f  the  s y s t e m       The   sys t em ’s avera g e  m ode l   is g iv e n  in   th e   (1 ):    pv mL F W a F W a LL L pv pv L 11 aa a a aa a aa LL 22 2 21 a V Ri V V V V di R i dt L L L L L dV i i dt C C di R V k dt L L L dV i ii dt C C C kk k dt j j j u u                             ( 1 )     Where  u   i s   t h e   co nt ro l   i nput L,  R a n d   i   a re  t he   s elf-i n duc t a nc e,  r e s i s tanc and  c u rrent.   R  i s   t h e   re si st an c e   c h a ra ct eri z i n g   IGB T   l o s t .   C and   C   a re  t he   i np u t   a n d   t he  o u t pu ca pac i t a nc re spect i v ely.  V   i s   the d i ode  f orw a rd vo lta ge . Th e  state  r epr e senta t io n o f   t he  s ys t em  is w r itte n a s   L mL f ω a LL pv 1 pv pv 1 a aa aa a L aa 2 22 1 2 R 11 00 V LL L Ri V V 1 L 00 0 0 ii L i C 0 VV C R 1k d 00 0 ii LL L 0 dt i VV 11 0 00 0 C ωω CC k 0 k k j 00 0 jj u                                                                (2 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694   I nt   J  P ow  Elec   & Dr i   S y st, Vol. 10,  N o.  1, Mar c h 2 0 1 9   :     41 4 –  42 2   41 6 The   sys t em  ca n  be  re presente as:      xA . x b x d u                                                                                                 (3 )   Where :    L p v a a i V x i V ω                       L 1 a aa a 22 2 R1 1 00 LL L 1 00 0 0 C R 1k 00        LL L 11 00 0 CC k k 00 0 jj A                   mL f ω a L 2 Ri V V L 0 0    i C 0 bx             pv 1 1 V L i C d 0 0 k j                (4 )       3.   MPPT M ETHODS  3.1.    P& To  v al i d ate   o u r   p rop o se M P P T   c ontro ller   w e   h a v c h ose n   t c o mp are   it   t th P & O   me t hod   d u e   t o   the fac t   t ha t   i t   i w e ll kn ow a nd c o mm un l y  use d in  t he  i nd us t r y.  The   op e r a t i n pri n ci p l e   of  t hi al gor ithm   is  s how i n   F igur 2,   a nd   can   b e x p l ain e a s   f o l lo ws:   th vo lta ge of t h P V  panel is d i s t ur bed  the n  w e   c a lcu l a t e t h e p o w e r pr ov ide d  by t h e P V  pan e l  at t i m e  k,   a nd t h e n   it  is  c om pare d   t o   t he  p re vio u one   o the   m o m e nt  ( k- 1 ) If  t he  d i ffer e n ce  is  pos iti v e   t ha is  t he  p o w er   incre a ses,  it   m eans  t h a t  we ar e   a p proac h i n g MP P and t h v a ria t i o n  of   t h dut y c y cle   i s  m ain t a i ne d i n  th e  sam direc t i o n.  O the  o t her   ha nd,   i t h d i ffere n ce  i s   n e g a t i v tha t   i s  t h e  p o w e r  d e c r e a s e s ,   w e   a r e  m o v i n g   a w a y   from  the  MP P S o , w e   have  to   re verse   the  di r ecti o n of  t he c han g e   in  t h e  d ut y   cy cl e .           F i gur e 2.  P &O  flow c ha rt       3.2.    S l i d in g m o d e   c on trol  S l i d in g   M o d e   C o n t r ol   i no nl i n ea c ont ro ll er  b as e d   on  t h e   v a r i a ble   s t ruc t ure  co ntr o (V S C ).  T he   adva n t a g e s  of  t h e S M are   var i o u s: H igh  pre c i s i o n good  sta b il i t y sim p l i c i t y in varia n c e robus tne ss.  The   de si g n   o the   c o ntrol i s  b ased  o tw o impor tan t   s t e ps; firs t,  t h e   c h o i c e   of t he   s l i di ng surfac s(x)  = 0   w hi c h   d et ermi n e t h t r a j ec t o ry   t h a t   th c o nt rol   sh ould   fo ll ow seco nd,   d e t e r m i ne   t he  c o n tr ol  l a w tha t   hel p  m ain t a i a nd s t ab i l ize   t h is co n tro l  o t h e   sli d in sur f ac e  [5],[6]:    Th e c h o i ce  of th e   sli d i n g   su rfa ce Th e M P P i s  d et ermi n e d   wh en :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   El e c  &  D ri S yst     I S S N :   2088- 86 94       Ad ap tive  fu zzy sl id ing  m o de  base d  MPPT  c o n t ro l l e r  fo r a p h o t ovo l ta i c  w a t e r p u m p in g system   (Sab a h  Miq o i 41 7 pv pv P 0 V                                                                                                         (5)    Th ere f o r e ,  t h e  sl i d in g   su rf ac e i s  d e f i n ed  a s:    2 pv pv p v pv pv p v pv pv pv PI R I sI V 0 VV V                                                   ( 6)    -   The de t e rm in a t i o o f  the  c o n t rol law :   The   co n t ro la w   c onsis ts  o t w par t s :   t he  f ir st  one   c a l led  the   e q u i v a l en con t ro l,  i he lp ma inta in s   the  ope ra ti o n   p o i nt   i the  sli d ing  s u rfa ce,   t he  s ec on on e   is  t h e   s wi t c hi ng   c ont rol   a n d   p r ovi d e t h st a b il iza t i on  o f  the  c on tro l l e r [7],  [ 8]:     eq n uu u                                                                                                      (7)     The   e q uiva l e n t   c on tro l   w as   f irst   s u gge st ed  b y   S l o t i n e   a n L i   [ 9 and   is  d eter mine b y   t h e     fo l l ow i n co nd iti on :       TT ss sx A . x b x d 0 xx u                                           ( 8)    We  con si der  d=0,  to sim p l i fy   t he  c alc u la t i o n s ,   the  equ i va le nt c ont rol   b e c o me s:       T eq T s A. x x s b x x u                                                                                                           (9)    The  sw i t c h in con t ro l   ca n be  a   l ine a fu nc t i o n  of  the   sl idi n g   s urfac e it   i gi ven b y :      ns k. s g n s u                                                                                                     ( 1 0 )     ks is a   pos iti ve   c ons tan t  de t er mined  b y  t he  c ons truc ter.   Th us the  S M C   c on tro l ler  i s :        T s T s A. x x uk . s g n s s bx x                                                                          ( 11   St a b ili z a t i on  stu dy:   W e  c h o se t o   u s e   a   fu n c tio n  n ame d  Ly a pu nov g i v e n   by   2 1 2 Vs                                                                                                               ( 1 2 )     The  deri va ti ve  o f t h is fu n c t i o n   is:     Vs s 0     0 s                                                                                          (13 )     3.3.    A d apt i ve  fu z z y  slid in mod e  con trol  D e spite   t he   r o bus t n ess  of  t he   s l i d i n g   m ode   c on tro l it  c a us es  d r a wbac ks.  The   m a i n   d isa dva n t age  i s   the  c h a t ter i n g   phe n o m e no c a use d   b the  h i gh  osc i ll a tio ns  a rou n t h sli d in s u rface In  a dd i t i on,   t ac hie v e   fa s t   c on ve rge n c e   a nd   m ore  s t ab i l i t y i t   i re c o mm ende d   t o   u se   h igh  va lue s   o sw i t c h i n ga in.   H o w e ve r ,   t he   hi ghe r the   ga in  the  m ore  osc illa ti on s ther e a r e.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694   I nt   J  P ow  Elec   & Dr i   S y st, Vol. 10,  N o.  1, Mar c h 2 0 1 9   :     41 4 –  42 2   41 8 F i gure  3( a)  r e p r e sen t the  o u t p ut  p ow er  u sing  t h e   s l i d i ng  m o de  c o n t rol l er   f or  d iffer e nt  s ol ar  i rrad i a t i o n   l e vel s   o 800 100 a n d   60 and   fi x e d   t e mpera t u r e We   can   s ee  th at   t h e   m o r e   we   i n c rea s th e   gai n the m o re  there  is osc i lla t i ons,   and  t h e h i gher   t h e pow er  prod uct i on.     O n   t h e   o t h e r   h and,   i w e   c on side F i gure   3( b)  w hic h   r epre sen t t h e   o u t p u t  p o w e r  f o r  a  o n e - d a y  s e e   Figure   9,   w can  s ee   t ha t   if  w incre a se  t h e   g ai the   r o b u stnes of  t h e   c on tro lle i n c r ea ses  a s   w ell   as  t he   osc illa t i o n w h ich  m a ke t h c o n t ro lle uns ta bl e .   F or  a   s ma l l   g ai o f   0 .5  d es pi te  i ts  s ta b i l i t it  is  l e s rob u st   and  pr od uces  l e s ene r gy c o mpar ed  t o t he r ga i n .         (a )   (b )     F i gure   3.  C om par i s on  of o ut p u t   p o w e for  di ffe ren t  ga i n       S o , to  f i n d   a   b a l a nce   be tw e e n the   sta b ili t y   a n d  the r ob us t n e ss  w e  op t e d  to u s e   a n   a da pti v e gai n , sinc e   c ons t a n t - g ai fe e dbac k   c o n tr ol l e is  n o t   a ble   to  p ro perl tra ck  t he  M P P   due  t the  c o n s t a n t   c ha n g e   o th e   w e a t he r.  F igure   show   t he a dap t ive f u zz con t ro l.          F i gur e 4 .  the  a dap t ive  fuzz y con t ro l       Th is  c on tro lle com b i n e s   t he  s lid i ng  mo de  c onc e p w i t h   f u z z y   c o n t r o l   s t rateg y   t de si g n   an  a da pt iv e   fuz z y   s l i d i ng   m ode  c ontr o l l e r ,   t he  a dap t iv fuz z y   w i ll   s erve   t o   g e n er ate  a d ap t i v e   s w itc h i n g   g a i n.  A we   esta bl ishe d   i n   ( 7), the c o ntr o law   co ns ists of   tw o co n t rols a n  e qu i v ale n c o n t r o l tha t  we   ar e n o t   cha n gi n g ,  and  sw i t c h i ng  co ntr o l t h a t  c onta i n s   t he  m od i f i e d gai n .   A s   s how o n   t h e   F ig ure  the   in p u t   s i gna ls o the   f u zz l o gic   c ontr o are   t h slid in sur f ac and i t s   deri va ti ve  d s / d t the ou t p u t  o i s   t h e  sw itc hi n g  gai ks.   The   f uz z y  r ul e s  ar e  give n  in t h fol l ow in g f o rm  [9] :   R u le j : I F    i s   A  and   is  A ; THEN  ks is  B   A   a nd  B   a re  r e s p ect iv el y   t h i n p u t   a n d   ou t p u t   f u zzy   s et s.  B y   usi ng  t h e   c ent r e   av e r ag defuz z i fica t i o n   m e thod,  th e  o ut p u t va l u of  t he  fuz z y   s ys te m   is  as   f o llow:    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   El e c  &  D ri S yst     I S S N :   2088- 86 94       Ad ap tive  fu zzy sl id ing  m o de  base d  MPPT  c o n t ro l l e r  fo r a p h o t ovo l ta i c  w a t e r p u m p in g system   (Sab a h  Miq o i 41 9 1 1 () n i j j ji s n i j ji yA k A                                                                                    (14 )   Where  μ A   the  membe r shi p   i funct i on  va lue   o f   a   lin g u i s t i va riab le  a nd  y   d e f i n a   c r i s p   v a l u at  w h ic h the   o u t put  m e m be rship   func t i o n  μ B   a chieves its m a ximum     μ B 1 The   (24)  ca n  b expre ssed a s  fo l low :     T s ky                                                                                                            ( 1 5 )     Where   i s   a n   adj u s t a b l e   p a r am eter   v e c tor,  ξ   i fuz z ba si f un ct i on  v e ctor,  and    ξ   ∑∏                    j = 1,  2,  3. . . m.   A p p l y i ng a n   a da pt ive  co n t ro l   w e  get  t he  fo l l o w i ng eq ua t i o n :     T s ky                                                                                           (16)    A c cordi n to  t he   u n i versa l   a ppr ox im at i o n   t h e o rem   [10],  there   ex is ts  a op tim al  p a r am eter   y    tha t  sat is fie s :     ** T s ky                                                                                                         (17)    Where  y  i s   t h e   e s t i m a t i o n  o f   y a nd  ε  is  t he   a ppro x i ma t i o n   e rror   del i mi ted  b y   | ε | E is   a    pos it ive  co ns t a nt .   S t abi liz a tio stud y :   The   Lya p u n ov  fu nc ti o n   i s def i ne d as  f o l l o w i ng  [1 0]:     2 11 22 T Vs y y                                                                                                       ( 1 8 )     Where  y  y y  a nd   γ   i a posi tive   c o nstan t .     ** TT T ss s kk k y y y                                                                  (19 )     To  e n s u r e t h at  t h e  c ont rol l er i s s t ab l e  t h e  de r i v ati v e   of Ly a pu nov  f un ct ion   mu s t  b e   lo wer  t h an  z e r o :     T Vs s y y                                                                                                                   ( 20       s eq s eq .. u k s g n s .u k s g n s TT T ss s A x bx u d A x bx d xx s sA x b x d b x x                                                                       ( 21 )     C ons ide r i ng t h at  x  A . x b x u  d 0   F r om 31  beco m e s:     s ks g n s T s sb x x                                                                                            ( 22 )             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          I S S N: 2 0 8 8 - 86 94    I nt  J  P ow   E l e Dr S y st,   Vol.   10,   N o.   1 Mar c 2 0 1 9   :     41   422   42 0 W e  ap p ly  to:      s ks g n s   ( ) s g n s TT TT T ss V s b x yy s b x y yy xx                     ( 23   V     | | ξ   | |                                                           (24)  Let t h e   ada p tiv rule  b e:      1 ξ T s ys b x x                                                                                               ( 25   The n   w e w i ll h a ve:      0 T s Vs b x s x                                                                    (26)    Due  to   f a c t  tha t ε   is pos iti ve  V   i und e n ia bly  n e gat i v w h i c pr o v e s   t he  s tab i l i t o f   t he   s ys te m.         F i gur 5.   I npu fuzz m e m b er sh ips          F i gur e   6.   O utp u f u z z y   m em b e r s hips       The  f u zz r u l e ar e   su m m a r i z e i n   t he  T a b le  1 .   A nd  m e m b er sh ip  f un c t ion s   f o r   t h e   i nput   s   a nd  s   a r r e pr e s ente i n   F i g ur 6.   F or   t he   o ut put   o f   t h f u z z y   s ys tem   k seve eq ui dis t an t l y   pl a c e d   s in gl et ons  a r e   use d ,   as  s how i n   F igur e   7.   T he  m em ber s hi f unc tio ns  a r e   c atego r i z e d   b l i n g u i st ic   v a l ue N e gat i v Bi g   ( N B) ,   N e gati v e  Me d ium ( N M) ,   N e gat i v e  S ma ll ( N S ) ,  Zer ( Z R) ,   P o s iti ve Sm a ll  ( P S ) , Posi tive   Me di u m   ( P M an d  Po s i tiv e  Big  (P B ).       Tab l 1.   F uzz y   r ule s   s \   N B   N Z R   P PB  Z R   P PS   Z N S   N PS   P S   Z R   N N M   N PM  Z N S   N N M   N P B   Z R   NS   N M   NB   N B   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int J  P o w   El e c  &  D ri S yst     I S S N :   2088- 86 94       Ad ap tive  fu zzy sl id ing  m o de  base d  MPPT  c o n t ro l l e r  fo r a p h o t ovo l ta i c  w a t e r p u m p in g system   (Sab a h  Miq o i 42 1 4.   RESULT S   The   P V   w a t er  pum p i ng  s y s t e m   h as  b ee m ode l l ed  a n d   s i m ulate d   u s i ng  MATLAB / SIMULI NK  and  the  pro p o s ed  c ontr o l l ed  A F S M C   w as  c omp a red  t o   b ot t h e   S lid ing  m o d e   c on t r ol  a n d   t he   P &O   a lg ori t hm  t o   see  it be nefi t s   i e x tra c t i n g   t he  m ax im um  pow e r   a n d   a l s t o   v a l i d ate  the  fu nc ti o n a l i t of  t his  c o ntr o ller .   Tab l 2 re prese n ts  t he  pa r am eter of  t he  P V   w a t e r pum pin g  sys t e m:      Tab l 2. S ystem   par a m e ters  PV   p a n e l   T E 500CR  B oost c onve rte r   D C m o tor  Wm pp = 55w a tts   R L =0 .5  Ω   R a = 1 . 254 Ω  Vm pp = 17, 50V   L = 6 . 8   1 0 -3  H   L a = 28  10 -3  H   Im pp = 3 , 10A  C 1 =6 .2  1 0 -3  F   k 1 = 0 . 1kg.m 2 .r ad / s ec   V o c= 21, 7V  C 2 = 2 . 88  10 -3  F   k 2 = 0 . 0114   kg. m 2 /se c 2   Isc= 3 , 5A    j= 0. 004  kg.m 2   N s = 3 6     k = 0 . 333  V . s e c / r a     F i r s t l y   w e  m a d e   t h e   c o m p a r i s o n  f o r  a   f i x e d  t e m p e r a t u r e  o f   2 5 ° C   a n var i a b l e   s o l ar  i rr adia t i o n s,   a s   show in   F i gur 7, in  o rder   t see  cl ose l y   t h e   de fer e nce   a n d   t h e   a dv a n t a ge  o ad d i n g   t he  f uz zy   a da p t ive   t o   t h e   S M C ,  w e   h a v e  e x t r a c t e d  t h e  p o w e r  f o r   t h r e e  d i f f e r e n t   v a l u e   o f   t he  s olar   i rradia tio n ,   F igure  sh o w th e   varia t i o n of t he   o u t p u t pa ne l p o w e r .          F i gure  7.  S olar  i rra d i a t i o n   F i gur e 8.  P ow e r   v aria t i on f o r fix e d  tem per a t u re  a nd  va ria b le  i r r ad ia ti o n       A c cordi n g t o   t he  F i gure 8,  w ca n   see   t h at   t he   p r opose d   m eth o d   A F SMC  is  b e t te t h an   t he othe r   t w o   me tho d s.   C ompa red  to  t he   P &O   t he   S M C   a nd  A F S M C   a r w a be tt e r   a nd   p rod u c e   m or pow e r If  w e   com p are   the   S M C   an AF SM C,  w no te  t hat  t h AF SMC  i s   s li gh t l h i gher  tha n   t he  S M C   a t h er are   few e osc illa t i o n a n w e   c an  c o n c lu de  t ha o u r   prop ose d   m etho is  m o re   e ffic i e n t .   A f terw a r d,  w m a de  t he   com p aris on  of  t he   t hre e   m etho ds  u si ng  the   w e ather  data  f or  a   o n s p e c i fic  da y,  F ig ure  9   show the  d a ta   o tem p era t ur e a nd irra dia t i o seque n tia l l for  t h i s  da y .          F i gure  9 .   S olar  i rradia t i on da ta  for a  day     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN: 2088- 8694   I nt   J  P ow  Elec   & Dr i   S y st, Vol. 10,  N o.  1, Mar c h 2 0 1 9   :     41 4 –  42 2   42 2 We  h ave   e x tra c te d   t h e   va ria t io n   of   t he   o ut pu p o w e for   th ose  s o l ar  i rr adia t i o n s   an t e m p era t ure   data,   as  i t   is  s how in  F i g ure   10.   W a l so  e xtra cte d   t he  M o t or  D C  s p e e d  s e e  F i g u r e   1 1 .   A n d   w e  c a n  s e e   t h a t   A F S M C   has le ss  o sc i llat i on a n d   t h ere   is no  de v i a tio of t h e   c ur ve l i ke  t he  one  w e   ca n see   on  t h e   S M C   c u rve.         F i gure  1 0 .   P V   pow er  v aria ti o n   F i gure   1 1 .   M otor  D C spee d v a r i a t i o n       A ll  t h o s re su l t s how   c le arl y   t he   s u p e r ior ity   a n d   e ff i c ien c o the   pro p o se c ontr o lle r   A F S M c o mp a r ed   t o   t h SM and   th P&O.  f u r t h ermo re   t h e re   a re   f e w er  o s c i l l a t i ons on   t h e pro pos ed   c o n t r o ll er   c urv e   w h ic h pr o v e it s stab il ity a nd  go o d  pe r form anc e .         5.   CONCL U S ION:   I n   t his  w o r k   w did  the  st u dy  of  a   p h o t o vol taic   w a t er   pump i ng  s ys t e t h e n   w mode lize d   a n d   si m u late th is   s yste usi n g   MA TLA B / SIMU LI N K   simula t o r,   n ext  w e   have   d eve l o p e d   a   n e w   m axim um  p o w e r   poi nt   t rac k e r   c a l l e d   A F S M a d apt i ve   f uz zy   s lid i ng  mo d e   c o ntr o ll e r this  c o n t ro l l er  i s   ba se o n   t h e   rob u st   m eth o d   s lid i ng  m ode.   We  h ave   a d d e t o   t h i las t   t h e   a da p t i ve   f uzz y   m et ho d   i n   o rder   t am el i o rate  t h e   perform ance   o t h SM an d   to  o v e rc om t h c h a t teri ng  p h en ome n a W e   h av e   co mp a r ed   t hi me t hod   t o   th S M a n the   P & O   in  o rder  t val i d ate   t h is  c on t r ol ler .   T he   e x t r a c t ed   r e s ul t s   w h e th er  o f   t h po we s hows  t h r o b u s t n e s s   a n d   e f f i c i e n c y  o f   t h i s  m e t h o d .  I n   f u t u r e  w o r k ,  w e   h o p e   t o   be  a ble  t o   a p p l y   t hi me t h od  i n   r e a lity   and  co n f irm   th effic i e n cy  o f th is co n t rol l er.       REFE RENCES   [1 ]   Ab do urra ziq  S,   A bd ou rra z i q   M A,   a n d   D ara b   C P ho to volt a ic  w ater   p u m p i ng  sys t em   a ppli cation  in  M o r oc c o ,”  I n   Ele ctr o m e ch anica l  an d  Power  S y s t e m ( S IE LMEN) ,   2 0 17  Int e r n a tiona C o nf e r e n ce   o n   Oct  1 1 pp.   2 71-27 4.    IEEE,  2017.   [2]   D o l a r a  A ,   F a r a n d a   R ,  a n d  L e v a   S ,  “ E n e r g y   c o m p a r i s o n   o f  s e v e n   M P P T   t ec hniq u e s   f o r   P sy stem s,”  J o u r nal of  Ele ctr o ma gne tic  A n a l y s is  an d A p p l ic ati ons,  Se p   2 8 1( 03):1 52 2009 .     [3]   R a o   D V   an G o   T H ,   A u to m a ti l a nd in s y s t e m   d es i g n   u s in s l id in m o d e   c on tro l ,”  Aer o s p a c e  S c i e nc e  and  Te c h n o l o g y ,   J a n   1 ;   32 ( 1 ) : 1 8 0- 7 ,   2 0 1 4 .   [4]   Bel lia H, Y ou c e f   R, an d   Fat i ma  M “A   d e t a ile mo de l i n g  o ph o t o volta ic  m od u l usin g M A TLAB,   N R I A G J o ur na l   of   Astr on omy  a n d  Ge o phy sic s ,   Ju n 1 ;  3 ( 1 ):53 -6 1,  2 0 1 4 .   [5]   Ut k i VI S li d i ng   m od c o n t ro de si gn  p r inc i p l es   a nd   a pplica t i o n t o   e lectric   driv es,”   IEEE tran sac t i ons on  indus t rial  e l ectr oni c s F e b ;   4 0 ( 1):2 3 - 3 6 ,   1 99 3.  [6]   Slo t i n e JJ  and  Li   W ,   A ppli e d  n o n line a r c ontr o l .  En glew o o d   Cli f fs ,”  NJ:  P ren t i c e   hal l; 19 91  Jan .     [7]   R e k i ou D ,   A c h o u r   A Y ,   a n R e ki ou a   T ,   T r a c k in g   p o we r   p h ot o v o l t a ic  s ystem  w ith  s l i d i ng  m od contr o st r a t e g y ,   En e r gy  P r o ced ia , J an 1 ; 3 6 :21 9 - 3 0 , 2 01 3.     [8]   An us uyad e vi  R ,   Pa n d i a ra ja n   S ,   a n d   B h a ra thi  J.M ,   M a xim u m   P o we P o in t T r a c k i ng o f   D C   T o  DC  Bo ost  Co nverte r   Using   Sl i d ing   M ode  C on tr o l ,   Inte r nati onal J o u r n a l  of Powe r El ect r o n i cs an d Dr iv e Syste m s   ( I JP EDS)   Ja n   1 ; 3 ( 3):32 1 -7 ,   2 013 [9]   Cerm an  O   a n d   H u š e k   P A da p t ive  f u zzy   s li di n g   m od c o ntr o f o electr o -h yd rau l i c   s er vo  m echa n ism , ”  Exp e rt   System s with  Applica t ion s , S e p   1 ;3 9 ( 1 1 ):10 26 9 - 7 7 ,   20 12   [10]   S o lta np our  M .R,  Kho oba n   M . H,  a n d   K hal g h a n i   M .R A n   op t i ma a n d   i n t elligent   con t r o strat e gy  f o class  o f   no nl ine a sy s t ems :   a da ptive  f u z z sl id i n g   m ode ,”   J o u r n a l  o f  V i b r ation  and   C ontr o l ,   Ja n;  2 2 ( 1):1 59 -7 5 20 16.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.