Este trabalho apresenta um estudo sobre a corrente de fuga de modo comum em inversores monofásicos sem transformador utilizados para a conexão de sistemas fotovoltaicos (FV) à rede de distribuição de energia elétrica. O estudo se concentra em inversores do tipo fonte de tensão que empregam a topologia em ponte completa. A partir da adequada modelagem do sistema (rede, conversor e módulo fotovoltaico) identifica-se e quantifica-se a contribuição das tensões de modo comum e modo diferencial para a corrente de fuga. Conclui-se que a tensão de modo comum de alta frequência produzida pelo inversor, que depende da estratégia de modulação por largura de pulso (PWM Pulse Width Modulation) empregada, fornece a maior contribuição para produção da corrente de fuga. Esse estudo mostra que os inversores sem transformador, com topologia em ponte completa e modulação que produz tensão de saída com três níveis, necessitam de medidas adicionais para a minimização da corrente fuga quando aplicados em sistemas fotovoltaicos conectados à rede. Algumas soluções propostas na literatura para a minimização da corrente de fuga baseadas em topologias modificadas e filtros de modo comum são listadas e discutidas. Neste trabalho é proposto um filtro integrado de modo comum e modo diferencial com amortecimento passivo de baixas perdas, para minimizar a corrente de fuga produzida por um inversor monofásico sem transformador. Um exemplo de aplicação do filtro proposto é apresentado juntamente com seu procedimento de projeto, resultados de simulação e experimentais que validam a proposta. Além disso, a influência da variação da indutância da rede elétrica e da capacitância parasita do sistema fotovoltaico no comportamento do filtro proposto é analisada. A influência da variação da indutância da rede no comportamento do sistema de controle e o impacto da corrente de modo comum no projeto dos indutores do lado do conversor também são analisados. / This paper presents a study on the common mode leakage current in single-phase transformerless inverters for grid-connected photovoltaic (PV) systems. The study focuses on voltage source inverters (VSI) employing the full-bridge topology. The common mode and differential mode voltages that contribute to the leakage current are identified and quantified from the analysis of the system model (utility grid, converter and PV module). The system model analysis shows that the high frequency common mode voltage produced by the inverter, which depends on the Pulse Width Modulation (PWM) strategy, is the main source contributing to the leakage current. This work shows that transformerless inverters employing the full-bridge topology and a modulation strategy that produces a three-level output voltage require some leakage current minimization strategy when they are employed in grid-connected PV systems. Some solutions proposed in the literature for leakage current minimization based on modified topologies and common mode filters are listed and discussed. In this dissertation an integrated common and differential filter with low loss passive damping is proposed to minimize the leakage current produced by a single-phase transformerless PV inverter. An application example of the proposed filter is presented with design procedure, simulation and experimental results validating the proposal. Additionally, the influence of grid inductance and PV module parasitic capacitance variations on the behavior of the proposed filter is analyzed. The behavior of the control system considering the grid inductance variation and the impact of the common mode current on the converter side inductors design are also analyzed.

Orientador: Prof. Dr. Alfeu Joãozinho Sguarezi Filho / Coorientador: Prof. Dr. Joel David Melo Trujillo / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Santo André, 2018. / Neste trabalho é proposto um algoritmo de rastreamento de máxima potência com a utilização da equação de Monod. O algoritmo aplica-se em sistemas fotovoltaicos conectados à rede elétrica. Os resultados e as comparações mostram que o algoritmo proposto apresenta algumas vantagens em comparação ao algoritmo de perturbação e observação para diversas condições de operação, em especial quando os painéis são submetidos a sombreamento parcial. / In this work we propose an algorithm of maximum power point tracking with using the Monod Equation. The algorithm applies to photovoltaic systems connected to the grid. The results and the comparition show that the algoritmo proposal has some advantages compared to algoritm Perturb and Observe in many situation of operation, in special when the fotovoltaics painels have parcial shading.

[ES] En los últimos años, la industria de la automoción ha hecho un gran esfuerzo para producir sistemas de propulsión más eficientes y menos contaminantes sin menguar su rendimiento. Las nuevas regulaciones impuestas por las autoridades han empujado a la industria hacia la electrificación de los sistemas de propulsión mientras que las tecnologías desarrolladas para el sistema de propulsión convencional, basado en motores de combustión interna alternativos (MCIA), ya no son suficientes. El modelado numérico ha demostrado ser una herramienta indispensable para el diseño, desarrollo y optimización de sistemas de gestión térmica en trenes motrices electrificados, ahorrando costes y reduciendo el tiempo de desarrollo. La gestión térmica en los MCIA siempre ha sido importante para mejorar el consumo, las emisiones y la seguridad. Sin embargo, es todavía más importante en los sistemas de propulsión híbridos, a causa de la complejidad del sistema y al funcionamiento intermitente del MCIA. Además, los trenes motrices electrificados tienen varias fuentes de calor (es decir, MCIA, batería, máquina eléctrica) con diferentes requisitos de funcionamiento térmico. El objetivo principal de este trabajo ha sido desarrollar modelos térmicos para estudiar la mejora de los sistemas de gestión térmica en sistemas de propulsión electrificados (es decir, vehículo híbrido), estudiando y cuantificando la influencia de diferentes estrategias en el rendimiento, la seguridad y la eficiencia de los vehículos. La metodología desarrollada en este trabajo consistió tanto en la realización de experimentos como en el desarrollo de modelos numéricos. De hecho, se llevó a cabo una extensa campaña experimental para validar los diferentes modelos del tren motriz electrificado. Los datos obtenidos de las campañas experimentales sirvieron para calibrar y validar los modelos así como para corroborar los resultados obtenidos por los estudios numéricos. En primer lugar, se estudiaron las diferentes estrategias de gestión térmica de manera independiente para cada componente del tren motriz. Para el MCIA se estudió el uso de nanofluidos, el aislamiento del colector y puertos de escape, así como el cambio de volumen de sus circuitos hidráulicos. De igual forma, se evaluó el impacto de diferentes estrategias para la mejora térmica de las baterías. Además, el modelo de máquina eléctrica se utilizó para desarrollar pruebas experimentales que emulaban el daño térmico producido en ciclos reales de conducción. En segundo lugar, los modelos de tren motriz se integraron utilizando un estándar de co-simulación para evaluar el impacto de un sistema de gestión térmica integrado. Finalmente, se implementó un nuevo control del sistema de gestión de energía para evaluar el impacto de considerar el estado térmico del MCIA al momento de decidir la distribución de potencia del vehículo híbrido. Los resultados han demostrado que el uso de nanofluidos tiene un impacto muy limitado tanto en el MCIA como en el comportamiento térmico de la batería. Además, también mostraron que al reducir el volumen de refrigerante en un 45 %, la reducción en el tiempo de calentamiento del MCIA y el consumo de combustible en comparación con el caso baso fue del 7 % y del 0.4 %, respectivamente. Además, para condiciones de frio (7ºC), el impacto fue todavía mayor, obteniendo una reducción del tiempo de calentamiento y del consumo de combustible del 13 % y del 0.5 % respectivamente. Por otro lado, los resultados concluyeron que durante el calentamiento del MCIA, el sistema integrado de gestión térmica mejoró el consumo de energía en un 1.74 % y un 3 % para condiciones de calor (20ºC) y frío (-20ºC), respectivamente. Esto se debe al hecho que el sistema de gestión térmica integrado permite evitar la caída de temperatura del MCIA cuando el sistema de propulsión está en manera eléctrica pura. / [CA] En els últims anys, la indústria de l'automoció ha fet un gran esforç per a produir sistemes de propulsió més eficients i menys contaminants sense minvar el seu rendiment. Les noves regulacions imposades per les autoritats han espentat a la indústria cap a l'electrificació dels sistemes de propulsió mentre que les tecnologies desenvolupades per al sistema de propulsió convencional, basat en motors de combustió interna alternatius (MCIA), ja no són suficients. El modelatge numèric ha demostrat ser una eina indispensable per al disseny, desenvolupament i optimització de sistemes de gestió tèrmica en trens motrius electrificats, estalviant costos i reduint el temps de desenvolupament. La gestió tèrmica en els MCIA sempre ha sigut important per a millorar el consum, les emissions i la seguretat. No obstant això, és encara més important en els sistemes de propulsió híbrids, a causa de la complexitat del sistema i al funcionament intermitent del MCIA. A més, els trens motrius electrificats tenen diverses fonts de calor (és a dir, MCIA, bateria, màquina elèctrica) amb diferents requisits de funcionament tèrmic. L'objectiu principal d'aquest treball va ser desenvolupar models tèrmics per a estudiar la millora dels sistemes de gestió tèrmica en sistemes de propulsió electrificats (és a dir, vehicle híbrid), estudiant i quantificant la influència de diferents estratègies en el rendiment, la seguretat i l'eficiència dels vehicles. La metodologia desenvolupada en aquest treball va consistir tant en la realització d'experiments com en el desenvolupament de models numèrics. De fet, es va dur a terme una extensa campanya experimental per a validar els diferents models del tren motriu electrificat. Les dades obtingudes de les campanyes experimentals van servir per a calibrar i validar els models així com per a corroborar els resultats obtinguts pels estudis numèrics. En primer lloc, es van estudiar les diferents estratègies de gestió tèrmica de manera independent per a cada component del tren motriu. Per al MCIA es va estudiar l'us de nanofluids, l'aïllament del col·lector i ports d'eixida així com el canvi de volum dels seus circuits hidràulics. D'igual forma, es va avaluar l'impacte de diferents estratègies per a la millora tèrmica de les bateries. A més, el model de màquina elèctrica es va utilitzar per a desenvolupar proves experimentals que emulaven el mal tèrmic produït en cicles reals de conducció. En segon lloc, els models de tren motriu es van integrar utilitzant un estàndard de co-simulació per a avaluar l'impacte d'un sistema de gestió tèrmica integrat. Finalment, es va implementar un nou control del sistema de gestió d'energia per a avaluar l'impacte de considerar l'estat tèrmic del MCIA al moment de decidir la distribució de potència del vehicle híbrid. Els resultats han demostrat que l'us de nanofluids té un impacte molt limitat tant en el MCIA com en el comportament tèrmic de la bateria. A més, també van mostrar que en reduir el volum de refrigerant en un 45 %, la reducció en el temps de calfament del MCIA i el consum de combustible en comparació amb el cas base va ser del 7 % i del 0.4 %, respectivament. A més, per a condicions de fred (-7ºC), l'impacte va ser encara major, obtenint una reducció del temps de calfament i del consum de combustible del 13 % i del 0.5 % respectivament. D'altra banda, els resultats van concloure que durant el calfament del MCIA, el sistema integrat de gestió tèrmica va millorar el consum d'energia en un 1.74 % i un 3 % per a condicions de calor (20ºC) i fred (-20ºC), respectivament. Això es deu al fet que el sistema de gestió tèrmica integrat permet evitar la caiguda de temperatura del MCIA quan el sistema de propulsió està en manera elèctrica pura. / [EN] In recent years, the automotive industry has made a great effort to produce more efficient and less polluting propulsion systems without diminishing their performance. The new regulations imposed by the authorities have pushed the industry towards the electrification of powertrains while, technologies developed for the conventional propulsion system based on alternative internal combustion engines (ICEs), are no longer sufficient. Numerical modeling has proven to be an indispensable tool for the design, development and optimization of thermal management systems in electrified powertrains, saving costs and reducing development time. Thermal management in ICEs has always been important for improving consumption, emissions and safety. However, it is even more important in hybrid powertrains, due to the complexity of the system and the intermittent operation of the ICE. In addition, electrified powertrains have various heat sources (i.e., ICE, battery, Electric machine) with different thermal operating requirements. The main objective of this work was to develop thermal models to study the improvement of thermal management systems in electrified powertrains (i.e., hybrid electric vehicle), shedding light and quantifying the influence of different strategies on performance, safety and efficiency of the vehicles. The methodology developed in this paper consisted both in carrying out experiments and in developing numerical models. In fact, an extensive experimental campaign was carried out to validate the various models of the electrified powertrain. The data obtained from the experimental campaigns served to calibrate and validate the models as well as to corroborate the results obtained by the numerical studies. Firstly, the different thermal management strategies were studied independently for each component of the powertrain. For the ICE, the use of nanofluids, insulation of exhaust manifold and ports as well as the volume change of its hydraulic circuits were studied. Similarly, the impact of different strategies for the thermal improvement of batteries was evaluated. Furthermore, the electric machine model was used for developing experimental tests which emulated the thermal damage produced in real driving cycles. Secondly, the powertrain models were integrated using a co-simulation standard to assess the impact of an integrated thermal management system. Finally, a new control energy management system was implemented to assess the impact of considering the ICE thermal state when deciding the power split of the hybrid vehicle. The results have shown that the use of nanofluids has a very limited impact on both the ICE and the battery's thermal behaviour. In addition, they also showed that by reducing the volume of coolant by 45 %, the reduction in ICE warm up time and fuel consumption compared to the base case were 7 % and 0.4 %, respectively. In addition, for cold conditions (-7ºC), the impact was even greater, obtaining a reduction in warm up time and fuel consumption of 13 % and 0.5 % respectively. On the other hand, the results concluded that during the warming of ICE, the integrated thermal management system improved energy consumption by 1.74 % and 3 % for warm (20ºC) and cold (-20ºC) conditions, respectively. This is because the integrated TMS makes it possible to prevent the ICE temperature drop when the powertrain is in pure electric mode. Finally, significant gains during Worldwide harmonized Light vehicles Test Cycles (WLTC) and Real Driving Emissions (RDE) cycles were observed when the ICE thermal state was chosen when deciding the power distribution. / The author would like to sincerely acknowledge the founding support pro- vided by Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital in the framework of the Ayuda Predoctoral GVA. (ACIF/2020/234). Additionally the author would also acknowledge the support provided by Renault S.A.S. / Dreif Bennany, A. (2023). Development of Integrated Models for Thermal Management in Hybrid Vehicles [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/194060

[ES] El aumento en el uso de combustibles fósiles para la generación de energía ha contribuido significativamente a la crisis del calentamiento global. Diferentes lugares alejados de la infraestructura eléctrica emplean generadores a base de gasolina que aumentan la contaminación ambiental. En este contexto, la introducción masiva de microrredes en la sociedad ha traído oportunidades para la generación de energía de forma distribuida, beneficiando a personas en todo el mundo. Por ejemplo, las microrredes pueden brindar electricidad a poblaciones vulnerables que viven en áreas remotas con acceso limitado a infraestructuras de transmisión y distribución. Además, las microrredes promueven el uso de recursos renovables, reduciendo el impacto ambiental en comparación con los métodos tradicionales de generación de electricidad, como las plantas de energía térmica o las instalaciones nucleares. Además, las microrredes permiten la generación de electricidad a pequeña escala, lo que permite que las familias logren la independencia energética y vendan el exceso de energía a la compañía eléctrica local. Cualquier inversor en una microrred necesita un algoritmo de control para realizar una regulación en bucle cerrado. En este contexto, el control por modos deslizantes de segundo orden es una estrategia de control robusta que ha ganado atención en las aplicaciones de inversores de microrredes. Mediante el uso de este enfoque, el inversor puede lograr un control preciso y rápido, incluso en presencia de incertidumbres y perturbaciones. El uso de estrategias de control robustas mejora la estabilidad y el rendimiento general del sistema de microrredes, asegurando una gestión de energía óptima. El proceso de ajuste es esencial para los algoritmos de control en bucle cerrado, ya que modifica la respuesta del controlador para alcanzar los objetivos de control. La optimización por enjambre de partículas (PSO por sus siglas en inglés) es un eficiente algoritmo de optimización empleado en controladores en lazo cerrado que puede resolver de manera efectiva problemas multi-objetivo formulados en una sola función de costo. Los parámetros de control del inversor de la microrred pueden ser optimizados mediante la utilización de PSO para lograr los objetivos deseados, ajustando de manera eficiente una estrategia de control. Para controladores por modos deslizantes, algunas estrategias de ajuste se basan en técnicas heurísticas. La función de costo única resuelve varios problemas en una microrred, pero existen dificultades cuando diferentes objetivos en un proceso no pueden ser mejorados simultáneamente debido a su relación conflictiva. Estrategias como Algoritmos Genéticos Multi-Objetivo (MOGA por sus siglas en inglés), Evolución Diferencial Multi-Objetivo (MODE por sus siglas en inglés) y Algoritmo Artificial de Ovejas Multi-Objetivo (MOASA por sus siglas en inglés), han demostrado su capacidad para mejorar el rendimiento del inversor mediante la optimización de objetivos conflictivos. Estos algoritmos pueden equilibrar de manera efectiva objetivos como la reducción del tiempo de respuesta y la minimización del sobreimpulso en la señal de salida del inversor. En consecuencia, el rendimiento general y la eficiencia de los inversores de la microrred pueden mejorar. La integración de algoritmos de control multi-objetivo en los inversores de la microrred tiene un gran potencial para abordar los desafíos de gestión de energía y optimizar el rendimiento. Los inversores de la microrred pueden lograr una mayor estabilidad, eficiencia y confiabilidad utilizando técnicas como el control por modos deslizantes de segundo orden y algoritmos de optimización como PSO, MOGA, MODE y MOASA. Al adoptar estos enfoques, se presenta una nueva metodología para un futuro energético más sostenible y resiliente, al tiempo que se mitigan los efectos adversos del calentamiento global causado por el consumo de combustibles fósiles en la generación convencional de energía. / [CA] L'augment en l'ús de combustibles fòssils per a la generació d'energia ha contribuït significativament a la crisi de l'escalfament global. Diferents llocs allunyats de la infraestructura elèctrica empleen generadors a base de gasolina que augmenten la contaminació ambiental. En aquest context, la introducció massiva de microxarxes a la societat ha comportat oportunitats per a la generació d'energia de forma distribuïda, beneficiant persones arreu del món. Per exemple, les microxarxes poden proporcionar electricitat a poblacions vulnerables que viuen en àrees remotes amb accés limitat a infraestructures de transmissió i distribució. A més, les microxarxes promouen l'ús de recursos renovables, reduint l'impacte ambiental en comparació amb els mètodes tradicionals de generació d'electricitat, com les plantes d'energia tèrmica o les instal·lacions nuclears. A més a més, les microxarxes permeten la generació d'electricitat a petita escala, la qual cosa permet que les famílies aconsegueixin la independència energètica i venguen l'excedent d'energia a la companyia elèctrica local. Qualsevol inversor en una microxarxa necessita un algoritme de control per a realitzar una regulació en bucle tancat. En aquest context, el control per modes lliscants de segon ordre és una estratègia de control robusta que ha guanyat atenció en les aplicacions d'inversors de microxarxes. Mitjançant l'ús d'aquest enfocament, l'inversor pot aconseguir un control precís i ràpid, fins i tot en presència d'incerteses i pertorbacions. L'ús d'estratègies de control robustes millora l'estabilitat i el rendiment general del sistema de microxarxes, assegurant una gestió d'energia òptima. El procés d'ajust és essencial pels algoritmes de control en bucle tancat, ja que modifica la resposta del controlador per a aconseguir els objectius de control. L'optimització per enjambre de partícules (PSO per les seues sigles en anglés) és un eficient algoritme d'optimització emprat en controladors en bucle tancat que pot resoldre de manera efectiva problemes multi-objectiu formulats en una sola funció de cost. Els paràmetres de control de l'inversor de la microxarxa poden ser optimitzats mitjançant l'utilització de PSO per a aconseguir els objectius desitjats, ajustant de manera eficient una estratègia de control. Per a controladors per modes lliscants, algunes estratègies d'ajust es basen en tècniques heurístiques. La funció de cost única resol diversos problemes en una microxarxa, però existeixen dificultats quan diferents objectius en un procés no poden ser millorats simultàniament a causa de la seua relació conflictiva. Estratègies com Algorismes Genètics Multi-Objectiu (MOGA per les seues sigles en anglés), Evolució Diferencial Multi-Objectiu (MODE per les seues sigles en anglés) i Algorisme Artificial de Xais Multi-Objectiu (MOASA per les seues sigles en anglés), han demostrat la seua capacitat per a millorar el rendiment de l'inversor mitjançant l'optimització d'objectius conflictius. Aquests algorismes poden equilibrar de manera efectiva objectius com la reducció del temps de resposta i la minimització del sobreguiny a la senyal de sortida de l'inversor. En conseqüència, el rendiment general i l'eficiència dels inversors de la microxarxa poden millorar. La integració d'algorismes de control multi-objectiu en els inversors de la microxarxa té un gran potencial per a abordar els desafiaments de gestió d'energia i optimitzar el rendiment. Els inversors de la microxarxa poden aconseguir una major estabilitat, eficiència i fiabilitat utilitzant tècniques com el control per modes lliscants de segon ordre i algorismes d'optimització com PSO, MOGA, MODE i MOASA. En adoptar aquests enfocaments, es presenta una nova metodologia per a un futur energètic més sostenible i resilient, al mateix temps que es mitiguen els efectes adversos de l'escalfament global causat pel consum de combustibles fòssils en la generació convencional d'energia. / [EN] The increase in fossil fuel usage for power generation has significantly contributed to the global warming crisis. Various remote areas, detached from electrical infrastructure, rely on gasoline-based generators that escalate environmental pollution. In this context, the widespread implementation of microgrids in society has brought forth opportunities for distributed energy generation, benefiting people worldwide. For instance, microgrids can provide electricity to vulnerable populations in remote areas with limited access to transmission and distribution infrastructures. Furthermore, these microgrids advocate for using renewable resources, diminishing environmental impact compared to traditional methods such as thermal power plants or nuclear facilities. Additionally, microgrids enable small-scale electricity generation, empowering families to achieve energy independence and sell surplus energy to local power companies. Any investor in a microgrid requires a closed-loop control algorithm. In this realm, the second-order sliding mode control is a robust strategy garnering attention in microgrid inverter applications. Through this approach, the inverter can achieve precise and rapid control despite uncertainties and disturbances. Using robust control strategies enhances microgrid systems' stability and overall performance, ensuring optimal energy management. Adjustment processes are pivotal for closed-loop control algorithms, modifying the controller's response to meet control objectives. Particle Swarm Optimization (PSO) is an efficient optimization algorithm employed in closed-loop controllers that can effectively solve multi-objective problems formulated in a single cost function. Control parameters of the microgrid inverter can be optimized using PSO to attain desired objectives, efficiently fine-tuning a control strategy. For sliding mode controllers, some adjustment strategies rely on heuristic techniques. While a single cost function resolves various issues within a microgrid, difficulties arise when different objectives in a process cannot be simultaneously improved due to conflicting relationships. Strategies like Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGA), Multi-Objective Differential Evolution (MODE), and Multi-Objective Artificial Sheep Algorithm (MOASA) have proven their ability to enhance inverter performance by optimizing conflicting objectives. These algorithms effectively balance objectives like reducing response time and minimizing overshoot in the inverter's output signal. Consequently, the overall performance and efficiency of microgrid inverters can be enhanced. Integrating multi-objective control algorithms into microgrid inverters holds significant potential in addressing energy management challenges and optimizing performance. Microgrid inverters can achieve greater stability, efficiency, and reliability by utilizing second-order sliding mode control and optimization algorithms like PSO, MOGA, MODE, and MOASA. By embracing these approaches, a new methodology emerges for a more sustainable and resilient energy future while mitigating the adverse effects of global warming caused by conventional fossil fuel consumption in power generation. / Gonzales Zurita, ÓO. (2024). Multi-objective Control on Inverter-Based Microgrids [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203120