太陽光発電によるグリーン水素システム向け高性能ファジィロジックMPPT

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a new MPPT method with faster convergence, useful for researchers in renewable energy systems and hydrogen production.

🏢実務担当者:Practitioners in solar-hydrogen systems can consider this fuzzy logic controller for improved system performance.

世界の電力需要は、人口増加と産業成長に伴い上昇し続けている。この増大する需要は、化石燃料埋蔵量の枯渇を加速させ、その使用に伴う環境問題を悪化させる。その結果、再生可能エネルギー源の採用に向けた世界的な強い動きが存在する。その中でも、太陽光発電（PV）システムは有望であるが、間欠性という課題に直面しており、エネルギー貯蔵が不可欠となっている。水素貯蔵は、この問題に対する効果的な解決策として浮上している。水素が太陽光PVを動力源とする水の電気分解を通じて生成される場合、それはグリーン水素として知られている。PVシステムからのエネルギー抽出を最適化するために、研究者らはいくつかの最大電力点追従（MPPT）技術を導入している。しかし、従来のMPPT手法は、最大電力点付近での電力振動と収束時間の遅さに悩まされることが多い。本研究は、太陽光PV駆動のプロトン交換膜（PEM）電解槽システムのために特別に開発された、ファジー論理ベースのMPPTアプローチを紹介する。一般的に使用されるPerturb and Observe（P&O）アルゴリズムと比較して、提案されたファジー論理手法は、追従効率と応答速度の両方を向上させる。シミュレーション結果は、ファジー論理コントローラが、急速に変化する日射条件の下でも、より速く、より正確な電力追従を達成することを実証している。P&O法は通常、最大電力点（MPP）に約20 msで到達するのに対し、ファジー論理コントローラは5 ms以内でそれを達成する。全体として、これらの知見は、ファジー論理ベースのMPPTが優れた性能を提供し、PEM電解槽システムの改善された電力抽出と安定した動作を可能にすることを確認している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The global demand for electrical energy continues to rise with increasing population and industrial growth. This growing need accelerates the depletion of fossil fuel reserves and worsens environmental issues linked to their use. Consequently, there is a strong global movement toward adopting renewable energy sources. Among these, solar photovoltaic (PV) systems are promising but face the challenge of intermittency, which makes energy storage essential. Hydrogen storage has emerged as an effective solution to this issue. When hydrogen is generated through the electrolysis of water powered by solar PV, it is known as green hydrogen. To optimize energy extraction from PV systems, researchers have introduced several Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques. However, conventional MPPT methods often suffer from power oscillations near the maximum power point and slow convergence times. This study introduces a fuzzy logic-based MPPT approach specifically developed for a solar PV-driven proton exchange membrane (PEM) electrolyzer system. Compared with the commonly used Perturb and Observe (P&O) algorithm, the proposed fuzzy logic method enhances both tracking efficiency and response speed. Simulation results demonstrate that the fuzzy logic controller achieves faster and more accurate power tracking, even under rapidly changing irradiance conditions. While the $\mathrm{P} \& \mathrm{O}$ method typically reaches the maximum power point (MPP) in about 20 ms, the fuzzy logic controller achieves it within 5 ms. Overall, the findings confirm that the fuzzy logic-based MPPT provides superior performance, enabling improved power extraction and stable operation of the PEM electrolyzer system.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/odicon66687.2026.11470904first seen 2026-05-15 19:23:36 · last seen 2026-09-09 05:28:15