Numer: 02/2022 Str. 33
Autorzy: Karri Kumar , Gadi Rao :
Tytuł: Śledzenie maksymalnego punktu mocy systemu fotowoltaicznego za pomocą sztucznej sieci neuronowej
Streszczenie: Energia elektryczna ze słońca może być pozyskiwana za pomocą modułów fotowoltaicznych (PV). Energię tę można zmaksymalizować, jeśli rezystancja podłączonego obciążenia jest zgodna z rezystancją panelu fotowoltaicznego. W poszukiwaniu optymalnego dopasowania między PV a rezystancją obciążenia, technika śledzenia punktu maksymalnej mocy (MPPT) oferuje znaczny potencjał. Niniejszy artykuł ma na celu pokazanie, w jaki sposób można osiągnąć proces modelowania wydajnego systemu fotowoltaicznego z obciążeniem DC przy użyciu kontrolera sztucznej sieci neuronowej (ANN). Jest to stosowane za pomocą innowacyjnej metodologii, która wykrywa natężenie promieniowania i temperaturę panelu fotowoltaicznego i wytwarza optymalną wartość współczynnika wypełnienia dla konwertera doładowania w celu uzyskania MPPT. Współczynniki tego kontrolera zostały udoskonalone w oparciu o poprzednie zestawy danych z wykorzystaniem natężenia promieniowania i temperatury. Algorytm opadania gradientu jest wykorzystywany do poprawy parametrów kontrolera ANN w celu uzyskania optymalnej odpowiedzi. Ważność systemu fotowoltaicznego wykorzystującego technikę MPPT opartą na sterowniku ANN jest dalej demonstrowana w serii testów eksperymentalnych w różnych warunkach otoczenia. Wyniki symulacji pokazują, w jaki sposób technika MPPT oparta na sterowniku ANN skuteczniej utrzymuje optymalne wartości mocy w porównaniu z technikami konwencjonalnymi.
Słowa kluczowe: Saystem fotowoltaiczny, śledzenie maksymalnej mocy, sieć neuronowa