Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Rynek Energii

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algortytm MPPT

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie algorytmu MPPT wykorzystującego sztuczne sieci neuronowe do optymalizacji pracy systemu fotowoltaicznego

Borkowski Bartłomiej, Mączka Tadeusz, Szulc Piotr, Tietze Tomasz

Rynek Energii

2023

Nr 6

59--65

W artykule przedstawiono algorytm optymalizacyjny wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe (ANN) do śledzenia maksymalnego punktu mocy (ang. Maximum Power Point) dla systemu (siłowni) PV o mocy 100 kWp podłączonej do dystrybucyjnej sieci zasilającej. Efektywność pracy opracowanego algorytmu MPPT (ang. Maximum Power Point Tracking) porównano z powszechnie opisywanymi w literaturze algorytmami śledzenia maksymalnego punktu pracy systemów fotowoltaicznych takimi jak metoda zaburzania i obserwacji (ang.Perturbation and observe method) oraz metoda przyrostów przewodności (ang. Conductance incremental method). Dla nowoczesnych, dużych systemów fotowoltaicznych, zagadnienie maksymalizacji wytwarzania energii dla różnych zmiennych warunków pogodowych (natężenie promieniowania słonecznego, temperatura paneli fotowoltaicznych) jest bardzo istotne. Na podstawie analizy otrzymanych wyników z symulacji stwierdzono , że metoda MPPT ANN wykorzystująca sztuczne sieci neuronowe pozwala uzyskać wyższą wartość aktualnej mocy elektrycznej wytworzonej z badanego systemu PV i oddawanej do sieci elektroenergetycznej w porównaniu z innymi popularnymi metodami.

The article presents an optimization algorithm using artificial neural networks (ANN) to track the maximum power point for a 100 kWp PV system connected to the distribution power grid. The efficiency of the developed MPPT algorithm was compared with algorithms commonly described in the literature for tracking the maximum operating point of photovoltaic systems, such as the disturbance and observation method and the conductivity increment method. For modern, large photovoltaic systems, the issue of maximizing energy production for various variable weather conditions (irradiation, temperature of photovoltaic panels) is very important. Based on the analysis of the obtained simulation results, it was found that the MPPT ANN method based on artiﬁcial neural networks allows to obtain a higher value of the current electrical power generated from the tested PV system and transfered to the power grid compared to other popular methods.