Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: inteligentny sterownik MPPT

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Performance enhancement of pv system using artificial neural network (ANN) as a maximum power point tracking

Bensiali Nadia, Benalia Nadia, Zerzouri Nora

Przegląd Elektrotechniczny

2023

R. 99, nr 4

262--265

Since the generalization of the use of electricity, energy consumption, conversion and energy storage has led to research and development of new sources of supply. This interest has increased due to the depletion of fossil fuels, their impact on the environment and the waste they generate. Photovoltaic (PV) technology is an attractive solution as a replacement or complementary to conventional sources of electricity supply due to its many advantages. This work focuses on studying, modeling and designing of an advanced controller for a step up converter that uses an artificial neural network (ANN) as a maximum power point tracking (MPPT) algorithm to generate maximum power. The effectiveness was proved for climatic conditions variation. A comparative study between the proposed method and the conventional ones was carried out using Matlab/Simulink software.

Od czasu uogólnienia wykorzystania energii elektrycznej jej zużycie, konwersja i magazynowanie energii doprowadziły do badań i rozwoju nowych źródeł zaopatrzenia. Zainteresowanie to wzrosło ze względu na wyczerpywanie się paliw kopalnych, ich wpływ na środowisko i generowane przez nie odpady. Technologia fotowoltaiczna (PV) jest atrakcyjnym rozwiązaniem jako zamiennik lub uzupełnienie konwencjonalnych źródeł zaopatrzenia w energię elektryczną ze względu na swoje liczne zalety. Praca ta koncentruje się na badaniu, modelowaniu i projektowaniu zaawansowanego sterownika do przetwornicy podwyższającej, która wykorzystuje sztuczną sieć neuronową (ANN) jako algorytm śledzenia punktu mocy maksymalnej (MPPT) do generowania maksymalnej mocy. Skuteczność została wykazana przy zmienności warunków klimatycznych. Badanie porównawcze proponowanej metody z metodami konwencjonalnymi przeprowadzono z wykorzystaniem oprogramowania Matlab/Simulink.