Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

2 2022

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A photovoltaic system maximum power point tracking by using artificial neural network

Kumar Karri Hemanth, Rao Gadi Venkata Siva Krishna

Przegląd Elektrotechniczny

2022

R. 98, nr 2

33--38

The electrical energy from the sun can be extracted using solar photovoltaic (PV) modules. This energy can be maximized if the connected load resistance matches that of the PV panel. In search of the optimum matching between the PV and the load resistance, the maximum power point tracking (MPPT) technique offers considerable potential. This paper aims to show how the modelling process of an efficient PV system with a DC load can be achieved using an artificial neural network (ANN) controller. This is applied via an innovative methodology, which senses the irradiance and temperature of the PV panel and produces an optimal value of duty ration for the boost converter to obtain the MPPT. The coefficients of this controller have been refined based upon previous data sets using the irradiance and temperature. A gradient descent algorithm is employed to improve the parameters of the ANN controller to achieve an optimal response. The validity of the PV system using the MPPT technique based on the ANN controller is further demonstrated via a series of experimental tests at different ambient conditions. The simulation results show how the MPPT technique based on the ANN controller is more effective in maintaining the optimal power values compared with conventional techniques.

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.

A novel sensorless controller to EV application for switched reluctance motor by the sliding mode controller

Prasad D., Rao Gadi Venkata Siva Krishna

Przegląd Elektrotechniczny

2022

R. 98, nr 4

62--66

This article presents the sensorless development manages of 8/6 Switched Reluctance Machine utilized the drive train of an Electric Vehicle (EV). The made controller should be a gorgeous choice to restoration the direct position sensor if there needs to be an occasion of excessive replacement cost, limitation lifetime, and defensive driving about a sensor failure. The issue work sensor basically situation to Sliding Mode Controller(SMC) consists of surveying the rotor step, the pace and, the torque of the switched reluctance motor (SRM) force with regarded and cloud torque groupings. The chief preferred scenario of the actuated controller is to test online the factors over the entire pace improvement run utilizing the handiest modern and voltage estimations of each stage. In any case, the proposed spectator is performed in a tangle lab Simulink, whereby effects assert the immovable fantastic and the exactness on the made controller standing aside from the precise rotor position, speed along car torque.

W tym artykule przedstawiono bezczujnikowe zarządzanie rozwojem 8/6 komutowanej maszyny reluktancyjnej wykorzystującej układ napędowy pojazdu elektrycznego (EV). Wykonany kontroler powinien być wspaniałym wyborem do przywrócenia czujnika położenia bezpośredniego, jeśli zachodzi potrzeba nadmiernego kosztu wymiany, ograniczenia żywotności i jazdy defensywnej w przypadku awarii czujnika. Problem z czujnikiem pracy w zasadzie do kontrolera trybu ślizgowego (SMC) polega na badaniu kroku wirnika, tempa i momentu obrotowego silnika reluktancyjnego (SRM) z uwzględnieniem grup momentu obrotowego i chmurowego. Głównym preferowanym scenariuszem sterownika uruchamianego jest testowanie online czynników podczas całego przebiegu poprawy tempa przy użyciu najprzydatniejszych współczesnych szacunków napięcia i każdego etapu. W każdym razie, proponowana widz jest wykonywana w plątaninie laboratorium Simulink, gdzie efekty podkreślają niewzruszoną fantastykę i dokładność wykonanego kontrolera, odkładając na bok precyzyjną pozycję wirnika, prędkość wraz z momentem obrotowym samochodu.