Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Przegląd Elektrotechniczny

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

An efficient fuel cell maximum power point tracker based on an adaptive neural fuzzy inference system

100%

Zouggaret A. , Azzeddine H. A. , Berka M. , Chaouch D. E. , Hebali M. , Bellil M. , Djilani Kobibi Y. I.

Przegląd Elektrotechniczny

2023

tom R. 99, nr 2

135--139

In this article, we develop a Maximum Power Point Tracker (MPPT) for a fuel cell system based on an Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS). The system considered consists of a Proton Exchange Membrane fuel cell (PEMFC) connected to a resistive load via a boost converter, an ANFIS giving the reference signals (the voltage and the current values of the maximum power point whatever the operating conditions of the fuel cell), and a PI (Proportional integrator) controller with a Pulse Width Modulation (PWM) signal generator to tuning the duty cycle of the DC-DC boost converter. The ANFIS training database uses samples calculated using a validate fuel cell electrochemical model. The simulation results obtained using Matlab-Simulink package demonstrate the effectiveness of the proposed MPPT compared to conventional MPPT techniques in terms of static and dynamic performance.

W tym artykule opracowujemy śledzenie punktu maksymalnej mocy (MPPT) dla systemu ogniw paliwowych opartego na Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS). Rozważany system składa się z ogniwa paliwowego z membraną do wymiany protonów (PEMFC) połączonego z obciążeniem rezystancyjnym poprzez konwerter doładowania, ANFIS dający sygnały odniesienia (napięcie i wartości prądu maksymalnego punktu mocy, niezależnie od warunków pracy ogniwa paliwowego ) oraz sterownik PI (proporcjonalny integrator) z generatorem sygnału z modulacją szerokości impulsu (PWM) do dostrajania cyklu pracy przetwornicy podwyższającej DC-DC. Baza danych szkoleniowych ANFIS wykorzystuje próbki obliczone przy użyciu walidacyjnego modelu elektrochemicznego ogniw paliwowych. Wyniki symulacji uzyskane przy użyciu pakietu MATLAB-Simulink pokazują skuteczność proponowanego MPPT w porównaniu z konwencjonalnymi technikami MPPT pod względem wydajności statycznej i dynamicznej.