Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2023 - zeszyt 4

Performance Enhancement of PV System using Artificial Neural Network (ANN) as a Maximum Power Point Tracking

Zwiększenie wydajności systemu fotowoltaicznego przy użyciu sztucznej sieci neuronowej (ANN) jako śledzenia punktu maksymalnej mocy

10.15199/48.2023.04.45

nr katalogowy: 142691
10.15199/48.2023.04.45

Streszczenie

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

Abstract

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

Słowa kluczowe

Keywords

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2023-4 , nr katalogowy 142691 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2023-4 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	70.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2023-4

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma