Neural Control for Photovoltaic Panel Maximum Power Point Tracking
Palabras clave:
Photovoltaic systems, solar energy, high order neural networks, Kalman filter, maximum power point trackingResumen
Dado el aumento en el uso de energía renovable, los paneles solares han demostrado ser de confianza y tener una proporción costo-beneficio favorable, produciendo energía libre de ruido y contaminación del aire. Los paneles solares están sujetos a variaciones considerables en sus condiciones de trabajo debido a cambios en niveles de irradiación solar y en temperatura, esto afecta sus propiedades como semiconductor. Para poder aprovechar lo más posible esta fuente de energía, control de los módulos y rechazo a perturbaciones es muy importante para obtener la máxima cantidad disponible de poder eléctrico. Este trabajo está centrado en la identificación y el control en-línea de un sistema fotovoltaico, usando redes neuronales con el filtro de Kalman como algoritmo de entrenamiento. Al tener identificación y control en-línea, el sistema se vuelve más adaptable a cambios en el clima y a otras variaciones en comparación con métodos fuera de línea que son más comunes.Descargas
Publicado
2019-02-15
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Artículos
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