Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.7305/automatika.2016.07.798

Učinkoviti optimalni regulator uzlaznog DC/DC pretvarača za sustav fotonaponskih ćelija za praćenje točke maksimalne snage temeljen na umjetnim neuronskim mrežama

Mohamed Tahar Makhloufi ; Electronics Department, Faculty of Technology, Batna University, Chahid Mohamed Elhadi Boukhlouf Road, Batna, Algeria
Yassine Abdessemed ; Electronics Department, Faculty of Technology, Batna University, Chahid Mohamed Elhadi Boukhlouf Road, Batna, Algeria
Mohamed Salah Khireddine ; Electronics Department, Faculty of Technology, Batna University, Chahid Mohamed Elhadi Boukhlouf Road, Batna, Algeria


Full text: english pdf 1.829 Kb

page 109-119

downloads: 1.542

cite


Abstract

U ovom je radu prikazana simulacijska studija postupka traženja točke maksimalne snage za sustav fotonaponski ćelija korištenjem umjetne neuronske mreže. Traženje točke maksimalne snage važno je za sustave fotonaponskih ćelija zato što maksimizira izlaznu snagu fotonaponskih ćelija za sve temperature i osunčanosti te na taj način maksimizira učinkovitost. Točka maksimalne snage varira s promjenom osunčanosti i temperature te je potrebno koristiti prikladne algoritme za praćenje kako bi se osiguralo optimalno funkcioniranje sustava. Za razvoj modela regulatora za praćenje točke maksimalne snage, koji upravlja sustavom fotonaponskih čelija, koristio se Matlab/Simulink. Simulacija je provedena kombinacijom modela modula solarnih fotonaponskih ćelija i DC/DC uzlaznog pretvarača. Sustav se promatrao tijekom različitih uvjeta osunčanosti i zasjenjenosti. Simulacijski rezultati pokazuju da simulacijski sustav fotonaponskih ćelija optimalno prati točku maksimalne snage i u uvjetima većih poremećaja.

Keywords

umjetna neuronska mreža; upravljanje uzlaznim pretvaračem; Matlab/Simulink; traženje točke maksimalne snage; optimizacia; energija iz solarnih fotonaponskih ćelija

Hrčak ID:

165502

URI

https://hrcak.srce.hr/165502

Publication date:

1.9.2016.

Article data in other languages: english

Visits: 2.813 *