Optimización de sistemas fotovoltaicos a gran escala con aprendizaje automático: un controlador MPPT neurodifuso para celdas solares fotovoltaicas con incertidumbres
Autores: , Asif; Ahmad, Waleed; Qureshi, Muhammad Bilal; Khan, Muhammad Mohsin; Fayyaz, Muhammad A. B.; Nawaz, Raheel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Optimización de sistemas fotovoltaicos a gran escala con aprendizaje automático: un controlador MPPT neurodifuso para celdas solares fotovoltaicas con incertidumbres
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Enfoque propuesto
Seguimiento del punto de máxima potencia
Sistemas fotovoltaicos
Condiciones de sombreado parcial
Aprendizaje automático
Control de modo deslizante
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 61
Citaciones: Sin citaciones
El artículo propone un nuevo enfoque para el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) en sistemas fotovoltaicos (PV) que operan bajo condiciones de sombreado parcial (PSCs) y que mejora las limitaciones de los métodos tradicionales en la identificación de la máxima potencia global (GMP), lo que resulta en una reducción de la eficiencia del sistema.
Descripción
El artículo propone un nuevo enfoque para el seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) en sistemas fotovoltaicos (PV) que operan bajo condiciones de sombreado parcial (PSCs) y que mejora las limitaciones de los métodos tradicionales en la identificación de la máxima potencia global (GMP), lo que resulta en una reducción de la eficiencia del sistema.