Desarrollo de una red neuronal artificial para el seguimiento del máximo punto de potencia en paneles solares integrados a sistemas eléctricos en modo isla
No Thumbnail Available
Date
2024-03
Advisors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; (UTC)
Abstract
En el presente trabajo de titulación se desarrolla un algoritmo de seguimiento del máximo punto de potencia (MPPT) para sistemas fotovoltaicos, el cual se basa en redes neuronales artificiales (ANN) y trabaja en conjunto con un controlador PI para regular la operación del sistema y obtener la máxima transferencia de potencia posible. Para el desarrollo del algoritmo MPPT se recopilo información de temperatura e irradiancia desde la base de datos del POWER DATA ACCESS VIEWER de la NASA, y con la ayuda del software Matlab se desarrolló una metodología para encontrar los valores de voltaje que generan el máximo punto de potencia para todas las entradas, previamente filtradas, de irradiancia y temperatura, y de esta manera conseguir la base de datos que servirá para la creación y entrenamiento de la red neuronal. Con el fin de verificar el correcto funcionamiento del algoritmo MPPT basado en redes neuronales, se realizó una comparación de este con el algoritmo convencional perturbador observador (P&O), para lo cual se utilizó el índice de rendimiento de integral del error cuadrático (ISE), donde los resultados de la ANN fueron satisfactorios y superaron el rendimiento del algoritmo P&O. Finalmente, se conectó el generador fotovoltaico a una carga trifásica en modo isla y se verificó el correcto funcionamiento global del sistema.
Description
In the current research work, an algorithm to the maximum power point (MPPT) to photovoltaic system is developed, it is based on artificial neural networks (ANN) and it works together with a PI controller to regulate the system operation and get the maximum possible power transfer. For MPPT algorithm development was collected information of temperature and irradiance from the data base of POWER DATA ACCESS VIEWER- NASA, and with the assistance of MATLAB software was developed a methodology to find voltage values that generate the maximum power point to the whole inputs, previously filtered of irradiance and temperature, in this manner get the data base that will serve to the creation and entertainment of the neural network. With the aim of identifying the correct functioning of the algorithm (MPPT) based on neural networks. A comparison was made of this algorithm with the conventional disturbing algorithm (P&O). For this, the integral performance index of the quadratic error (ISE) was used. The ANN results were satisfactory and outperformed the P&O algorithm.
Finally, the photovoltaic generator was connected to a three-phase load in island mode and the correct overall functioning of the system was verified.
Keywords
REDES NEURONALES ARTIFICIALES, MÁXIMO PUNTO DE POTENCIA, CONVERTIDOR DC-DC, CONTROL PI
Citation
Jimenez Bautista, Alexander Saul y Porras Ortiz, Alexis Miguel (2024); Desarrollo de una red neuronal artificial para el seguimiento del máximo punto de potencia en paneles solares integrados a sistemas eléctricos en modo isla. UTC. Latacunga. 78 p.