Intelligent Controllers to Extract Maximum Power for ۱۰ KW Photovoltaic System
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 35، شماره: 4
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 136
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-35-4_029
تاریخ نمایه سازی: 10 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
This research looks at how photovoltaic (PV) cells generate energy in different weather conditions. Photovoltaic power today plays a key role in the production of energy and satisfying the needs of consumers all over the world. The PV cell's ability to generate electricity was entirely dependent on sunshine and temperature fluctuations in the environment. Several researchers are working on a variety of MPPT methods for a photovoltaic system. Outdated MPPT techniques are unable to withstand a dramatic change in weather conditions. The fundamental purpose of this study is to associate the numerous unadventurous and clever controllers for MPPT of the PV system, such as the PSO, GA, and CNFF. The MATLAB environment was used to create and simulate the recommended intelligent controller for MPPT in the PV system. Furthermore, the aforementioned findings like Voltage, Current and Power with respect to different irradiance and temperature are compared and evaluated. The performance of the above-mentioned topologies has been related to the optimum intelligent controller for the PV system and cncluded that the CFFNN gives better efficiency with minimum time required to extract.
کلیدواژه ها:
Intelligent Controller ، Cascaded Feed Forward Neural Network ، Particle Swam Optimization ، Genetic Algorithm ، Maximum Power Point ، Photovoltaic
نویسندگان
M. Rupesh
BVRIT HYDERABAD College of Engineering for Women, Electrical & Electronics Engineering, Hyderabad, India
T. S. Vishwanath
Electronics & Communication Engineering, Bheemanna Khandre Institute of Technology Bhalki, India
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :