Jornal de Ciência de Energia Nuclear e Tecnologia de Geração de Energia

Algoritmo avançado baseado em rede neural artificial para sistemas solares fotovoltaicos de nova geração

Yogini Dilip Borole, Manoj Kumar Singh, Arvind Sharma, Hari Kumar Singh, Amarjeet Poonia e Hemavathi S

A energia solar fotovoltaica tem sido uma das principais fontes de energia renovável no contexto atual devido às suas características típicas e funcionamento sofisticado. Na maioria das vezes, observou-se que a produção de energia solar fotovoltaica é irregular e imprevisível; devido a isto, a extremidade da carga está stressada a maior parte do tempo. A geração de energia via FotoVoltaica (PV), devido aos seus benefícios como a facilidade de disponibilidade, baixo custo, poluição ambiental insignificante, menor tarifa de manutenção, tem vindo a ganhar popularidade em comparação com outros recursos renováveis ​​disponíveis. De forma a minimizar os efeitos drásticos das alterações das condições ambientais na saída do sistema fotovoltaico, foi adotada a técnica de Rastreio do Ponto de Potência Máxima (MPPT) na maioria das áreas. Ajuda a controlar a potência máxima do painel para aumentar a geração geral de energia. Design fácil, baixo custo, boas características de desempenho com variabilidade mínima de potência de saída e a capacidade de monitorizar as mudanças de condições com facilidade e rapidez são características significativas dos controladores MPPT. Um sistema MPPT baseado numa rede neural melhorada foi proposto e desenvolvido no presente estudo. Em comparação com as tecnologias de computação de software existentes e os arranjos convencionais de monitorização PowerPoint, o sistema proposto tem uma resposta transitória e de estado estacionário mais baixa. Foram realizadas extensas pesquisas num sistema solar fotovoltaico independente para análise de desempenho multidimensional. O resultado foi estudado e foram destacadas mudanças consideráveis, seguidas das explicações necessárias.