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Implementation of MPPT technique for solar PV system using ANN

机译:基于神经网络的太阳能光伏系统MPPT技术的实现

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摘要

This paper presents the use of two different methods of implementing Perturb and observe (P&O) algorithm for Maximum power point tracking (MPPT) of a Solar photovoltaic system (PV). One method includes the use of MATLAB FUNCTION BLOCK and other is by ANN (Artificial neural network). The system used comprises of a PV panel, MPPT algorithm and boost converter. The two control methods are used to provide the duty cycle to DC/DC boost converter. The simulation modelling is done in MATLAB and the corresponding results of two methods are presented. The fluctuations in output Voltage and Current of PV panel are minimized using Artificial neural network technique.
机译:本文介绍了两种不同方法实现了太阳能光伏系统(PV)的最大功率点跟踪(MPPT)的扰动和观察(P&O)算法。一种方法包括使用MATLAB功能块,其他方法是ANN(人工神经网络)。使用的系统包括PV面板,MPPT算法和升压转换器。两个控制方法用于向DC / DC升压转换器提供占空比。仿真建模在MATLAB中完成,并呈现了两种方法的相应结果。使用人工神经网络技术最小化PV面板的输出电压和电流的波动。

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