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【2h】

ANN-Fuzzy Logic Control based Real-Time MPPT Control of PV Modules

机译:基于ANN-模糊逻辑控制的光伏模块实时MPPT控制

摘要

This paper deals with artificial neural networkud(ANN) and fuzzy logic based real-time maximum power pointudtracking (MPPT) control of PV modules. ANN is utilized touddetermine the estimated optimum voltage of the PV moduleudbased on the input of open circuit voltage and cell temperature.udThe fuzzy logic controller using polar information developsudcontrol signal in real-time to keep the dc side voltage of PVudmodule to its estimated optimum one. Development of real-timeudsimulator for the MPPT control of PV modules is alsoudpresented. The real-time simulator is very helpful to trackuddown the MPPT on different types of PV modules, even withoutudhaving the PV modules hardware. Verification through theudreal-time simulator shows that the proposed controller canudrespond accurately to any environmental variation in PVudmodule.
机译:本文研究了基于人工神经网络 ud(ANN)和模糊逻辑的光伏组件实时最大功率点 udtracking(MPPT)控制。利用神经网络基于开路电压和电池温度的输入 ud确定光伏组件的最佳估计电压 ud。 ud使用极性信息的模糊逻辑控制器实时生成 ud控制信号,以保持电池的直流侧电压。 PV udmodule达到其估计的最佳值。还介绍了用于光伏组件MPPT控制的实时仿真器的开发。实时模拟器对于跟踪 uddown不同类型的PV模块上的MPPT很有帮助,即使没有 uhd PV模块硬件也是如此。通过 udreal-time模拟器进行的验证表明,所提出的控制器可以准确地响应PV udmodule中的任何环境变化。

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