Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid
Introduction. This article deals with the optimization of the energy conversion of a grid-connected photovoltaic system. The novelty is to develop an intelligent maximum power point tracking technique using artificial neural network algorithms. Purpose. Intelligent maximum power point tracking techn...
Gespeichert in:
| Datum: | 2021 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/242511 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-242511 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2021-11-28T12:28:31Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
grid-connected artificial neural network adaptive modified perturbation and observation artificial neural network-maximum power point tracking |
| spellingShingle |
grid-connected artificial neural network adaptive modified perturbation and observation artificial neural network-maximum power point tracking Sahraoui, H. Mellah, H. Drid, S. Chrifi-Alaoui, L. Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| topic_facet |
штучна нейронна мережа підключена до мережі адаптивне модифіковане збурення та спостереження штучна нейронна мережа-відстеження точки максимальної потужності grid-connected artificial neural network adaptive modified perturbation and observation artificial neural network-maximum power point tracking |
| format |
Article |
| author |
Sahraoui, H. Mellah, H. Drid, S. Chrifi-Alaoui, L. |
| author_facet |
Sahraoui, H. Mellah, H. Drid, S. Chrifi-Alaoui, L. |
| author_sort |
Sahraoui, H. |
| title |
Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| title_short |
Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| title_full |
Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| title_fullStr |
Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| title_full_unstemmed |
Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| title_sort |
adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| title_alt |
Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid |
| description |
Introduction. This article deals with the optimization of the energy conversion of a grid-connected photovoltaic system. The novelty is to develop an intelligent maximum power point tracking technique using artificial neural network algorithms. Purpose. Intelligent maximum power point tracking technique is developed in order to improve the photovoltaic system performances under the variations of the temperature and irradiation. Methods. This work is to calculate and follow the maximum power point for a photovoltaic system operating according to the artificial intelligence mechanism is and the latter is used an adaptive modified perturbation and observation maximum power point tracking algorithm based on function sign to generate an specify duty cycle applied to DC-DC converter, where we use the feed forward artificial neural network type trained by Levenberg-Marquardt backpropagation. Results. The photovoltaic system that we chose to simulate and apply this intelligent technique on it is a stand-alone photovoltaic system. According to the results obtained from simulation of the photovoltaic system using adaptive modified perturbation and observation – artificial neural network the efficiency and the quality of the production of energy from photovoltaic is increased. Practical value. The proposed algorithm is validated by a dSPACE DS1104 for different operating conditions. All practice results confirm the effectiveness of our proposed algorithm. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2021 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/242511 |
| work_keys_str_mv |
AT sahraouih adaptivemaximumpowerpointtrackingusingneuralnetworksforaphotovoltaicsystemsaccordinggrid AT mellahh adaptivemaximumpowerpointtrackingusingneuralnetworksforaphotovoltaicsystemsaccordinggrid AT drids adaptivemaximumpowerpointtrackingusingneuralnetworksforaphotovoltaicsystemsaccordinggrid AT chrifialaouil adaptivemaximumpowerpointtrackingusingneuralnetworksforaphotovoltaicsystemsaccordinggrid |
| first_indexed |
2025-07-17T11:48:41Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:48:41Z |
| _version_ |
1850411993338478592 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-2425112021-11-28T12:28:31Z Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid Sahraoui, H. Mellah, H. Drid, S. Chrifi-Alaoui, L. штучна нейронна мережа, підключена до мережі адаптивне модифіковане збурення та спостереження штучна нейронна мережа-відстеження точки максимальної потужності grid-connected artificial neural network adaptive modified perturbation and observation artificial neural network-maximum power point tracking Introduction. This article deals with the optimization of the energy conversion of a grid-connected photovoltaic system. The novelty is to develop an intelligent maximum power point tracking technique using artificial neural network algorithms. Purpose. Intelligent maximum power point tracking technique is developed in order to improve the photovoltaic system performances under the variations of the temperature and irradiation. Methods. This work is to calculate and follow the maximum power point for a photovoltaic system operating according to the artificial intelligence mechanism is and the latter is used an adaptive modified perturbation and observation maximum power point tracking algorithm based on function sign to generate an specify duty cycle applied to DC-DC converter, where we use the feed forward artificial neural network type trained by Levenberg-Marquardt backpropagation. Results. The photovoltaic system that we chose to simulate and apply this intelligent technique on it is a stand-alone photovoltaic system. According to the results obtained from simulation of the photovoltaic system using adaptive modified perturbation and observation – artificial neural network the efficiency and the quality of the production of energy from photovoltaic is increased. Practical value. The proposed algorithm is validated by a dSPACE DS1104 for different operating conditions. All practice results confirm the effectiveness of our proposed algorithm. Вступ. У статті йдеться про оптимізацію перетворення енергії фотоелектричної системи, підключеної до мережі. Новизна полягає у розробці методики інтелектуального відстеження точок максимальної потужності з використанням алгоритмів штучної нейронної мережі. Мета. Методика інтелектуального відстеження точок максимальної потужності розроблена з метою поліпшення характеристик фотоелектричної системи в умовах зміни температури та опромінення. Методи. Робота полягає в обчисленні та відстеженні точки максимальної потужності для фотоелектричної системи, що працює відповідно до механізму штучного інтелекту, і в останній використовується адаптивний модифікований алгоритм збурення та відстеження точок максимальної потужності на основі знаку функції для створення заданого робочого циклу стосовно DC-DC перетворювача, де ми використовуємо штучну нейронну мережу типу «прямої подачі», навчену зворотному розповсюдженню Левенберга-Марквардта. Результати. Фотоелектрична система, яку ми обрали для моделювання та застосування цієї інтелектуальної методики, є автономною фотоелектричною системою. Відповідно до результатів, отриманих при моделюванні фотоелектричної системи з використанням адаптивних модифікованих збурень та спостереження – штучної нейронної мережі, ефективність та якість виробництва енергії з фотоелектричної енергії підвищується. Практична цінність. Запропонований алгоритм перевірено dSPACE DS1104 для різних умов роботи. Усі практичні результати підтверджують ефективність запропонованого нами алгоритму. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2021-10-18 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/242511 10.20998/2074-272X.2021.5.08 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 5 (2021); 57-66 Электротехника и Электромеханика; № 5 (2021); 57-66 Електротехніка і Електромеханіка; № 5 (2021); 57-66 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/242511/240549 Copyright (c) 2021 H. Sahraoui, H. Mellah, S. Drid, L. Chrifi-Alaoui http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |