8. Zastosowanie algorytmu MPPT wykorzystującego sztuczne sieci neuronowe do optymalizacji pracy systemu fotowoltaicznego

Use of MPPT algorithm based on artificial neural networks to optimize operation of photovoltaic system
 Bartłomiej Borkowski, Tadeusz Mączka, Piotr Szulc, Tomasz Tietze
system fotowoltaiczny, sztuczne sieci neuronowe, algortytm MPPT
Zamieszczony w: 
Streszczenie: 
W artykule przedstawiono algorytm optymalizacyjny wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe (ANN) do śledzenia maksymalnego punktu mocy (ang. Maximum Power Point) dla systemu (siłowni) PV o mocy 100 kWp podłączonej do dystrybucyjnej sieci zasilającej. Efektywność pracy opracowanego algorytmu MPPT (ang. Maximum Power Point Tracking) porównano z powszechnie opisywanymi w literaturze algorytmami śledzenia maksymalnego punktu pracy systemów fotowoltaicznych takimi jak metoda zaburzania i obserwacji (ang.Perturbation and observe method) oraz metoda przyrostów przewodności (ang. Conductance incremental method). Dla nowoczesnych, dużych systemów fotowoltaicznych, zagadnienie maksymalizacji wytwarzania energii dla różnych zmiennych warunków pogodowych (natężenie promieniowania słonecznego, temperatura paneli fotowoltaicznych) jest bardzo istotne. Na podstawie analizy otrzymanych wyników z symulacji stwierdzono , że metoda MPPT ANN wykorzystująca sztuczne sieci neuronowe pozwala uzyskać wyższą wartość aktualnej mocy elektrycznej wytworzonej z badanego systemu PV i oddawanej do sieci elektroenergetycznej w porównaniu z innymi popularnymi metodami.