开发两个神经模糊模型,用于跟踪 UDTS-50 光伏组件的 MPPT 在阿德拉尔站点的应用

A. Mehdaoui, A. Chaker, M. Zerikat, L. Messikh
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摘要

在本文中,我们基于短路电流和开路电压的知识,开发了两种用于估计 MPPT 的神经模糊模型。训练数据库使用的是一组 UDTS-50 光伏模块室外特性测试的真实数据。结果表明,可以将最佳电流估算为短路电流的线性函数。结果还显示,估计最佳电压是最困难的问题。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Développement de deux modèles neuro-flous pour la poursuite du MPPT des modules photovoltaïques UDTS-50 Application au site d’Adrar
Dans cet article, nous développons deux modèles neuro-flous pour l’estimation du MPPT, à partir de la connaissance du courant de court-circuit et de la tension de circuit ouvert. La base de données d’apprentissage utilise des données réelles issues des tests de caractérisation ‘out door’ d’un ensemble de modules photovoltaïques, type UDTS-50. Les résultats obtenus montrent qu'il est possible d’estimer le courant optimal comme une fonction linéaire du courant de court-circuit. Ces résultats montrent aussi que l’estimation de la tension optimale est le problème qui pose le plus de difficultés.
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