简称ANFIS翻译基础MPPT方法的设计和实现,开环提高转换器为太阳能光伏模块

Ravinder k Kharb¹马里兰州,法希姆安萨里²示,s . l .³

电子工程系讲师,政府理工,Jhajjar、印度
教授、头、电气与电子工程系,BRCM CET(中央东部东京),Bahal、印度
学系助理教授电气工程、NITTTR、昌迪加尔、印度

文摘

翻译最大功率点跟踪(MPPT)是用于提高效率的太阳能光伏(PV)系统在不同天气条件下。翻译传统的MPPT方法缺点的效率,准确性和灵活性。介绍了最大功率点跟踪器的设计和实现,使用自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS)。开环直流-直流提升转换器之间界面上的太阳能光伏模块和电阻负载。提高转换器的责任比例是不同的使用简称ANFIS和PI控制器为了获取最大可能的电源在不同太阳辐照度和温度。提出了跟踪器的模拟结果显示改进的性能对最大功率点的振荡,速度、高增益和对参数变化的敏感性。仿真结果给出了本研究验证的概念

关键字

自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS),直流-直流提升转换器,最大功率点跟踪翻译(MPPT),光伏(PV)模块、PI控制器。

介绍

由于快速消耗的化石燃料储备和环境退化或立法原因,兴趣利用可再生能源发电增加了。为了满足全球日益增长的能源需求,有必要利用他们的最大潜力的可再生能源发电的目的。阳光是一个优秀的可再生能源,可用于发电,不妨碍环境和使用太阳能的未来是非常令人兴奋的。太阳能提供了一个巨大的潜力提供了一个无碳反应人类的能源需求。与传统能源,可再生,可到处都是免费的,无休止的,有助于减少温室气体的排放导致全球变暖的[1]。

太阳能光伏系统使用太阳能光伏模块和数组直接将太阳能转换成电能。然而,太阳能光伏系统的低效率和高资本成本的主要障碍是全球太阳能装置[1]。太阳能光伏系统的效率可以提高提取的最大可用功率太阳能光伏模块在不同的环境条件,如太阳能辐照度和温度,使用最大功率点跟踪器翻译(MPPT)。太阳能光伏模块的最大可用能源不断变化的大气条件下,实时最大ppt跟踪器是必不可少的太阳能光伏系统的一部分。最大功率点跟踪器是由一个直流-直流变换器和控制器总是发现和维护太阳能光伏模块的运行在最大功率点跟踪算法。翻译许多MPPT算法已经提出了文献[2 - 6]但他们中的大多数限制由于太阳能光伏模块的非线性行为特征。人工智能(AI)翻译基础MPPT方法在文献(7 - 11)可以更有效地跟踪最大功率点在不断变化的环境条件。基于人工智能方法是最适合改善动态性能的最大功率点跟踪。考虑到太阳能光伏模块的非线性特点,人工智能方法提供一种快速、灵活的翻译的MPPT问题和计算要求解决方案。模糊逻辑控制器和人工神经网络是两个主要的人工智能翻译用于MPPT方法。 In this paper, designing and implementation of ANFIS based MPPT scheme which is interfaced with open loop boost converter is presented. ANFIS combines the advantages of neural networks and fuzzy logic and hence deals efficiently with non linear behaviour of solar PV modules. Designing of open loop DC-DC boost converter is also carried out which is used for impedance matching and maximum power transfer between load and solar PV module.

简称ANFIS模型

人工智能系统是这些系统可以像人类一样通过自己适应的情况下做出决定,今后类似的情况下自动做出正确的决定。神经网络、模糊系统、神经模糊系统是人工智能系统的例子。模糊系统的概念在1965年被德使用模糊集。模糊系统的主要机制是基于条件if - then规则,叫做模糊规则,利用模糊集语言学术语的前提和结论部分。这些模糊if - then规则的集合可以确定从人类专家或者可以从观测数据生成。这种模糊系统的主要优势是从容解释知识规则库。神经网络的系统得到灵感来自生物神经元系统和数学学习的理论。他们的特点是学习能力的并行分布式结构,也可以被视为黑盒模型。

神经模糊系统、神经网络纳入模糊系统可以自动获取知识的神经网络的学习算法。基于自适应网络模糊推理系统或自适应神经模糊推理系统(简称ANFIS),首次提出了张成泽是一种神经模糊系统的模糊推理系统的实现框架的自适应网络。简称ANFIS构造一个输入输出映射两个基于人类知识(模糊如果规则的形式)和生成的输入输出数据对通过使用混合算法的结合最小二乘和反向传播梯度下降的方法。本文简称ANFIS参考模型是使用简称ANFIS开发编辑器的Matlab / Simulink软件包。

方法

块最大功率点跟踪方案的示意图如图1所示[12]。太阳能光伏模块的构成,直流-直流提升转换器,比例积分(PI)控制器,PWM信号发生器,简称ANFIS参考模型。

辐照度水平和操作温度作为简称ANFIS参考模型的输入。简称ANFIS参考模型给出了脆值的最大可用功率光伏模块在特定的温度和辐照度水平。实际输出功率的光伏模块,在相同温度和辐照度水平,计算通过使用乘法算法在感觉到操作电压和电流。两个大国进行比较并给出误差比例积分(PI)控制器,产生控制信号。PI控制器所产生的控制信号PWM发生器。生成的PWM信号控制直流-直流提高变换器的工作周期,为了调整光伏模块的操作点。

简称ANFIS翻译基础MPPT的实现

简称ANFIS的流程图,实现最大功率点跟踪器如图2所示。首先太阳能光伏模块的仿真软件模型使用数据的规范开发mx 60 PV模块表1中给出。对输入输出数据集收集不同天气条件下使用太阳能光伏模块的模拟模型。

图2流程图翻译简称ANFIS的MPPT方案

这是简称ANFIS训练数据集参考模型。简称ANFIS能够发展训练数据集的输入输出映射时训练足够数量的时代。通过调整隶属度函数的值,简称ANFIS生成的模糊规则集,以产生相应的输出输入不同的值。隶属度函数的参数调整或改变,直到误差减少到最小值。一旦所有成员函数的参数调整,简称ANFIS模型成为翻译学习模型,该模型可以用于MPPT控制方案。但在使用简称ANFIS学习翻译模型MPPT控制之前,检查其结果通过检查数据不同于训练数据。如果误差超过期望值,调整隶属度函数的参数来降低错误。直流-直流提升转换器设计太阳能光伏模块和负载之间放置为了转移最大功率负载通过改变工作周期的直流-直流转换器。

答:设计直流-直流转换器

直流-直流转换器提高用于转换不受监管的直流输入电压,由光伏模块,控制直流输出高电压水平所需的负载。他们通常执行转换通过应用一个电感直流电压在一段时间内(通常在20 kHz范围5 MHz)导致电流通过它和磁存储能量,然后切换电压,导致储存能量被转移到电压输出控制的方式。输出电压调节通过调节开/关时间的比率。这是通过使用快速交换式电源组件IGBT、MOSFET这微不足道的力量消散。脉冲宽度调制(PWM)允许总输出电压的控制和监管。它被认为是电源的核心,因此它将影响供电系统的整体性能。理想的转换器展品效率100%;在实践中,70%到95%的效率一般。

boost变换器配置,如图3所示,由直流输入电压源与提高电感L,控制开关西南,二极管D,滤波电容器C,负载电阻r . boost变换器的直流电压增益

,与输入电压,签证官是输出电压,D的责任周期脉冲宽度调制(PWM)信号用于控制IGBT的开关状态。选择不同组件的转换器是效仿

(我)选择电感器(左)

大电感值增加时启动时间略小的电感值允许线圈电流开关关闭前提高到更高的水平。提高电感选择基于最大允许纹波电流至少责任周期,D和在最大输入电压,与Boost变换器在电感L的连续导电模式价值>磅(13、14)

磅是关键的电感,电感的定义为连续和不连续模式转换器之间的边界;R是等效负载和fs IGBT的开关频率。

(2)选择所需的电容

当前提供的RC电路的输出是不连续的。因此,一个更大的滤波电容器需要限制输出电压纹波。选择输出滤波电容器的主要标准是其电容和等效串联电阻(ESR)。从电容器的ESR影响效率,low-ESR电容器应该用于最佳性能。输出滤波电容选择来满足一个输出电压纹波规范。最大纹波输出电压不应超过几个输出电压的百分比[15]。的最小值滤波电容器提供输出直流电流负载是由二极管时(13、14)

,ΔVo是输出电压纹波通常选择在不到5%的输出电压。

计算最小值的电感器和电容器使用方程(2)和(3)。实际值的电感和电容,用于模拟保持高于这些值。设计组件值的直流-直流提升转换器用于模拟表1中给出。

b .翻译简称ANFIS建立MPPT的设计

光伏模块的Matlab / Simulink仿真模型用于生成简称ANFIS的训练数据集不同步骤的操作温度5°C从15°C到65°C和太阳辐照度水平50 W / m2的步骤从100 W / m2到1000 W / m2。为每一对操作温度和太阳辐照度、最大可用功率的光伏模块记录。因此总共209训练数据集和2000时代是用来训练简称ANFIS参考模型。训练误差减少到大约6%。简称ANFIS构造一个模糊推理系统(FIS)通过使用输入/输出数据集和隶属函数参数的FIS调谐使用混合优化方法是一种结合最小二乘的方法和反向传播算法。简称ANFIS结构由Matlab代码如图4所示。

这是一个五层网络和两个输入(辐照度水平和操作温度)和一个输出最大功率。每个输入参数有三个隶属度函数由简称ANFIS学习方法。根据输入输出数据集的映射,九个模糊规则推导以产生最大输出功率为每个值的输入温度和辐照度水平。简称ANFIS生成的表面之间的三维图如图5所示的温度、辐照度和最大的力量。简称ANFIS表面描述了太阳能光伏模块的最大可用功率增加而增加辐照度水平和中等温度验证光伏模块的非线性行为。

图5表面之间的两个输入(温度和辐照度)和一个输出(最大力量)

在目前的工作,翻译简称ANFIS建立MPPT设计利用仿真软件Matlab图书馆的用户友好的图标。纯电阻负载5.4Ω连接输出,它匹配的最大功率点太阳能光伏模块在1000 W / m2辐照度条件。转换器的工作周期是不同的帮助下一个IGBT开关。高载波频率脉冲宽度调制(PWM)块提供了IGBT控制信号。模拟的信号提高转换器如图6所示。脆值的最大输出功率的光伏模块在特定的温度和辐照度水平是取自简称ANFIS参考模型与实际的输出功率从光伏模块的模拟模型。不同的两个大国是误差信号处理由一个比例积分(PI)控制器和合成的PWM控制信号块保持输出功率的最大值。载波信号的频率50 kHz用于生成PWM信号。从而产生PWM信号控制IGBT的开关时间的辐照度水平和温度变化,以光伏模块的输出功率最大化。

仿真结果

翻译提出了基于仿真软件模型,简称ANFIS MPPT控制方案与开环直流-直流提升转换器是太阳能辐照度和不同温度下进行测试。结果相比,光伏模块的输出连接到负载时翻译没有MPPT控制方案。

答:当辐照度水平变化

模拟结果在表2中给出了不同辐照度和恒定的温度。统一增加输出功率表2中观察到,当增加在恒定温度下的辐照度水平。

b当工作温度的变化

光伏模块的输出功率在不同操作温度和恒定的辐照度水平在表3中给出。它是观察到的输出功率不太偏离与温度的增加最大价值。它描绘了成功提取最大可用功率的光伏模块在不同的温度。

结论

本文设计和实现翻译简称ANFIS的MPPT控制方案与开环提高转换器。提出了控制方案的仿真是通过使用matlab软件包和不同天气条件下的操作了。翻译仿真结果表明,基于简称ANFIS MPPT控制方案是有效的和有效的跟踪最大可用功率从光伏模块在不同天气条件下。特别是在低照度水平、最大输出功率可以追踪不产生振荡。翻译提出MPPT控制方案的反应明显快与高增益太阳能辐照度水平。

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