Ein neuartiges Konzept zur Steuerung der Netzleistung durch künstliche Intelligenz
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In diesem Buch werden die Regelungsstrategie und die Analyse des stationären Modells eines netzgekoppelten Wind-Photovoltaik (PV)-Hybridstromsystems vorgestellt. Das System besteht aus PV-Leistung, Windleistung und einem intelligenten Leistungsregler. PV-Erzeugungssysteme mit nichtlinearen Eigenschaften wurden einer Analyse ihrer Leistung unter Verwendung der Methode des Allgemeinen Neuronalen Regressionsnetzwerks (GRNN) unterzogen. Zur Bestimmung der Turbinendrehzahl zur Maximierung der Windenergiegewinnung wurde ein RBFNSM-Verfahren (Radial Basis Function Network-Sliding Mode) entwickelt, d...
In diesem Buch werden die Regelungsstrategie und die Analyse des stationären Modells eines netzgekoppelten Wind-Photovoltaik (PV)-Hybridstromsystems vorgestellt. Das System besteht aus PV-Leistung, Windleistung und einem intelligenten Leistungsregler. PV-Erzeugungssysteme mit nichtlinearen Eigenschaften wurden einer Analyse ihrer Leistung unter Verwendung der Methode des Allgemeinen Neuronalen Regressionsnetzwerks (GRNN) unterzogen. Zur Bestimmung der Turbinendrehzahl zur Maximierung der Windenergiegewinnung wurde ein RBFNSM-Verfahren (Radial Basis Function Network-Sliding Mode) entwickelt, das sich gut für das Online-Training eignet. Der intelligente Regler besteht aus einem GRNN für die MPPT-Regelung (Maximum Power Point Tracking) und einem RBFNSM für eine schnelle und stabile Leistungsregelung. Das PV-System verwendet GRNN, und der Neigungswinkel der Windturbine wird durch RBFNSM geregelt. Das Ausgangssignal wird zur Ansteuerung der Aufwärtswandler verwendet, um das MPPT zu erreichen. Die Ergebnisse der Simulation bestätigen, dass das vorgeschlagene hybride Stromerzeugungssystem einen hohen Wirkungsgrad erzielen kann, wenn MPPT verwendet wird.
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