Bücher von Dhanraj Daphale

Este livro apresenta a estratégia de controlo e a análise do modelo em estado estacionário de um sistema de energia híbrido eólico-fotovoltaico (PV) ligado à rede que é proposto. O sistema é composto por energia fotovoltaica, energia eólica e um controlador de energia inteligente. Os sistemas de geração fotovoltaica com características não lineares foram sujeitos a uma análise do seu desempenho utilizando o método da Rede Neuronal de Regressão Geral (GRNN). O controlador inteligente é composto por uma GRNN para o controlo do ponto de máxima potência (MPPT) e uma RBFNSM para uma resposta rápida e estável do controlo de potência. O sistema fotovoltaico utiliza o GRNN e o ângulo de inclinação da turbina eólica é regulado pelo RBFNSM. O sinal de saída é utilizado para acionar os conversores de reforço, a fim de alcançar o MPPT. Os resultados da simulação verificam que o sistema de geração híbrido sugerido pode produzir uma elevada eficiência quando é utilizado o MPPT.

Este libro presenta la estrategia de control y el análisis del modelo en estado estacionario de un sistema híbrido eólico-fotovoltaico (FV) conectado a la red eléctrica. El sistema está formado por energía fotovoltaica, energía eólica y un controlador de potencia inteligente. Los sistemas de generación fotovoltaica con características no lineales se sometieron a un análisis de su rendimiento mediante el método de red neuronal de regresión general (GRNN). Para determinar la velocidad de la turbina con el fin de maximizar la extracción de energía eólica, se desarrolla un método de red de funciones de base radial y modo deslizante (RBFNSM) con un buen rendimiento para el entrenamiento en línea.El controlador inteligente está compuesto por una GRNN para el control del seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) y un RBFNSM para una respuesta de control de potencia rápida y estable. El sistema fotovoltaico utiliza GRNN, y el ángulo de inclinación del aerogenerador se regula mediante RBFNSM. La señal de salida se utiliza para accionar los convertidores elevadores con el fin de lograr el MPPT. Los resultados de la simulación verifican que el sistema de generación híbrido propuesto puede producir una alta eficiencia cuando se utiliza MPPT.

Questo libro presenta la strategia di controllo e l'analisi del modello allo stato stazionario di un sistema di potenza ibrido eolico-fotovoltaico (PV) collegato alla rete. Il sistema è costituito da energia fotovoltaica, energia eolica e da un controllore di potenza intelligente. I sistemi di generazione fotovoltaica con caratteristiche non lineari sono stati sottoposti a un'analisi delle loro prestazioni utilizzando il metodo General Regression Neural Network (GRNN). Il controllore intelligente è composto da una GRNN per il controllo dell'inseguimento del punto di massima potenza (MPPT) e da una RBFNSM per una risposta rapida e costante del controllo di potenza. Il sistema fotovoltaico utilizza GRNN e l'angolo di inclinazione della turbina eolica è regolato da RBFNSM. Il segnale di uscita viene utilizzato per pilotare i convertitori boost al fine di ottenere l'MPPT. I risultati della simulazione verificano che il sistema di generazione ibrido proposto può produrre un'elevata efficienza quando si utilizza l'MPPT.

Ce livre présente la stratégie de contrôle et l'analyse du modèle en régime permanent d'un système électrique hybride éolien-photovoltaïque (PV) connecté au réseau qui est proposé. Le système est composé d'une puissance photovoltaïque, d'une puissance éolienne et d'un contrôleur de puissance intelligent. Les systèmes de production photovoltaïque présentant des caractéristiques non linéaires ont été soumis à une analyse de leurs performances à l'aide de la méthode du réseau neuronal de régression générale (GRNN). Le contrôleur intelligent est composé d'un GRNN pour le suivi du point de puissance maximale (MPPT) et d'un RBFNSM pour une réponse rapide et stable du contrôle de la puissance. Le système photovoltaïque utilise le GRNN et l'angle d'inclinaison de l'éolienne est régulé par le RBFNSM. Le signal de sortie est utilisé pour piloter les convertisseurs boost afin d'atteindre le MPPT. Les résultats de la simulation confirment que le système de production hybride proposé peut produire un rendement élevé lorsque le MPPT est utilisé.

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.

This book presents the control strategy and steady-state model analysis of a grid-connected wind-photovoltaic (PV) hybrid power system that is proposed. PV power, wind power, and an intelligent power controller make up the system. PV generation systems with non-linear characteristics were subjected to an analysis of their performance using the General Regression Neural Network (GRNN) method. A radial basis function network-sliding mode (RBFNSM) method with good performance for online training is developed to determine the turbine speed in order to maximize wind power extraction.The intelligent controller is made up of a GRNN for maximum power point tracking (MPPT) control and an RBFNSM for rapid and steady power control response. The PV system uses GRNN, and the wind turbine's pitch angle is regulated by RBFNSM. The output signal is used to drive the boost converters in order to achieve the MPPT. The findings of the simulation verify that the suggested hybrid generation system can produce high efficiency when MPPT is used.