Inversor multinivel en cascada alimentado con energía solar
Uso de MATLAB y la tarjeta DSP Spartan 3A basada en FPGA
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Este libro trata sobre la eficiencia energética de los inversores multinivel en cascada (CHMLI) con técnicas MPPT. Se investigan diferentes algoritmos MPPT convencionales como el método de Perturbación y Observación (P&O), y el método de Conductancia Incremental (INC) y se comparan con los algoritmos basados en inteligencia artificial como las Redes Neuronales Artificiales (ANN) y el Sistema de Inferencia Neuro Difusa Adaptativa (ANFIS). La estrategia de conmutación fundamental basada en la técnica de eliminación selectiva de armónicos (SHE) se ha empleado para eliminar selectivament...
Este libro trata sobre la eficiencia energética de los inversores multinivel en cascada (CHMLI) con técnicas MPPT. Se investigan diferentes algoritmos MPPT convencionales como el método de Perturbación y Observación (P&O), y el método de Conductancia Incremental (INC) y se comparan con los algoritmos basados en inteligencia artificial como las Redes Neuronales Artificiales (ANN) y el Sistema de Inferencia Neuro Difusa Adaptativa (ANFIS). La estrategia de conmutación fundamental basada en la técnica de eliminación selectiva de armónicos (SHE) se ha empleado para eliminar selectivamente los contenidos armónicos 5º, 7º, 11º y 13º del CHMLI y, por lo tanto, reducir la THD por debajo del límite recomendado del 5% y también los contenidos armónicos individuales por debajo del límite recomendado del 3% según la norma IEEE 519. Los resultados de la simulación se han validado mediante el método de las redes neuronales artificiales (ANN) y el sistema de inferencia difusa neuronal adaptable (ANFIS). Los resultados de la simulación se han validado utilizando un modelo experimental de CHMLI con un controlador basado en Xilinx Spartan®-3A DSP FPGA. Además, se ha resumido y validado un análisis comparativo de todas estas técnicas utilizando estadística inferencial para comprobar la diferencia observada en los valores de THD obtenidos utilizando los resultados experimentales de las técnicas NR-SHE, GA-SHE y PSO-SHE.
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