Inversor multinível em cascata alimentado por energia solar
Usando MATLAB e placa DSP Spartan 3A baseada em FPGA
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Este livro aborda o Inversor Multinível em Cascata (CHMLI) alimentado por energia solar eficiente com técnicas MPPT. Diferentes algoritmos MPPT convencionais, como o método Perturbar e Observar (P&O) e o método da Condutância Incremental (INC), são investigados e comparados com os algoritmos baseados em inteligência artificial, como as Redes Neuronais Artificiais (RNA) e o Sistema de Inferência Neuro Fuzzy Adaptativo (ANFIS). A técnica de eliminação selectiva de harmónicas (SHE) baseada na estratégia de comutação fundamental foi utilizada para eliminar seletivamente os conteúdo...
Este livro aborda o Inversor Multinível em Cascata (CHMLI) alimentado por energia solar eficiente com técnicas MPPT. Diferentes algoritmos MPPT convencionais, como o método Perturbar e Observar (P&O) e o método da Condutância Incremental (INC), são investigados e comparados com os algoritmos baseados em inteligência artificial, como as Redes Neuronais Artificiais (RNA) e o Sistema de Inferência Neuro Fuzzy Adaptativo (ANFIS). A técnica de eliminação selectiva de harmónicas (SHE) baseada na estratégia de comutação fundamental foi utilizada para eliminar seletivamente os conteúdos da 5ª, 7ª, 11ª e 13ª harmónicas do CHMLI e, assim, reduzir a THD abaixo do limite recomendado de 5% e também os conteúdos das harmónicas individuais abaixo do limite recomendado de 3%, de acordo com a norma IEEE 519. Os resultados da simulação foram validados utilizando um modelo experimental de CHMLI com um controlador baseado em FPGA Xilinx Spartan®-3A DSP. Além disso, uma análise comparativa de todas estas técnicas foi resumida e validada utilizando estatísticas inferenciais para verificar a diferença observada nos valores THD obtidos utilizando resultados experimentais das técnicas NR-SHE, GA-SHE e PSO-SHE.
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