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Questo libro tratta dell'inverter multilivello a cascata (CHMLI) ad alta efficienza energetica con tecniche MPPT. Diversi algoritmi MPPT convenzionali, come il metodo Perturbazione e osservazione (P&O) e il metodo della conduttanza incrementale (INC), vengono analizzati e confrontati con algoritmi basati sull'intelligenza artificiale, come le reti neurali artificiali (ANN) e il sistema di inferenza neuro-fuzzy adattivo (ANFIS). La tecnica di eliminazione selettiva delle armoniche (SHE) basata sulla strategia di commutazione fondamentale è stata impiegata per eliminare selettivamente i…mehr

Produktbeschreibung
Questo libro tratta dell'inverter multilivello a cascata (CHMLI) ad alta efficienza energetica con tecniche MPPT. Diversi algoritmi MPPT convenzionali, come il metodo Perturbazione e osservazione (P&O) e il metodo della conduttanza incrementale (INC), vengono analizzati e confrontati con algoritmi basati sull'intelligenza artificiale, come le reti neurali artificiali (ANN) e il sistema di inferenza neuro-fuzzy adattivo (ANFIS). La tecnica di eliminazione selettiva delle armoniche (SHE) basata sulla strategia di commutazione fondamentale è stata impiegata per eliminare selettivamente i contenuti armonici 5°, 7°, 11° e 13° del CHMLI, riducendo così il THD al di sotto del limite raccomandato del 5% e anche i contenuti armonici individuali al di sotto del limite raccomandato del 3% secondo lo standard IEEE 519. I risultati della simulazione sono stati convalidati utilizzando un modello sperimentale di CHMLI con controllore basato su FPGA DSP Xilinx Spartan®-3A. Inoltre, un'analisi comparativa di tutte queste tecniche è stata riassunta e convalidata utilizzando statistiche inferenziali per verificare la differenza osservata nei valori di THD ottenuti utilizzando i risultati sperimentali delle tecniche NR-SHE, GA-SHE e PSO-SHE.
Autorenporträt
La Dra. Shimi S.L trabaja actualmente como profesora adjunta en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de NITTTR, Chandigarh. Tiene 16 años de experiencia. Ha dirigido a más de 100 estudiantes de máster y tiene 135 artículos de investigación en su haber. Sus áreas de especialización son la electrónica de potencia y accionamientos, Smart Grid, Soft computing, etc.