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Este livro apresenta a rede neural baseada na aprendizagem da função de base radial profunda MPPT para o módulo PV para obter a potência máxima. Além disso, a D-RBFN é treinada usando a proposta BOosted salp swarm optimization (BOSS) para reduzir a velocidade de rastreamento e melhorar a eficiência. O algoritmo de otimização BOSS elimina o problema de otimização local do algoritmo convencional de otimização por enxame de salpicos, modificando o valor do parâmetro de controlo, que não se baseia apenas no número máximo de gerações, mas também depende das características do problema. O desempenho…mehr

Produktbeschreibung
Este livro apresenta a rede neural baseada na aprendizagem da função de base radial profunda MPPT para o módulo PV para obter a potência máxima. Além disso, a D-RBFN é treinada usando a proposta BOosted salp swarm optimization (BOSS) para reduzir a velocidade de rastreamento e melhorar a eficiência. O algoritmo de otimização BOSS elimina o problema de otimização local do algoritmo convencional de otimização por enxame de salpicos, modificando o valor do parâmetro de controlo, que não se baseia apenas no número máximo de gerações, mas também depende das características do problema. O desempenho do controlador BOSS-D-RBFN proposto é analisado em condições dinâmicas de variação da irradiância e em dois casos diferentes de condições de sombreamento parcial. Além disso, o desempenho do método BOSS-D-RBFN é comparado com os métodos mais avançados, incluindo MPPT baseado em redes neuronais, MPPT baseado em lógica difusa, MPPT baseado em P&O, condutância incremental e métodos MPPT baseados em algoritmos evolutivos em termos de percentagem de oscilação, tempo de estabilização e seguimento, potência máxima obtida e eficiência.
Autorenporträt
S. Antony Raj ist derzeit Forschungsstipendiat an der Anna University in Chennai, Tamilnadu, Indien. Er verfügt über 16 Jahre Lehrerfahrung in technischen Instituten. Er hat in vier internationalen Zeitschriften und fünf internationalen Konferenzen veröffentlicht.