Artigo

Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos

Sistemas fotovoltaicos consistem na geração de energia elétrica a partir da incidência de luz solar, de acordo com o efeito fotoelétrico, sua capacidade de operação normalmente é regida pelo algoritmo implementado no controlador de carga. Neste trabalho, propõe-se a utilização de redes neurais artif...

ver descrição completa

Autor principal: MITSUYA, Max Tatsuhiko
Grau: Artigo
Idioma: pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Oeste do Pará 2024
Assuntos:
Sistema fotovoltáicos
Redes neurais
Energia elétrica
Acesso em linha: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1557
id ir-123456789-1557
recordtype dspace
spelling ir-123456789-15572024-03-19T22:02:22Z Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos MITSUYA, Max Tatsuhiko MENESES, Anderson Alvarenga de Moura Sistema fotovoltáicos Redes neurais Energia elétrica Sistemas fotovoltaicos consistem na geração de energia elétrica a partir da incidência de luz solar, de acordo com o efeito fotoelétrico, sua capacidade de operação normalmente é regida pelo algoritmo implementado no controlador de carga. Neste trabalho, propõe-se a utilização de redes neurais artificiais de duas topologias diferentes como método de Busca do Ponto de Máxima Potência (MPPT). As topologia implementadas foram: feddeforward e layer-recurrent. Todos os modelos, desenvolvimento das redes neurais, treinamentos e validações e simulações foram realizados com software Matlab (R2013A) e Simulink (versão 7). Os resultados mostraram que a utilização de ambas topologias de redes neurais apresentam boa resposta as variações de irradiação e temperatura bem como alcançaram valor de potência máxima próxima do valor apresentado pelo fabricante. 2024-03-19T22:01:41Z 2024-03-19T22:01:41Z 2017 Article MITSUYA, Max Tatsuhiko. Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos. Orientador: Anderson Alvarenga de Moura Meneses. 2017. 11 p. Trabalho de Conclusão de Curso – Artigo (Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia) - Instituto de Engenharia e Geociências, Universidade Federal do Oeste do Pará, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1557. Acesso em: . https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1557 pt_BR Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ application/pdf Universidade Federal do Oeste do Pará Brasil Not applicable UFOPA Instituto de Engenharia e Geociências PDF
institution Repositório Institucional - Universidade Federa ldo Oeste do Pará - UFOPA
collection DSpace
language pt_BR
topic Sistema fotovoltáicos
Redes neurais
Energia elétrica
spellingShingle Sistema fotovoltáicos
Redes neurais
Energia elétrica
MITSUYA, Max Tatsuhiko
Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos
topic_facet Sistema fotovoltáicos
Redes neurais
Energia elétrica
description Sistemas fotovoltaicos consistem na geração de energia elétrica a partir da incidência de luz solar, de acordo com o efeito fotoelétrico, sua capacidade de operação normalmente é regida pelo algoritmo implementado no controlador de carga. Neste trabalho, propõe-se a utilização de redes neurais artificiais de duas topologias diferentes como método de Busca do Ponto de Máxima Potência (MPPT). As topologia implementadas foram: feddeforward e layer-recurrent. Todos os modelos, desenvolvimento das redes neurais, treinamentos e validações e simulações foram realizados com software Matlab (R2013A) e Simulink (versão 7). Os resultados mostraram que a utilização de ambas topologias de redes neurais apresentam boa resposta as variações de irradiação e temperatura bem como alcançaram valor de potência máxima próxima do valor apresentado pelo fabricante.
author_additional MENESES, Anderson Alvarenga de Moura
author_additionalStr MENESES, Anderson Alvarenga de Moura
format Artigo
author MITSUYA, Max Tatsuhiko
title Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos
title_short Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos
title_full Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos
title_fullStr Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos
title_full_unstemmed Utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos
title_sort utilização de redes neurais feedforward e layerrecurrent na busca do ponto de máxima potência de sistemas fotovoltaicos
publisher Universidade Federal do Oeste do Pará
publishDate 2024
url https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1557
_version_ 1829179673458769920
score 11.755432

Registros relacionados