Resumen

El problema del seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) ha atraído la atención de muchos investigadores, ya que es conveniente obtener la máxima potencia de un módulo fotovoltaico independientemente de las condiciones meteorológicas y de la carga. En este trabajo se ha introducido un novedoso control para un convertidor DC/DC boost. Se basa en un controlador de modo deslizante (SMC) que toma como referencia una señal de corriente en lugar de una tensión, la cual es generada por un generador neuronal de corriente de referencia. Esa corriente de referencia indica la corriente ( I M P P ) en el punto de máxima potencia (MPP) para unas condiciones meteorológicas dadas. Para probar el sistema de control diseñado, se ha obtenido un modelo de módulo fotovoltaico basado en una segunda red neuronal artificial (RNA) a partir de datos experimentales recogidos durante 18 meses en la Facultad de Ingeniería Vitoria-Gasteiz (España). Hemos analizado el rendimiento de dicho modelo y hemos encontrado que es muy preciso (MSE = 0.062 A y R = 0.991 con el conjunto de datos de prueba). También hemos comprobado el rendimiento del diseño global del SMC tanto con pruebas simuladas como reales, concluyendo que garantiza que la potencia en la salida del convertidor es muy próxima a la potencia de salida del módulo fotovoltaico.

• Materias:Energía solar Fotoquímica Fotocatálisis Nanoestructuras Efecto fotoeléctrico
• Subjects:Solar energy Photochemistry Photocatalysis Nanostructures Photoelectric effect
• Palabras claves:punto de máxima potencia, condiciones meteorológicas, i m p p, segunda red neuronal artificial, diseño global de smc, modelo de módulo fotovoltaico, salida de módulo fotovoltaico, rendimiento, potencia, convertidor de cc
• Keywords:maximum power point, weather conditions, i m p p, second artificial neuronal network, overall smc design, photovoltaic module model, photovoltaic module output, performance, power, dc converter