Resumen

El sistema fotovoltaico (FV) tiene características no lineales que se ven afectadas por el cambio de las condiciones climáticas y, en estas características, hay un punto de funcionamiento en el que se obtiene la máxima potencia disponible del FV. El controlador lógico difuso (FLC) es el método de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) basado en inteligencia artificial para obtener el punto de máxima potencia (MPP). En este método, la definición de la regla lógica y el rango específico de la función de pertenencia tienen un efecto significativo en la consecución de los mejores y deseables resultados. Este trabajo presenta un estudio comparativo detallado de cinco subconjuntos generales y principales de lógica difusa utilizados para la técnica FLC en el convertidor DC-DC boost. Estas reglas y el rango específico de funciones de pertenencia se implementan en el mismo sistema y el mejor subconjunto difuso se obtiene a partir de los resultados de simulación llevados a cabo en MATLAB. El subconjunto propuesto es capaz de rastrear el punto de máxima potencia en un tiempo mínimo con pequeñas oscilaciones y la mayor eficiencia del sistema (95,7%). Esta investigación proporciona resultados valiosos para todos los usuarios que quieran implementar el subconjunto de lógica difusa fiable para sus trabajos.

• Materias:Energía solar Fotoquímica Fotocatálisis Nanoestructuras Biofotónica
• Subjects:Solar energy Photochemistry Photocatalysis Nanostructures Biophotonics
• Palabras claves:punto de máxima potencia, rango específico, principales subconjuntos de lógica difusa, subconjunto de lógica difusa fiable, convertidor elevador de corriente continua, controlador de lógica difusa, estudio comparativo detallado, máxima eficiencia del sistema, máxima potencia disponible, método
• Keywords:maximum power point, specific range, main fuzzy logic subsets, reliable fuzzy logic subset, dc boost converter, fuzzy logic controller, detailed comparative survey, highest system efficiency, maximum available power, method