Resumen

En este artículo se analiza el uso de redes neuronales artificiales (RNA) para el seguimiento del punto de máxima potencia. Se utiliza el método de retropropagación de errores para entrenar la red neuronal. La red neuronal tiene la ventaja de realizar un seguimiento rápido y preciso del punto de máxima potencia. En este método, la red neuronal se utiliza para especificar la tensión de referencia del punto de máxima potencia en diferentes condiciones atmosféricas. Mediante un control adecuado del convertidor CC-CC de refuerzo, el seguimiento del punto de máxima potencia es factible. Para verificar el análisis teórico, se obtienen resultados de simulación mediante MATLAB/SIMULINK.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:punto de máxima potencia, red neuronal, red neuronal artificial, convertidor elevador de cc, diferentes condiciones atmosféricas, red neuronal, método de propagación, tensión de referencia, resultado de la simulación, análisis teórico
• Keywords:maximum power point, neural network, artificial neural network, dc boost converter, different atmospheric conditions, neural network, propagation method, reference voltage, simulation result, theory analysis