Random Forest-Based Approach for Maximum Power Point Tracking of Photovoltaic Systems Operating under Actual Environmental Conditions
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- Año de publicación 2017
- Idioma Inglés
- Publicado por Revista VirtualPRO,
- Descripción
- En los últimos años se han desarrollado muchos algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia (MPPT) para maximizar la energía fotovoltaica producida. Estos algoritmos no son lo suficientemente robustos debido a los rápidos cambios en las condiciones ambientales, la eficiencia, la precisión en el valor de estado estacionario y la dinámica del algoritmo de seguimiento. Por ello, este trabajo propone un nuevo modelo de bosque aleatorio (RF) para mejorar el rendimiento del MPPT. El modelo RF tiene la capacidad de capturar la asociación no lineal de patrones entre los predictores, como la irradiancia y la temperatura, para determinar con precisión el punto de máxima potencia. Se diseña un seguidor basado en RF para 25 módulos fotovoltaicos SolarTIFSTF-120P6, con una capacidad de 3 kW pico, utilizando dos sensores de alta velocidad. Para ello, se modela un sistema fotovoltaico completo utilizando 300.000 muestras de datos y se simula utilizando el paquete MATLAB/SIMULINK. A continuación, el MPPT basado en RF propuesto se prueba en condiciones ambientales reales durante 24 días para validar la precisión y la respuesta dinámica. La respuesta del modelo MPPT basado en RF también se compara con la de la red neuronal artificial y los algoritmos del sistema de inferencia neurofuzzy adaptativo para una mayor validación. Los resultados muestran que la técnica MPPT propuesta ofrece una mejora significativa en comparación con la de otras técnicas. Además, el modelo de RF supera la prueba de Bland-Altman, con una aceptabilidad superior al 95%.
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Citación recomendada (normas APA)
- Hindawi, "Random Forest-Based Approach for Maximum Power Point Tracking of Photovoltaic Systems Operating under Actual Environmental Conditions", -:Revista VirtualPRO,, 2017. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3436287/), el día 2024-05-18.