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ENERO 2022 - Volumen: 97 - Páginas: 85-91
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Los recursos energéticos renovables son ampliamente utilizados en varias aplicaciones en tiempo real, que utilizan la energía solar, eólica, pilas de combustible, etc. Por ello, la estrategia de gestión y control de la energía mejora los resultados. El enfoque convencional utiliza Quantum Tunneling PSO para la optimización y se gestiona con varias utilidades en el sistema de red eléctrica. El trabajo utilizó las ondas solares y EM para el esquema de gestión de energía y utilizó el parámetro de control por el algoritmo de optimización. El inconveniente del método convencional es que la utilización del sistema híbrido y la conmutación se realiza con una selección aleatoria y no es capaz de utilizar los recursos híbridos de múltiples matrices. El trabajo de investigación propuesto se realiza con la energía solar con seguimiento MPPT y EM con rectenna y con la ayuda del modelo de red neuronal, las generaciones de señales PV y RF se almacenan como matriz y en base al ciclo de trabajo de conmutación de la función de optimización de enjambre de partículas propuesto, el convertidor de refuerzo actúa para proporcionar el suministro a la red. A través del control del inversor, el modelo se alimenta de la red, que utiliza el control PI con la generación de señales PWM. En función de la demanda y de la utilidad de la red, la compensación LC mejora el rendimiento del convertidor de refuerzo. La generación de la señal FV y RF se utiliza en la utilidad continua y obtiene el circuito de red sin demanda. En comparación con el enfoque propuesto y el existente, el modelo de gestión de invernaderos propuesto obtiene mejores resultados. El modelo de simulación general se realiza con MATLAB 2018a.Palabras clave: Módulo FV; Ondas EM; Rectena; PSO propuesto; Red neuronal Feed Forward; Controlador PI y utilidad de red;
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