Modified Neural Network for Dynamic Control and Operation of a Hybrid Generation Systems
Huang, Cong Hui
Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM, publicado en Journal of Applied Research and Technology, y cosechado de Revistas UNAM
dor_id: 45774
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Journal of Applied Research and Technology", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares
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520.3.#.a: This paper presents modified neural network for dynamic control and operation of a hybrid generation systems. PVand wind power are the primary power sources of the system to take full advantages of renewable energy, and thediesel-engine is used as a backup system. The simulation model of the hybrid system was developed using MATLABSimulink. To achieve a fast and stable response for the real power control, the intelligent controller consists of aRadial Basis Function Network (RBFN) and an modified Elman Neural Network (ENN) for maximum power pointtracking (MPPT). The pitch angle of wind turbine is controlled by ENN, and the PV system uses RBFN, where theoutput signal is used to control the DC / DC boost converters to achieve the MPPT. And the results show the hybridgeneration system can effectively extract the maximum power from the PV and wind energy sources.
773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 12 Núm. 6
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doi: https://doi.org/10.1016/S1665-6423(14)71674-8
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856.#.0.q: application/pdf
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Huang, Cong Hui
Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM, publicado en Journal of Applied Research and Technology, y cosechado de Revistas UNAM
Huang, Cong Hui (2014). Modified Neural Network for Dynamic Control and Operation of a Hybrid Generation Systems. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 12 Núm. 6. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/45774