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Intelligent control MPPT technique for PV module at varying atmospheric conditions using MATLAB/SIMULINK

机译：使用MATLAB / SIMULINK在变化的大气条件下针对光伏组件的智能控制MPPT技术

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Maximum power point tracking (MPPT) must usually be integrated with photovoltaic (PV) power systems so that the photovoltaic arrays are able to deliver the maximum power available. This paper proposes two methods of maximum power point tracking using a fuzzy logic and a neural network approach for photovoltaic (PV) module Kyocera KC200GT using MATLAB software. The two maximum power point tracking controllers receive solar radiation and photovoltaic cell temperature as inputs, and estimated the maximum power point and the current and voltage corresponding to it as outputs. The new method gives a good maximum power operation of any photovoltaic array under different conditions (varying atmospheric conditions) such as changing solar radiation and PV cell temperature. From the simulation results, the Neural Network approach can deliver more power and provides a response time response from the tracking system from the point of maximum power and pics lower than the fuzzy logic control.
机译：通常必须将最大功率点跟踪（MPPT）与光伏（PV）电源系统集成在一起，以便光伏阵列能够提供可用的最大功率。本文提出了两种使用模糊逻辑的最大功率点跟踪方法，以及一种使用MATLAB软件的光伏（Kyocera）KC200GT模块神经网络方法。两个最大功率点跟踪控制器接收太阳辐射和光伏电池温度作为输入，并估计最大功率点以及与其对应的电流和电压作为输出。新方法在不同的条件（变化的大气条件）下，例如改变太阳辐射和PV电池温度，可以使任何光伏阵列具有良好的最大功率运行。从仿真结果来看，神经网络方法可以提供更大的功率，并且从跟踪系统（从最大功率的角度出发）和响应时间都比模糊逻辑控制要低的位置，可以提供响应时间响应。

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