Adaptive rapid neural optimization: A data-driven approach to MPPT for centralized TEG systems

Li Fusheng; Lin Dan; Yu Tao; Li Jiawen; Wang Keying; Zhang Xiaoshun; Yang Bo; Wu Yufeng

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Adaptive rapid neural optimization: A data-driven approach to MPPT for centralized TEG systems

机译：自适应快速神经优化：集中式TEG系统MPPT的数据驱动方法

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Thermoelectric generation (TEG) system is designed to recover waste heat generated in industrial production and daily life with disadvantage of low power generation efficiency. Since non-uniform temperature distribution (NTD) easily gives rise to multiple local maximum power points (LMPPs) for centralized TEG systems, conventional maximum power point tracking (MPPT) methods is likely to lead to a low-quality LMPP. Hence, a novel adaptive rapid neural optimization (ARNO) approach is proposed to capture maximum power point (MPP). Particularly, generalized regression neural network (GRNN) is devoted to construct a proper mapping between control input of duty cycle and power output of TEG system, thus ARNO can implement an efficient search for MPP. In order to reduce possible instability caused by manual tuning, Bayesian optimization (BO) is adopted to adaptively select optimal parameters of GRNN. Compared to conventional MPPT methods, four simulations are carried out to verify the feasibility and advantages of ARNO, start-up experiment, step temperature variation, stochastic change of temperature, and sensitivity analysis included. Further, dSpace platform based hardware-inthe-loop experiments are performed to verify the feasibility of the proposed method.

机译：热电发电（TEG）系统旨在恢复工业生产和日常生活中产生的废热，具有低发电效率的缺点。由于不均匀的温度分布（NTD）容易地产生集中式TEG系统的多个局部最大功率点（LMPP），因此传统的最大功率点跟踪（MPPT）方法可能导致低质量的LMPP。因此，提出了一种新的自适应快速神经优化（ARNO）方法来捕获最大功率点（MPP）。特别地，致专用广义回归神经网络（GRNN）构建在TEG系统的占空比和功率输出之间的控制输入之间的适当映射，因此ARNO可以实现有效的MPP搜索。为了减少手动调谐引起的可能不稳定性，采用贝叶斯优化（BO）自适应地选择GRNN的最佳参数。与传统的MPPT方法相比，进行了四种模拟，以验证ARNO，启动实验，步进温度变化，温度随机变化和敏感性分析的可行性和优点。此外，执行基于DSPACE平台的硬件 - Inthe-Loop实验以验证所提出的方法的可行性。

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来源
《Electric power systems research》 |2021年第10期|107426.1-107426.15|共15页
作者
Li Fusheng; Lin Dan; Yu Tao; Li Jiawen; Wang Keying; Zhang Xiaoshun; Yang Bo; Wu Yufeng;
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作者单位

South China Univ Technol Sch Elect Power Guangzhou 510640 Peoples R China;

Guangdong Power Grid Co Ltd Guangzhou Power Supply Bur Guangzhou 510000 Peoples R China;

South China Univ Technol Sch Elect Power Guangzhou 510640 Peoples R China;

South China Univ Technol Sch Elect Power Guangzhou 510640 Peoples R China;

South China Univ Technol Sch Elect Power Guangzhou 510640 Peoples R China;

Shantou Univ Coll Engn Shantou 515063 Peoples R China;

Kunming Univ Sci & Technol Fac Elect Power Engn Kunming 650500 Yunnan Peoples R China;

South China Univ Technol Sch Elect Power Guangzhou 510640 Peoples R China;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Generalized regression neural network; Bayesian optimization; Greedy search; Non-uniform temperature distribution; Maximum power point tracking; Thermoelectric generation system;

机译：广义回归神经网络;贝叶斯优化;贪婪搜索;不均匀的温度分布;最大功率点跟踪;热电发电系统;

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