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Hopfield Neural Network Optimized Fuzzy Logic Controller for Maximum Power Point Tracking in a Photovoltaic SystemControlador de lógica difusa optimizado con redes neuronales de Hopfield para el seguimiento del punto de máxima potencia en un sistema fotovoltaico

Resumen

Este trabajo presenta un controlador lógico difuso (FLC) optimizado mediante una red neuronal de Hopfield (HNN) para el seguimiento del punto de máxima potencia en sistemas fotovoltaicos (FV). En el método propuesto, la HNN se utiliza para sintonizar automáticamente las funciones de pertenencia del FLC en lugar de adoptar el enfoque de prueba y error. Como en cualquier sistema difuso, los parámetros iniciales de ajuste se extraen del conocimiento experto utilizando un modelo mejorado de un módulo fotovoltaico bajo condiciones variables de radiación solar, temperatura y carga. Las variables lingüísticas para el FLC se derivan del método tradicional de perturbación y observación. Los resultados de la simulación mostraron que el FLC optimizado propuesto proporciona un seguimiento rápido y preciso del punto de máxima potencia fotovoltaico en condiciones de funcionamiento variables en comparación con el FLC sintonizado manualmente mediante ensayo y error.

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