Ediciones Nuestro Conocimiento Predicción de carga máxima basada en ANN y sistema solar fotovoltaico MMC con MPPT ANFIS Paperback

Este libro presenta un enfoque integrado que combina la predicción de la carga máxima y el control avanzado de un sistema solar fotovoltaico conectado a la red para dar soporte a las subestaciones de distribución. La previsión de la carga máxima para la subestación de 15 kV de Bahir Dar se lleva a cabo mediante una Red Neuronal Artificial (ANN) entrenada con los nuevos clientes domésticos registrados, sus cargas autorizadas y los datos de carga máxima de la subestación correspondientes. El modelo predice que la subestación sufrirá una sobrecarga en un plazo de 22 meses. Dado que la demanda máxima se produce durante el día y la ciudad cuenta con potentes recursos solares, se propone un sistema solar fotovoltaico como solución para la reducción de picos de carga y como fuente de soporte auxiliar.Se ha diseñado un sistema fotovoltaico de 100 kW para sustituir a los generadores diésel del centro de datos de la EEU. Un convertidor elevador basado en ANFIS regula la tensión del bus de CC ante condiciones ambientales cambiantes. Un convertidor multinivel modular (MMC) de cinco niveles conecta el sistema fotovoltaico con la red, utilizando control orientado a la tensión, supresión de corriente circulante y equilibrio de tensión de los condensadores. El sistema diseñado logra una baja distorsión armónica, con una THD de corriente inyectada reducida al 1,12 %, muy por debajo del estándar internacional del 5 %.