Recent technological advances and increased participation of energy systems based on photovoltaic solar energy place this renewable energy source in a prominent position in the current scenario. With the increase in the share of solar photovoltaic systems, the impact of power fluctuations in these sources has worsened, which can affect the quality of electrical energy and the reliability of the electrical power system. Therefore, with the use of energy storage together with control algorithms based on artificial intelligence, it is possible to control and perform power smoothing. In this context, the study presents a technical feasibility study on the use of artificial neural network (ANN) to perform the power smoothing of the photovoltaic system connected to the network. Being studied the performance of a real photovoltaic system operating in conjunction with an ideal energy storage for comparative analysis of the performance of the artificial neural network when the numbers of neurons and layers are modified for different real operating conditions considered as temperature variation, humidity, irradiation, pressure and wind speed, which are considered to be ANN input data. The results obtained point to the feasibility of using ANN, with acceptable precision, for power smoothing. According to the analyzes carried out, it is clear that ANN's with few neurons,
HIGHLIGHTS ANN with 10 neurons shows better performance when compared to 20 and 100. ANN with more than two hidden layers does not demonstrate better accuracy. The self-loading of the ANN exceeds the limits, requiring external mechanisms. The lack of continuity in the data influences the behavior of the ANN training.
Este estudo tem como objetivo principal empregar o uso de redes neurais artificiais, sendo que umas das suas principais aplicações é operar como um aproximador universal de funções, mapeando a relação funcional entre as variáveis de um sistema a partir de um conjunto conhecido de amostras. Neste cenário, este trabalho aborda um método para prever o estado de carga de baterias usando técnicas de redes neurais artificiais através de um banco de dados e modelos da curva de carga de baterias de cloreto de sódio e níquel e, assim, analisar o comportamento do sistema de gerenciamento de bateria, através dos modelos encontrados nas curvas de saída. De tal modo, este estudo a princípio apresenta uma breve introdução, seguida pelo referencial teórico. Ato contínuo, a metodologia utilizada é apresentada, no software MATLAB®, passo a passo para obter as curvas de carga. Para o caso, o método proposto utiliza uma rede neural artificial Perceptron Multicamada, uma arquitetura de Feedforward com algoritmo de treinamento de retropropagação. Finalmente, os resultados expressam a capacidade do método de indicar o estado de carga da bateria, bem como a análise dos erros estipulados. Uma das conclusões obtidas é que a configuração utilizada apresenta melhor desempenho ao ajustar o número de camadas e pode seraplicada em outros tipos de baterias, como no caso da bateria de lítio. Com os erros e inconvenientes encontrados ao longo deste estudo, alguns trabalhos futuros são propostos.
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