物理代写|光电技术代写Photovoltaic Technology代考|UNIK9460

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物理代写|光电技术代写Photovoltaic Technology代考|Fuzzy Reasoning Arithmetic

After fuzzy quantity, we develop an operational rule based on the rules of expert knowledge. As discussed above, it is concluded that the fuzzy control output process in fact is the process of fuzzy reasoning algorithm, and it is concluded that the output is still in the form of fuzzy quantity. According to the above analysis of the different combination of $e$ and $\Delta e$, in order to follow to the MPP, to make corresponding changes to cope with the change of output voltage value, i.e., the change of $\mathrm{d} U$ should make the operation point to the direction search close to the MPP.
We can obtain the fuzzy rules reasoning table which is shown in Table 1 through the logic of MPPT control rules, the table reflect the fact that when the input variables $e$ and $\Delta e$ change, the corresponding output variable rules of $\mathrm{d} U$ change. Thus the corresponding linguistic variables are obtained. For example, it shows the slope of two sample points of attachment is negative when $e$ is NB (negative big), and the absolute value is larger, to show that the operation point on the left side of the MPP and is far away from the MPP. At this point if $\Delta e$ also is NB (negative big) that was followed by the voltage change and further away from the MPP. This can make the output variable $\mathrm{d} U$ for PB (positive big), thus the operation point voltage is sharp increase and close to the MPP quickly.

物理代写|光电技术代写Photovoltaic Technology代考|Neural Network-Based Control

The typical three-layer feedforward neural network structure is shown in Fig. 12, which is used to identify the MPP voltage $U_{\mathrm{MPP}}^$ of PV cells. The neural network comprises three layers: the input layer, the hidden layer and the output layer, where the numbers of neurons in the three layers are $3,5,1$, respectively. The input signal of the input layer neurons is the open-circuit voltage $U_{\mathrm{OC}}$ obtained from the detection unit and time constant $T_{\mathrm{p}}$ from the controller. The output of the input layer directly transmits to the neurons in the hidden layer, and the output of the output layer is the estimated voltage $U_{\text {MPP }}^$ at the MPP. For each neuron in the hidden layer and output layer, the used activation function is
$$
O_i(k)=\frac{1}{1+\mathrm{e}^{-\lambda_i(k)}}
$$

where the function $O_i(k)$ is used to define the input-output characteristics of neurons, and $\lambda_i(k)$ is the input signal of neuron $i$ when using the $k$ th sample data. The input signal $\lambda_i(k)$ is the weighted summation of the output of the previous layer, namely
$$
I_i(k)=\sum_j \omega_{i j}(k) O_j(k)
$$
where $w_{i j}$ is the connection weights between neurons $i$ and $j$, and $O_j(k)$ is the output signal of the neuron $j$.

In order to accurately determine the MPP, the weights must be determined according to the training of typical sample data. The training of the neural network needs a set of input-output sample data. All calculations in the training process are done offline. The weights are adaptively updated until they satisfy the input-output mode based on the sample data. When the mean square error reaches its minimum value, the training is finished.
$$
E=\sum_{k=1}^N[t(k)-O(k)]^2
$$
where $N$ is the total number of training samples, $t(k)$ is the desired output, and $O(k)$ is the actual output. In order to verify the feasibility of the control scheme, the neural network-based control can be applied to track the MPP in the PV system, and the following formula can be used to evaluate the estimation error

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物理代写|光电技术代写光伏技术代考|模糊推理算法


在模糊量之后,我们根据专家知识的规则建立了一个运算规则。如上所述,得出模糊控制输出过程实际上是模糊推理算法的过程,得出输出仍然是模糊量的形式。根据上面对$e$和$\Delta e$的不同组合的分析,为了跟随到MPP,做出相应的变化来应对输出电压值的变化,即$\mathrm{d} U$的变化应使操作点向MPP的方向搜索接近。通过MPPT控制规则的逻辑,我们可以得到如表1所示的模糊规则推理表,该表反映了当输入变量$e$和$\Delta e$发生变化时,相应的输出变量$\mathrm{d} U$的规则发生变化。从而得到相应的语言变量。例如,当$e$为NB(负大)时,显示附件的两个采样点的斜率为负,绝对值较大,说明操作点在MPP的左侧,远离MPP。在这一点上,如果$\Delta e$也是NB(负的大),紧随其后的电压变化和更远的MPP。这可以使PB的输出变量$\mathrm{d} U$(正大),因此作动点电压急剧增加,并迅速接近MPP

物理代写|光电技术代写光伏技术代考|基于神经网络的控制


典型的三层前馈神经网络结构如图12所示,用于识别PV电池的MPP电压$U_{\mathrm{MPP}}^$。神经网络由三层组成:输入层、隐藏层和输出层,三层神经元数量分别为$3,5,1$。输入层神经元的输入信号为从检测单元获得的开路电压$U_{\mathrm{OC}}$和从控制器获得的时间常数$T_{\mathrm{p}}$。输入层的输出直接传输到隐层神经元,输出层的输出是MPP处的估计电压$U_{\text {MPP }}^$。对于隐藏层和输出层中的每个神经元,使用的激活函数为
$$
O_i(k)=\frac{1}{1+\mathrm{e}^{-\lambda_i(k)}}
$$

,其中函数$O_i(k)$用于定义神经元的输入输出特性,$\lambda_i(k)$为使用第$k$个样本数据时神经元$i$的输入信号。输入信号$\lambda_i(k)$是上一层输出的加权和,即
$$
I_i(k)=\sum_j \omega_{i j}(k) O_j(k)
$$
,其中$w_{i j}$是神经元$i$和$j$之间的连接权值,$O_j(k)$是神经元$j$的输出信号


为了准确地确定MPP,必须根据典型样本数据的训练来确定权重。神经网络的训练需要一组输入输出样本数据。训练过程中的所有计算都是离线完成的。根据样本数据自适应地更新权重,直到它们满足输入输出模式。当均方误差达到最小值时,训练结束。
$$
E=\sum_{k=1}^N[t(k)-O(k)]^2
$$
其中$N$是训练样本总数,$t(k)$是期望输出,$O(k)$是实际输出。为了验证控制方案的可行性,可将基于神经网络的控制应用于PV系统中MPP的跟踪,利用下式评估估计误差

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