En este estudio se propone un control inteligente de suavizado de potencia fotovoltaica mediante una red neuronal difusa probabilística con función de pertenencia asimétrica (PFNN-AMF). En primer lugar, se presenta una central fotovoltaica con un sistema de almacenamiento de energía en baterías (BESS). El BESS consiste en un inversor trifásico bidireccional CC/CA y baterías LiFePO4. El BESS suministra la diferencia entre la potencia fotovoltaica real y la suavizada. Además, se describen en detalle la estructura de red de la PFNN-AMF y sus algoritmos de aprendizaje en línea. Además, las corrientes de salida trifásicas de la central fotovoltaica se convierten en componentes de corriente del eje dq. La corriente resultante del eje q es la entrada del control de suavizado de potencia PFNN-AMF, y la salida es una curva de suavizado de potencia FV para conseguir el efecto de suavizado de potencia FV. En comparación con otros métodos de suavizado, el control de suavizado de la potencia FV mediante PFNN-AMF permite alcanzar una capacidad energética mínima del BESS con una pequeña fluctuación de la potencia de la red. Además, para la experimentación se construyen un emulador de central fotovoltaica y un BESS basados en un ordenador personal (PC). A partir de los resultados experimentales de diversas condiciones de variación de la irradiancia, se puede verificar la eficacia del control inteligente de suavizado de potencia FV propuesto.
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