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Integration of Wind and PV Systems Using Genetic-Assisted Artificial Neural Network

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第2期35卷 1471-1489页

作者： E.Jessy Mol M.Mary Linda Ponjesly College of Engineering NagerkovilKanyakumari629003India

The prominence of Renewable Energy Sources(RES)in the process of power generation is exponentially increased in the recent days since these sources assist in minimizing the environmental contamination.A grid-tied DFIG(Doubly Fed Induction Generator)based WECS(Wind Energy Conversion System)is introduced in this work,in which a Landsman converter is implemented to impro-vise the output voltage of PV without anyﬂuctuations.A novel ga(Genetic Algorithm)assisted ann(Artiﬁcial Neural Network)is employed for tracking the Maximum power from *** the rotor and grid side controllers,the for-mer is implemented by combining the statorﬂux with d-q reference frame and the latter is realized by the PI *** proposed approach delivers better per-formance in the compensation of real and reactive power along with the DC link voltage *** controlling mechanism is veriﬁed in both MATLAB and experimental bench setupby using an emulated wind turbine for the concurrent control of DC link potential,active and reactive *** source current THD is observed as 1.93%and 2.4%for simulation and hardware implementation respectively.

关键词： Wind energy converter double fed induction generator ﬁeld oriented control ga-ann mppt DC-link voltage control

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