Diseño e implementación de un controlador neuronal con arduino para maximizar la potencia entregada por un módulo solar fotovoltaico a una carga (2017)
El objetivo general de la investigación es la implementación de un controlador neuronal artificial en Arduino, con el fin de hacer un seguimiento del punto de máxima potencia de un módulo fotovoltaico y de esta forma maximizar la potencia entregada a una carga para condiciones climáticas cambiantes con el tiempo. El controlador neuronal artificial se presenta como una alternativa al tradicional método de Perturbación y Observación (P&O), el cual presenta problemas de estabilidad alrededor del punto de operación cuando existen cambios súbitos en las condiciones ambientales a las que esté expuesto un módulo fotovoltaico (FV). El controlador será implementado en las plataformas de hardware libre Arduino y recibirá como señales de entrada la corriente y el voltaje del módulo fotovoltaico. Los resultados obtenidos con el controlador para diferentes condiciones de operación, serán enviados al ordenador por medio de módulos inalámbricos de transmisión-recepción. Para cumplir con los objetivos de la presente propuesta, se plantean seis fases de trabajo que inician con la etapa de investigación y selección de componentes, y finalizan con la evaluación del desempeño del controlador neuronal implementado. De este modo, se plantea que esta investigación es del tipo proyectiva en virtud de que surge como solución a un problema de tipo práctico en un área particular del conocimiento. En la fase de evaluación se medirá la eficiencia del controlador neuronal artificial realizando pruebas entre dos sistemas FV con las mismas características, con la única diferencia que en un sistema se tendrá el controlador Neuronal Artificial y en el otro un controlador con el algoritmo de P&O. Para finalizar, se realizará la divulgación de los resultados ante la comunidad académica del programa.