Control de posición angular para panel solar basado en redes neuronales y control inteligente

• Ortiz-Muñoz, Diana Yaziel ^[1] ; Luviano-Cruz, David ^[1] ; García-Villalba, Luz Angelica ; Pérez-Domínguez, Luis Asunción ^[1] ; Rodríguez-Picón, Luis Alberto ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma Ciudad de Juárez
• Localización: Mundo FESC, ISSN-e 2216-0388, ISSN 2216-0353, Vol. 11, Nº. Extra 4, 2021, págs. 110-123
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Angular position control for solar panel based on neural networks and intelligent control
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• Resumen
  • español

    En ciudad Juárez Chihuahua México se presenta más de 300 días soleados al año, lo que conlleva que la fuente de energía solar sea una forma viable de transformación de energía. Por lo que se presenta una propuesta de controlador inteligente para la posición angular de un panel solar, en donde la señal de referencia del controlador se obtiene de la salida de una red neuronal multicapa previamente entrenada con datos de ubicación del sol. Los datos de entrenamiento fueron obtenidos de la base de datos del INEGI en México y de otros repositorios de acceso abierto. Además, se muestra el diseño mecánico y su integración de las piezas que integral el panel solar. El controlador en lazo cerrado diseñado hace uso de un PID con la intención de volver robusta ante perturbaciones externas al sistema. Lo que permite minimizar el efecto de variables dinámicas no modeladas que podrían afectar el desempeño del sistema del panel-actuador. Los resultados experimentales muestran una respuesta sub amortiguada de la salida controlada en esta transitorio y en error cero en estado estacionario. La propuesta de diseño demuestra un seguimiento de la posición de referencia solar adecuado, la cual puede ser implementada a bajo costo.

  • English

    In Ciudad Juarez Chihuahua Mexico there are more than 300 sunny days a year, which means that the solar energy source is a viable form of energy transformation. Therefore, an intelligent controller proposal for the angular position of a solar panel is presented, where the controller's reference signal is obtained from the output of a multilayer neural network previously trained with sun location data. The training data was obtained from the INEGI database in Mexico and from other open access repositories. In addition, the mechanical design and its integration of the parts that make up the solar panel are shown. The closed loop controller designed makes use of a PID with the intention of becoming robust against external disturbances to the system. This allows minimizing the effect of non-modeled dynamic variables that could affect the performance of the panel-actuator system. The experimental results show an underdamped response of the controlled output at this transient and zero error at steady state. The design proposal demonstrates adequate solar reference position tracking, which can be implemented at low cost.