Análise da viabilidade para desenvolvimento de arquitetura neuromórfica de baixa potência visando a implementação de um controlador mppt para célula solar fotovoltaica em um sistema de energy harvesting

Resumo

A partir dos resultados apresentados é possível concluir acertadamente que as redes neurais de tipo ELM desenvolvidas nesta pesquisa, treinadas com a resposta do protótipo de neurônio desenvolvido para hardware tendo como dados alvos/referência valores advindos de controladores baseados em lógica Fuzzy, conseguiram aproximar todas as superfícies de controle propostas, apresentando valores baixos de erro absoluto e erro médio quadrático. Também performaram com êxito suas funções como rastreadores do máximo ponto de potência para painéis fotovoltaicos atingindo de forma satisfatória os valores esperados de duty cycle, tensão e potência. Sendo assim é esperado que o modelo de neurônio desenvolvido em hardware, tendo como base espelhos de corrente, produzido em uma rodada de fabricação acadêmica disponibilizada pela Universidade Federal de Itajubá, 2022, em tecnologia TSMC 180 nanômetros, performe apropriadamente sua função de neurônio para a camada de pesos de entrada da rede neural ELM.