Ganho estático
Micro geração
Multiplicadores de tensão
Conversor Cuk
Rede Neural Artificial

Neste trabalho apresenta-se o estudo, desenvolvimento de uma topologia de conversor contínuo para contínuo de duplo ganho estático controlado por Rede Neural Artificial (RNA) aplicado a sistemas de energias renováveis. É uma topologia inovadora desenvolvida a partir do clássico conversor CUK e visa o condicionamento do sinal elétrico de fontes de corrente contínua proveniente de energias renováveis para um próximo estágio com uma tensão fixa e constante, por exemplo um inversor de continuo para alternada, que por seu turno alimentará uma carga em corrente alternada para sistemas autónomos, podendo também injetar energia à rede pública de energia elétrica. Trata-se de um boost- boost não isolado, capaz de aprender os melhores pontos de funcionamento do Sistema, ou seja, busca um funcionamento otimizado para toda gama de variação de valores de funcionamento, sempre elevador, cuja tensão mínima de carga é o dobro da tensão de entrada, tendo como principais vantagens: fonte de corrente à entrada e à saída, reduzida ondulação na carga e elevado rendimento utilizando um único comutador de potência. Estas características foram obtidas no estudo teórico e confirmadas através dos resultados conseguidos durante a simulação computacional ao longo do trabalho. A rede neural artificial (RNA) utilizado no trabalho como controlador, foi uma rede neural Feedforward Multicamadas acompanhado do algoritmo de aprendizagem Backpropagation que faz a compensação das variações de tensão de entrada do conversor numa faixa de 31.8 a 160V CC proveniente das fontes de energias renováveis, mantendo a sua saída numa tensão fixa de 320V CC.