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Enregistrement W1591159342 · doi:10.1109/pedg.2015.7223102

Fast and efficient solar incremental conductance MPPT using lock-in amplifier

2015· article· en· W1591159342 sur OpenAlexaff
Francisco Paz, Martin Ordonez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximum power point trackingControl theory (sociology)Steady state (chemistry)Computer scienceAmplifierPhotovoltaic systemMaximum power principleTransient (computer programming)Noise (video)Controller (irrigation)SIGNAL (programming language)Electronic engineeringEngineeringVoltageInverterElectrical engineeringCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peak energy harvesting in Photovoltaic (PV) systems requires fast and effective Maximum Power Point Tracking (MPPT) detection. Incremental Conductance (InCond) MPPT is one of the most popular detection methods, given its simple implementation and accuracy. In this paper, a new InCond technique is proposed based on small-signal identification and adaptive-step using a Lock-In Amplifier (LIA). The use of small-signal identification virtually eliminates the losses typically encountered in traditional large-signal MPPT perturbations. This feature improves the steady-state efficiency, while the LIA allows for robust and accurate measurement of the equivalent AC resistance to achieve maximum power extraction, even in the presence of noise. The proposed algorithm enables fast tracking during both static and changing environmental conditions, as well as smooth operation in steady-state. The proposed implementation reduces the adaptive-step InCond to a simple Discrete-Time Integral Controller, simplifying its analysis and configuration. Overall, the proposed implementation delivers superior results with similar hardware both during transients and in steady state. Simulations and experimental results are provided to validate the proposed implementation, and to illustrate its behavior in steady and transient operations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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