A new MPPT method for photovoltaic systems used for hydrogen production
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In most maximum power point tracking (MPPT) methods described in the literature, the optimal operating point of the PV systems is estimated by linear approximations. These approximations can reduce considerably the performances of the PV systems. This paper seeks to provide comparative analyses of different MPPT methods used in photovoltaic (PV) systems and proposes a new approach that uses a nonlinear expression of the optimal voltage in combination with perturbation and observation (P&O) methods. Design/methodology/approach First, an analytical model for determining the nonlinear PV optimal operating point is detailed and each equation is explained. Second, a combination of the new method with P&O method is proposed to reduce the PV losses. Findings The simulation results showed that the approach improves clearly the tracking efficiency of the maximum power available at the PV modules output. The implementation of this new method will improve PV systems energy production rate and its long‐term storage in hydrogen form. Practical implications The simulation results showed that the new approach improves the MPP's tracking efficiency of the PV system on average at 92 percent. The implementation of the developed approach in a PV system with hydrogen storage increased the energy transfer from PV modules to the electrolyzer. Originality/value This paper proposes a new approach to determine the maximum power point (MPP) from the measurement of the open circuit voltage of PV modules. A nonlinear expression of the optimal voltage was developed and is used in combination with P&O methods. The proposed approach largely improves the performance of the MPP tracking of the PV systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».