MétaCan
← tous les travaux

A Maximum Power Point Tracking Method Based on Perturb-and-Observe Combined With Particle Swarm Optimization

2014· article· en· 393 citations· W2012768056 sur OpenAlex· 10.1109/jphotov.2013.2297513

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants
0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

Conventional maximum power point tracking (MPPT) methods such as perturb-and-observe (P&O) method can only track the first local maximum point and stop progressing to the next maximum point. MPPT methods based on particle swarm optimization (PSO) have been proposed to track the global maximum point (GMP). However, the problem with the PSO method is that the time required for convergence may be long if the range of the search space is large. This paper proposes a hybrid method, which combines P&O and PSO methods. Initially, the P&O method is employed to allocate the nearest local maximum. Then, starting from that point on, the PSO method is employed to search for the GMP. The advantage of using the proposed hybrid method is that the search space for the PSO is reduced, and hence, the time that is required for convergence can be greatly improved. The excellent performance of the proposed hybrid method is verified by comparing it against the PSO method using an experimental setup.

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.

La notice

Revue
IEEE Journal of Photovoltaics
Thématique
Photovoltaic System Optimization Techniques
Domaine
Energy
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
National Tsing Hua UniversityUniversity of Toronto
Mots-clés
Particle swarm optimizationMaximum power point trackingConvergence (economics)Computer sciencePoint (geometry)Mathematical optimizationControl theory (sociology)Range (aeronautics)Maximum power principleTracking (education)Power (physics)AlgorithmMathematicsPhysicsArtificial intelligenceEngineering
Résumé présent dans OpenAlex
oui