Maximum power point tracking of single‐ended primary‐inductor converter employing a novel optimisation technique for proportional‐integral‐derivative controller
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an optimisation technique for proportional‐integral‐derivative (PID) controller to achieve maximum‐power‐point tracking (MPPT) of single‐ended primary‐inductor converter (SEPIC). A new weight function is developed to optimise the PID parameters based on gradient‐descent (GD) method by adding low‐pass filter term. The proposed optimisation method does not stick in the local minima, which happens frequently with the traditional weight function used in GD method, where the low‐pass filter term suppresses the noise and smooths the iteration process. The prototype of the proposed optimised PID‐based SEPIC converter for photovoltaic inverter applications is built using DSP‐based TMS320F28335. The performance of the proposed optimised PID‐based MPPT scheme is tested in both simulation and experiment at different operating conditions. A performance comparison of the proposed GD method with the conventional GD PID is also made in real‐time. It is found that the proposed optimised PID‐based SEPIC converter is superior to the conventional GD PID controller in terms of power transfer and efficiency. Furthermore, the proposed optimised PID controller for two‐level inverter can achieve a better total harmonic distortion (THD) level as compared to the multi‐level inverter frequently used by researchers for the same purpose.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle