High-Performance Solar MPPT Using Switching Ripple Identification Based on a Lock-In Amplifier
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
Photovoltaic (PV) power converters and maximum power point tracking (MPPT) algorithms are required to ensure maximum energy transfer between the PV panel and the load. The requirements for the MPPT algorithms have increased over the years-the algorithms are required to be increasingly accurate, fast, and versatile, while reducing the intrusiveness on the overall performance of the PV panel and converter. The family of hill-climbing algorithms such as incremental conductance (InCond) and perturb and observe (P&O) has gained popularity given their simplicity and accuracy, but it requires the injection of a perturbation that changes the operating point even in steady state and are prone to errors during changing environmental conditions. In recent literature, the use of the switching ripple has been proposed to replace the perturbation in the hill-climbing algorithms given its inherent presence in the system and speed. The constant work toward smaller and faster ripples presents challenges to the signal detection involved in this kind of algorithm. This paper develops and implements a new InCond MPPT technique based on switching ripple detection using a digital lock-in amplifier (LIA) to extract the amplitude of the oscillation ripple even in the presence of noise. The use of this advanced technique allows to push forward the reduction of the ripple in order to virtually eliminate the oscillation in steady state maximizing the efficiency. The accurate detection allows for adaptive-step features for fast tracking of changing environmental conditions while keeping the efficiency at maximum during the steady state. Detailed mathematical analysis of the proposed technique is provided. Overall, the use of the proposed LIA allows to push the reduction of the ripple even more while keeping accuracy and delivering superior performance. Simulations and experimental results are provided for the proposed technique and the InCond technique in order to validate the proposed approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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