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Enregistrement W2344744511 · doi:10.1109/tie.2016.2530785

High-Performance Solar MPPT Using Switching Ripple Identification Based on a Lock-In Amplifier

2016· article· en· W2344744511 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésControl theory (sociology)RippleMaximum power point trackingPhotovoltaic systemComputer scienceConvertersAmplifierMaximum power principleOperating pointElectronic engineeringEngineeringInverterElectrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,219 · 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