Study of the Intelligent Behavior of a Maximum Photovoltaic Energy Tracking Fuzzy Controller
Notice bibliographique
Résumé
The Maximum Power Point Tracking (MPPT) strategy is commonly used to maximize the produced power from photovoltaic generators. In this paper, we proposed a control method with a fuzzy logic approach that offers significantly high performance to get a maximum power output tracking, which entails a maximum speed of power achievement, a good stability, and a high robustness. We use a fuzzy controller, which is based on a special choice of a combination of inputs and outputs. The choice of inputs and outputs, as well as fuzzy rules, was based on the principles of mathematical analysis of the derived functions (slope) for the purpose of finding the optimum. Also, we have proved that we can achieve the best results and answers from the system photovoltaic (PV) with the simplest fuzzy model possible by using only 3 sets of linguistic variables to decompose the membership functions of the inputs and outputs of the fuzzy controller. We compare this powerful controller with conventional perturb and observe (P&O) controllers. Then, we make use of a Matlab-Simulink® model to simulate the behavior of the PV generator and power converter, voltage, and current, using both the P&O and our fuzzy logic-based controller. Relative performances are analyzed and compared under different scenarios for fixed or varied climatic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».