A Novel Control Methodology for Stand-Alone Photovoltaic Systems Utilizing Maximum Power Point Tracking
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an innovative Maximum Power Point Tracking (MPPT) technique to extract maximum available power from a Photovoltaic (PV) system irrespective of temperature, solar irradiation and load anomalies. A single-stage DC-DC buck converter that extracts maximum power from the connected PV module and controls the output battery state of charge (SoC) is a key component in achieving this target. The introduced circuit consists of three subsystems: a PV module, a Buck converter and an MPPT plus voltage regulation controller. MPPT is achieved via a novel methodology, not only applies to maximum energy extraction of the PV module but also combined with a feedback optimization of the battery charging and discharging modes. The developed system is geared towards Internet of Things (IoT) based wireless sensor nodes (WSN). In the proposed solution, power harvested from the PV module is combined with the battery power; to guarantee that the connected load receives a full supply of power. To maximize the energy conversion a converter controlled MPPT algorithm-Perturb and Observe (P& O) which considers the non-linear output of the PV is utilized with the aid of the buck converter. The validity of the introduced system is tested using the simulation model in PSIM and the results are presented and discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».