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Enregistrement W3135931280 · doi:10.18280/jesa.540108

Optimum Parametric Identification of a Stand-Alone Photovoltaic System with Battery Storage and Optimization Controller Using Averaging Approach

2021· article· en· W3135931280 sur OpenAlexvenueno aff
Messaoud Mayouf, Bakhti Haddi

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaximum power point trackingPhotovoltaic systemControl theory (sociology)Maximum power principleController (irrigation)Duty cycleEngineeringBuck converterPower factorEnergy storageComputer scienceVoltageElectronic engineeringElectrical engineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dimensioning of photovoltaic systems is the major concern of researchers and power industry practitioners. This aims to improve energy efficiency and protect the conversion units by a consistent assessment of power conditioning circuits and interconnections for the PV application. In this context, this paper sets out to fulfill detailed modeling and control steps of a standalone photovoltaic (PV) power system with energy storage, according to practical specifications of the load, PV generation unit, and battery pack. The main goal is to estimate all unknown parameters, as the diode ideality factor and revers saturation current, the controller, and the PV link. The PV link interfacing the PV source circuit to the PV-side converter (PVSC) provides a filtering function to maintain a steady voltage at the link. The charge controller used in the PV-side converter is a DC/DC buck converter. It transfers the PV power to the battery and supplies the load. Using pulse- width modulation (PWM) technical, of which the switching duty cycle is the control-input variable; the PVSC power-conditioning circuit is permanently controlled by the maximum power point tracking (MPPT) algorithm to achieve the maximum energy. The battery pack voltage is properly maintained by the charge controller and specified to match the load voltage rating, to avoid a high ratio of voltage conversion. A method is proposed to integrate both the MPPT function and the battery cycle charge. The PV generator output and the power conditioning circuits, mainly constructed from switching- mode power converters, are nonlinear. An averaged model is then derived for dynamic analysis and controller synthesis, using the state-space averaging and linearization method. A PV array of nine PV modules configured into three strings is used in this application to demonstrate the effectiveness of modeling, design, control, and simulation. Simulation model for the controller and power interface is built and developed in short term, using the fundamental blocks of Matlab Simulink.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,237
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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