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Enregistrement W4289532387 · doi:10.18280/ejee.240301

Design and Implementation of an Improved Metaheuristic Algorithm for Maximum Power Point Tracking Algorithm Based on a PV Emulator and a Double-Stage Grid-Connected System

2022· article· en· W4289532387 sur OpenAlexvenueno aff
Sami Meddour, Djamel Rahem, Patrice Wira, Hichem Laib, Ali Yahia Cherif, Ihssane Chtouki

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlgorithmComputer scienceTracking (education)Maximum power point trackingStage (stratigraphy)Maximum power principlePower gridPower (physics)Photovoltaic systemEngineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research article proposes the optimization of a grid-connected photovoltaic system based on the PV emulator (PVE), the Boost converter, and a single-phase full-bridge inverter. The main objective is to track and extract the highest amount of power from the PV system working under variable solar irradiation while reducing losses and time response in each stage of the converter. As none, the main flaw of the classical maximum power point tracking algorithm (MPPT) is its performance. The control law design is based on a PI controller in the PVE, a meta heuristic whale optimization algorithm (WOA) in the MPPT, and a reduced switching finite set model predictive control (RS-FS-MPC) for the single-phase full-bridge inverter. The proposed control techniques inherit the property of robustness and successfully deal with the nonlinear behavior of the system. The performance validation and effectiveness of the proposed control techniques is supported by MATLAB/SIMULINK simulations and is also verified experimentally on various systems carried out under varying solar irradiation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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