Performance Analysis of an Adaptive MPPT Control for a Grid-connected PV Solar System
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an adaptive maximum power point tracking (MPPT) control of a grid-connected photovoltaic (PV) energy conversion system utilizing neuro-fuzzy (NF) technique. The particle swarm optimization algorithm is used to train the membership functions while the recursive least squares algorithm is used to update the consequent parameters of the NF based MPPT scheme to cope with changing operating condition of PV solar system. The MPPT algorithm maximizes conversion efficiency by adjusting the duty cycle of the buck-boost converter to change the output voltage of the solar panel and hence, achieving the maximum panel output power for a given set of environmental conditions. The training data for NF scheme is obtained by operating the system using the perturb and observe (PO) MPPT algorithm. The performance of the proposed NF-based MPPT algorithm is validated in both simulation and real-time. The prototype PV system is built and the designed NF-based MPPT algorithm is implemented in laboratory environment using the DSP board DS1104. It is found that the proposed NF-based MPPT scheme achieves a very fast response with minor oscillations while transferring maximum power from solar panel to the grid line as compared to the conventional PO based MPPT scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».