A Reliable Technique for Power Generation Enhancement in Unsymmetrical PV Arrays during Partial Shading
Notice bibliographique
Résumé
Solar Photovoltaic (PV) arrays consist of modules that are connected to generate the power required by the loads. The arrays are expected to generate the maximum power based on the irradiance at the site but, in the field, this condition gets affected by the frequently occurring partial shading. The effect of partial shading is so large that it can reduce the power output of the arrays to zero and creates complications such as hotspots in modules, power losses, and distorted power curves. To overcome these complications, this paper proposed a reliable technique that uses a switching matrix circuit to effectively distribute the current in the array under partial shading. The proposed switching matrix determines the optimal electrical connection of the modules based on the minimum row current difference approach which is calculated using the particle swarm optimization algorithm to enhance the power output of the PV array during partial shading. The system has been tested for a <tex>$7\mathrm{x}4$</tex> unsymmetrical array that uses 56 switches to reduce the losses in the array and enhance the power during partial shading. The investigation is conducted in MATLAB simulation and the proposed system is compared with conventional, hybrid, and existing static reconfiguration techniques under partial shading. The analysis conducted shows that the proposed system has 53.95%, 46.2%, 45.9%, 26.3%, and 20.94% of average power improvement than the SP, TCT, SP-TCT, SDS, and FER respectively.
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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) | 0,000 | 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 ».