Multi-peak MPPT Control Based on Variable Step Disturbance Observation Method and Butterfly Optimization Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Photovoltaic power generation has attracted more and more attention in the field of new energy applications, and the maximum power point tracking technology is the critical link of the photovoltaic power generation system. In the case of partial shading, the output power curve of the photovoltaic array presents a multi-peak phenomenon, and the traditional MPPT algorithm is easy to fall into the optimal local solution when tracking the maximum power, while the traditional butterfly algorithm has slow convergence and low optimization accuracy in the tracking process. In order to reduce the loss of output power of photovoltaic system, an MPPT control method combining butterfly algorithm with adaptive inertia weight and variable step size disturbance observation method is proposed. In the butterfly algorithm, the population randomly generates the initial solution, and the crossover mutation operation is carried out on the population. The inertia weight is constantly updated with the increase of iteration times, which can reduce the oscillation amplitude in the tracking process, increase the robustness of the algorithm search, and achieve the purpose of global search. Then, the perturbation observation method with variable step size is used to accelerate the convergence speed and accuracy. The simulation results show that compared with the traditional perturbation observation method and butterfly optimization algorithm, the proposed algorithm can find the maximum power point stably, quickly, and accurately in the case of sudden illumination change, which significantly improves the performance of MPPT.
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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 | 0,003 | 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 | 0,004 |
| 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 ».