A Comparative Analysis of Perturb and Observe and Fuzzy Logic Control Methods for Maximum Power Point Tracking in Photovoltaic Systems
Notice bibliographique
Résumé
Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques play a pivotal role in optimizing the energy harvesting efficiency of photovoltaic (PV) systems. Among the various MPPT algorithms, Perturb and Observe (P&O) and fuzzy logic control have emerged as prominent contenders due to their simplicity and effectiveness. This paper presents a comprehensive comparative analysis of these two methods for MPPT in PV systems. The study employs simulation-based experimentation to evaluate the performance of P&O and fuzzy logic algorithms under varying irradiance level conditions. Efficiency, response time, settling time and stability are among the key performance metrics considered for comparison. Results indicate that while both P&O and fuzzy logic approaches exhibit commendable MPPT performance, they demonstrate distinct advantages and limitations. P&O exhibits rapid convergence to the maximum power point but suffers from oscillations around the optimal operating point. On the other hand, fuzzy logic control offers enhanced stability and robustness against step changes in irradiance levels but may require more computational resources. Simulations of the proposed system are performed in MATLAB Simulink environment.
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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 ».