Optimization of a Fuzzy-Based MPPT Controller for a PV Water Pumping System Through a PSO-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Water is essential for many agricultural and human needs.The use of fossil fuels in water pumping systems has an effect on the environment.A new energy paradigm is being adopted as part of the sustainable development goals, and carbon-free technologies are being widely used to generate renewable energy.This paper presents a fuzzy-based maximum power point tracking (MPPT) approach for a photovoltaic (PV) water pumping system that employs particle swarm optimization (PSO).Additionally, the fuzzy logic control (FLC) scheme for power converters was used in SIMULINK/MATLAB to design and simulate the MPPT of the PV system.The FLC inputs and output scaling gains were adjusted using the PSO algorithm.In addition, a comparative evaluation of the performance of different MPPT controllers was carried out.It made use of fuzzy logic, a PSO-based fuzzy controller, and the perturb and observe technique.According to the simulation results, the simulated photovoltaic water pumping application has high efficiency levels of a normal fuzzy logic, a PSObased fuzzy controller, and the perturb and observe technique are 95.65%,96.5%, 84.99%, respectively.The results further indicate that the overall efficiency of the PV water pumping system can be significantly increased by using the recommended PSObased fuzzy controller technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».