Precise three-diode photovoltaic model for photovoltaic modules based on Puma optimizer
Notice bibliographique
Résumé
The modeling accuracy of photovoltaic (PV) modules is essential nowadays due to the spread of PV power plant installation. Thus, precise PV modeling is vital as it ensures the optimal design, reliable performance prediction, and efficient energy management in solar power systems. The three-diode PV modeling is thus a suitable solution due to its precision and accuracy. However, it is complicated and includes nine unidentified parameters. The Puma optimization algorithm is presented in this paper for utilization in extraction and the optimization of nine unknown PV module parameters. The suggested methodology is applied to two commercial PV modules: the Kyocera KC200GT multi-crystalline and the Canadian PV monocrystalline modules CS6K280M. To ensure the superiority of the Puma algorithm, its results are compared with others resulting from more than four optimization algorithms, which include Artificial Electric Field Algorithm, Northern Goshawk Optimization, Grey Wolf Optimization, Coati Optimization Algorithm, and Particle Swarm Optimization algorithms. The Puma’s parameter extraction precision is further approved by the close agreement between the measured and estimated characteristics curves, extending its validation to variable temperature and irradiance level variations scenarios. The study establishes the Puma algorithm as a robust tool for parameter determination in the three-diode PV model. It opens new avenues for application in other complex optimization problems in renewable energy systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».