Mitigation of Power Losses in Solar Photovoltaic Systems Under Partial Shading Using Optimization-Based MPPT
Notice bibliographique
Résumé
Partial shading is one of the crucial bottlenecks in solar photovoltaic (PV) system.The performance of a PV system is affected due to partial shading.This paper highlights the impact of partial shading condition (PSC) on the performance of PV systems with an experimental analysis using a PV emulator.A reduction of 37% in maximum power, 38% in fill factor, and 60% in efficiency as a result of PSC was observed in the experimentation work.PSC also results into multiple peaks on power-voltage (P-V) curve.One of these peaks is the Global Maximum Power Point (GMPP) and other peaks are local MPPs.The GMPP cannot be tracked using conventional MPPT algorithms.This paper proposes a new optimization method called as Firefly Algorithm (FA) built on a metaheuristic approach for Maximum Power Point Tracking (MPPT).Results obtained through the simulation show the enhancement in the tracking efficiency and tracking time over the conventional MPPT methods by achieving the tracking efficiency of 98.12% with a response time of less than 1ms.The proposed system is also able to reduce the oscillations around MPP and achieve stable performance under dynamically varying environmental conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».