Optimal Remote control of FOPID based Adaptive DMOA for Solar PV Water Pumping System
Notice bibliographique
Résumé
Solar water pumping systems are a crucial application of renewable energy, especially in rural areas where traditional electricity infrastructure may be limited or nonexistent. These systems utilize solar energy to drive water pumps, offering a sustainable and economical solution for water provision. Remote controllers further enhance the convenience and efficiency of solar water pumping systems by enabling remote monitoring and control. This article introduces a solar water pumping system that incorporates an optimized Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative (FOPID) controller. By fine-tuning the FOPID parameters, the system can achieve superior performance and reliability, making it well-suited for operation under diverse environmental conditions. The photovoltaic (PV) panel data is transmitted to a remote controller via the Internet of Things (IoT). The remote controller employs the Adaptive Weighted Dwarf Mongoose Optimization Algorithm (ADMOA) to optimize the and parameters of the FOPID controller of solar PV panel. These optimized parameters are then transmitted to the FOPID controller to ensure optimal operation of the solar water pumping system. To evaluate the effectiveness of the ADMOA method, it was compared to traditional trial-and-error tuning methods based on output power, stator current, rotor speed dynamics, and torque. Thus, the simulated findings consistently reveal the superiority of the ADMOA algorithm in terms of convergence analysis and solution quality compared to other reported techniques.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».