Performance validation of global MPPT for efficient power extraction through PV system under complex partial shading effects
Notice bibliographique
Résumé
The photovoltaic (PV) energy is essential for the future of sustainable energy developments. Conventional algorithms perform well in maximum power extraction under uniform irradiance conditions (UIC). However, they often struggle to maintain the global maximum power point (GMPP) under simple partial shading conditions (SPSCs), frequently getting stuck at local maximum power points (LMPPs) and resulting in power loss. This study developed an adapted perturb and observe based model predictive control (APO-MPC) maximum power point tracking (MPPT) approach in MATLAB/Simulink, comprising six series-connected PV modules, a boost converter, and load. The control strategy identifies GMPP and computes reference current to minimize the cost function of an optimization problem. It was compared with other MPPT algorithms regarding tracking accuracy, convergence speed, computational time, steady-state oscillations (SSOs), power efficiency under UIC, SPSCs, and complex partial shading conditions (CPSCs). The system was validated using real-time hardware implementation and seasonal field atmospheric data. The results indicated that the APO-MPC algorithm outperformed the others with no oscillations during GMPP tracking, average convergence time, and tracking efficiency of 0.17 s and 99.46%, respectively. The findings confirm its highly fast, accurate, and stable tracking of GMPP without getting trapped into LMPPs under CPSCs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».