Black Widow Optimization-Based PV Array Reconfiguration for Maximized Water Flow in Agricultural Systems Under Partial Shading
Notice bibliographique
Résumé
In regions where conventional energy sources are inaccessible, unreliable, or expensive, using photovoltaic (PV) technology in agricultural water pumping systems is a viable solution for sustainable irrigation.However, the efficiency of PV systems may be significantly affected by partial shading conditions (PSCs), which can lead to degrading PV system performance, hence reducing power production.In this paper, the challenge of partial shading (PS) is addressed by proposing a new approach that combines Black Widow optimization (BWO) algorithm-based dynamic PV array reconfiguration, Kalman filter (KF)-based maximum power point tracking (MPPT), and direct torque control (DTC) for a pumping induction motor (IM).The dynamic reconfiguration algorithm exploits realtime irradiance data to optimize the output power of the PV array by adjusting module configurations, resulting in smoother power-voltage (P-V) curves and system efficiency improvement.Simulation studies are conducted and the results demonstrated the effectiveness of the proposed approach in increasing water flow and ensuring reliable operation under various PSCs.The most significant result of this research is the remarkable increase in water flow, with a gain of 432 l/h observed in one of the case studies.Considering the performance improvement the of PV water pumping system, this research may contribute to the promotion of sustainable agricultural practices, particularly in regions where access to conventional energy sources is limited.
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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) | 0,001 | 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 ».