Comparative Analysis of Nature-Inspired Optimization Algorithms for Partial Shading Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Photovoltaic (PV) systems have gained significant attention as a sustainable energy source, but their efficiency is highly dependent on environmental conditions.Under Partial Shading Conditions (PSC), multiple power peaks occur, making conventional Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques ineffective.To address this, several nature-inspired optimization algorithms have been developed, including Particle Swarm Optimization (PSO), Adaptive PSO, Cuckoo Search (CS), Flower Pollination Algorithm (FPA), Grey Wolf Optimizer (GWO), Horse Herd Optimization (HHO), and Hybrid PO-PSO.This study presents a comparative analysis of these algorithms in terms of tracking efficiency and robustness under dynamic shading patterns.PSO and its adaptive variant show fast convergence but may suffer from local optima.CS and FPA offer improved exploration capabilities, whereas GWO and HHO demonstrate better stability in complex landscapes.The Hybrid PO-PSO approach integrates the benefits of PO and PSO, achieving enhanced performance.Simulation results validate the effectiveness of each algorithm in extracting the maximum available power under different PSC scenarios.The analysis provides insights into the optimal selection of MPPT techniques for improving the reliability and efficiency of PV systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».