Power Management of Solar PV Battery and Supercapacitor in DC Microgrid
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an intelligent power management strategy for a DC microgrid integrating a solar photovoltaic (PV) system, battery storage, and a supercapacitor (SC) to ensure reliable and efficient energy distribution under fluctuating load and environmental conditions.The core challenge addressed is the coordination of diverse energy sources to maintain power balance and voltage stability.To optimize energy harvesting from the PV array, an Incremental Conductance (IC) Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithm is implemented, which accurately tracks the maximum power point (MPP) even under dynamic irradiance levels, achieving efficiencies of up to 99.9%.The battery functions as the primary energy buffer, absorbing excess energy during high solar generation and discharging during periods of low irradiance or high demand.The Supercapacitor complements the battery by handling transient load variations and providing immediate power support, thereby reducing stress and enhancing battery lifespan.A PI-based Power Management Control (PMC) dynamically adjusts the contribution from each source based on system parameters.Simulation results in MATLAB confirm that the proposed strategy maintains the DC bus voltage at a constant 400V and sustains a continuous load power of 1 kW, regardless of changes in solar irradiance.The battery and SC exhibit efficient and coordinated operation, ensuring uninterrupted power supply and improved energy efficiency.This proposed system is particularly suitable for remote or off-grid locations, offering a robust, scalable, and reliable solution for modern renewable energybased microgrid.
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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 | 0,000 | 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 ».