Metaheuristic-Based Optimization of Nonlinear PI Controllers for Maximum Power Extraction in PV Systems
Notice bibliographique
Résumé
Despite the promising potential of photovoltaic energy and its wide range of uses, it still has shortcomings today, mainly due to its highly sensitive nature to environmental factors, resulting in low efficiency and energy loss.Therefore, the implementation of a robust control strategy for photovoltaic systems becomes essential in order to efficiently track the maximum power point (MPP) and deliver the best possible performance.This study proposes the implementation of a non-linear Proportional-Integral (NPI) controller in a PV system with a resistive load.The NPI controller is designed by integrating a non-linear gain function based on Popov's stability criterion into the classical PI structure, aligning with the nonlinear characteristics of PV systems.Furthermore, intelligent control techniques, in particular these metaheuristic algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA) and Grey Wolf optimizer (GWO), were utilized to finetune both non-linear PI and classic PI controllers.The performance of the proposed approach is assessed using key metrics such as Mean Square Error (MSE), overshoot, settling time, and efficiency, demonstrating its effectiveness in enhancing PV system operation.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».