Maximizing Photovoltaic Power Output in Partial Shading Conditions for Electric Vehicle Applications: A Comparative Study of Intelligent Control Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for sustainable transportation has positioned Electric Vehicles (EVs) as a key application area for photovoltaic (PV) systems.This study aims to enhance PV performance under Partial Shading Conditions (PSCs) by employing advanced Maximum Power Point Tracking (MPPT) algorithms.A comprehensive simulation model featuring a boost converter and battery integration is developed to evaluate and compare three MPPT techniques: the conventional Perturb and Observe (P&O) method, Grey Wolf Optimization (GWO), and Fuzzy Logic Control.Unlike previous studies, this work conducts a structured and comparative performance analysis across four distinct and progressively complex shading scenarios.Performance metrics include average power output, convergence time, and steady-state oscillations.Simulation results under shading patterns SP1 to SP4 indicate that the Fuzzy Logic approach achieves superior performance, with mean power outputs of 997.094W (SP1) and 410.081W (SP4), outperforming GWO by 1.7% and 0.7%, respectively.These findings offer quantitative evidence for the effectiveness of intelligent MPPT methods in enabling robust and efficient PV integration for EV applications.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».