Far and Near Optimization based Maximum Power Point Tracking under Partial Shading Conditions of PV System
Notice bibliographique
Résumé
Photovoltaic (PV) modules are commonly used for power generation in various places including homes, farms, industries, companies, institutions and hospitals etc. in order to meet the desired power at required voltage, multiple number of PV modules should be connected in a proper pattern. Nonetheless, it is essential to integrate a Maximum Power Point Tracking (MPPT) method into the PV unit to optimize the extraction of its maximum potential power under varying conditions. Unfortunately, all PV modules cannot receive equal irradiances due to partial shading effect especially where used more number of PV modules. Under this condition, the conventional Perturb and Observe ($\mathrm{P} \mathrm{\& O}$) approach is unable to identify the best operating point due to existence of multiple maximum power peaks. In order to overcome these problems, an optimization technique must be utilized to approach the global maximum point. At the same time a boost circuit is utilized as a MPPT converter in this work. Far and Near Optimization (FNO) technique is implemented along with conventional P&O method on boost circuit in this paper to achieve the MPPT operation of the PV system. The proposed methodology is compared with three existing latest methods namely Osprey Optimization Algorithm (OOA), Botox Optimization Algorithm (BOA) and Whale Optimization Algorithm (WOA). The Hardware - in the - Loop (HIL) is made by OPAL-RT units to test the effectiveness of the proposed approach.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».