Grey Wolf Optimization based MPPT of PV System Powered Water Pumping System Driven by SRM under Partial Shading Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The WPS plays a crucial role in various daily human activities, including agriculture, drinking water supply, and industrial applications. In particular, the agricultural sector is heavily dependent on WPS, as it serves as the main source of irrigation for crops. To reduce the strain on the electrical grid and ensure a consistent power supply for WPS in rural areas, a standalone PV powered WPS installed locally offers a practical solution. An electrical motor is essential for operating the pump, which draws water from underground sources to irrigate fields. Among the different types of motors available, SRMs have attracted considerable attention from researchers for their potential use in WPS due to their many benefits. This paper examines an 8/6 pole SRM designed to deliver the maximum torque required to lift water from significant depths. However, incorporating batteries into WPS systems can result in higher costs and increased maintenance, which may be a barrier for farmers. Therefore, this study emphasizes a PVpowered SRM based WPS that functions without batteries, utilizing a speed sensorless DTC in conjunction with a SMC. The GWO based P&O algorithm is employed and integrated with a dc-link voltage controller to optimize power extraction from the PV system even operating efficiently during PSCs by managing the proposed converter. As a result, an additional DC-DC converter for MPPT is rendered unnecessary. Detailed results from HIL testing are presented to validate the proposed system’s performance under both transient and steady-state conditions.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».