Fossa Optimization Technique based MPPT of PV System under Partial Shading Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Electricity generation from Photovoltaic (PV) panels for various applications is increasing day by day. Many technologies are introduced and implemented recently on PV panels or PV systems. Among many Maximum Power Point Tracking (MPPT) strategies are needs to be improving to harvest more energy during Partial Shading Conditions (PSCs). Due to existence of multiple peaks during the operation of PV system under PSCs, an optimization method must be utilized for identifying the global maximum among all existing peaks. Efficient optimization methods are introducing day by day based on their ability to track the objective function accurately with less tracking time. Among them, Fossa Optimization Algorithm (FOA) is recently introduced to solve many engineering problems. The FOA method is implemented in this paper on PV system to track MPPT location under PSCs. A double loop control method on boost converter is developed with the help of Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative (FOPID) controller to track the maximum power quickly and efficiently. A six arrays connected PV system is considered in this paper for making the analysis on the proposed methodology. The proposed FOA based MPPT methodology is compared with existing methodologies: Modified Invasive Weed Optimization Method (MIWOM), Whale Optimization Method (WOM), Osprey Optimization Method (OOM), Hippopotamus Optimization Method (HOM) and Botox Optimization Method (BOM). The Hardware – in the – Loop (HIL) based results are presented to demonstrate various results on OPAL-RT platform.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».