Maximum Power Point Tracking of PV System under Partial Shading Conditions by Using ALS Optimization based FPPT Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In photovoltaic (PV) power generation systems, it is crucial to employ flexible power point tracking control mechanisms. This approach is necessary to effectively manage the output power generated on the PV side, thereby ensuring that it adheres to the established grid connection standards. By implementing such control strategies, the system can optimize energy production while maintaining compatibility with the requirements set forth by the grid. However, conventional Flexible Power Point Tracking (FPPT) methods are having their own limitations to work effectively during Partial Shading Conditions (PSCs). This research work presents a method for FPPT that is founded on the adaptive lion swarm (ALS) optimization technique. Subsequently, the ALS technique is employed to selectively enhance the functioning of various intervals in order to attain FPPT control on either theleft or rightside of the maximum powerpoint. Hardware - in - the Loop (HIL) tests conducted on the ALS algorithm demonstrates that it possesses robust global search and local exploitation capabilities, surpassing those of the algorithms it was compared against benchmark algorithms such as WOA, MGWO, HOA and MIWO. Various results presented here are evident to prove the significance use of proposedmethod.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».