ネットワークに接続されたPVシステムにおけるMPPTコントローラの性能比較:LCOEと還元期間のアプローチ
P Chandra Babu1, Sainadh Singh Kshatri2, Chagam Reddy Subba Rami Reddy2
1Department of Electrical & Electronics Engineering, B V Raju Institute of Technology, Narsapur, Telangana, 502313, India. chandra.qis@gmail.com.
新しいAdaptive Grasshopper Optimization Recurrent Neural Network (AGORNN) コントローラーは,太陽光発電 (PV) システムの効率を大幅に高めています. この新しいハイブリッドMPPT戦略は,追跡と変換効率の向上を提供し,グリッドに接続されたPVシステムにとって有望なソリューションです.
科学分野:
- 電気工学 電気工学とは
- 再生可能エネルギーシステム
- エネルギーにおける人工知能
背景:
- 世界のエネルギー需要は,太陽光発電 (PV) システムが目立つ再生可能エネルギーの採用の増加を促しています.
- PVシステムの効率は,従来の技術とインテリジェント技術が異なる条件下で限界を示しているため,追跡方法によって影響を受けます.
- ネットワークに接続されたPVシステム,特にシングルステージは,電源品質とDCリンクの電圧安定性の問題を低照射で直面しています.
研究 の 目的:
- PVシステムの様々な最大電力点追跡 (MPPT) 戦略のパフォーマンスを評価し,比較する.
- 新しいハイブリッドのMPPTコントローラー,アダプティブ・グラスホッパー・オプティマイゼーション・リキュアント・ニューラル・ネットワーク (AGORNN) を提案し,検証する.
- 標準テスト条件 (STC) と異なる環境パラメータ (PTC) の下で,提案されたコントローラーの有効性を評価する.
主な方法:
- 従来のMPPT (Perturb and Observe, Incremental Conductance) とインテリジェントMPPT (Fuzzy Logic, ANFIS) の戦略を比較した分析.
- AGORNNのハイブリッドコントローラの開発とシミュレーションは,アダプティブ・グラスホッパー・オプティマイゼーションとリキュアント・ニューラル・ネットワークに基づいています.
- MATLAB/Simulinkを使用して性能評価を行い,追跡効率,DCリンクの電圧安定性,応答時間,および費用対効果 (LCOE,還元期) などのパラメータを評価します.
主要な成果:
- 提案されたAGORNNコントローラは,従来および既存のインテリジェントMPPT方法と比較して優れたパフォーマンスを示しました.
- STCでは99.86%および96.55%,PTCでは96%および91.50%の高い追跡および変換効率を達成しました.
- AGORNN コントローラーは,安定したDCリンク電圧とより速い応答時間を保証し,グリッドに接続されたPVシステムにおける電力品質の懸念に対処します.
結論:
- 新型ハイブリッド AGORNN MPPT コントローラーは,高効率のグリッドに接続されたPVシステムにとって重要な進歩を提供します.
- コントローラーは,さまざまな環境条件下で出力力を最大化するための堅牢で効率的なソリューションを提供します.
- 経済的な可行性は,他の方法と比較して有利なレベル化されたエネルギーコスト (LCOE) と還元期間の見積もりによってサポートされています.
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