一种新的基于元启发优化的MPPT控制技术,用于在不同的大气条件下从光伏系统中采集绿色能源
Dokala Janandra Krishna Kishore1, Mohd Rusllim Mohamed2, Kumarasamy Sudhakar3,4
1Faculty of Electrical and Electronics Engineering Technology, Universiti Malaysia Pahang, 26600, Pekan, Malaysia.
本研究介绍了一种基于对立的平衡优化器 (OBEO) 算法,以改善光伏 (PV) 系统在部分遮阳条件 (PSC) 下的功率跟踪. 与传统方法相比,OBEO算法有效地减轻振荡,并实现更高的效率.
科学领域:
- 可再生能源可再生能源是可再生能源.
- 电气工程 电气工程
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 光伏 (PV) 系统对于减少全球变暖和发电至关重要.
- 在光伏系统中追踪全球最大峰值功率 (GMPP) 是具有挑战性的,因为环境非线性,特别是部分遮阳条件 (PSC).
- 传统的GMPP跟踪方法经常在实际的GMPP周围呈现振荡.
研究的目的:
- 开发一种新的元启发算法,用于在PSC下在光伏系统中增强GMPP跟踪.
- 为了减轻传统GMPP跟踪技术中常见的振荡.
- 评估拟议的算法的有效性与现有方法相比.
主要方法:
- 实施一种新的元启发式方法:基于对立的平衡优化器 (OBEO) 算法.
- 对OBEO算法的模拟和比较分析与SSA,GWO和P&O等标准方法进行比较.
- 在各种PSC场景 (动态,统一和复杂) 下评估光伏系统效率.
主要成果:
- 与其他评估方法相比,拟议的OBEO算法在实现最大效率方面表现优越.
- 在动态PSC下,OBEO方法在0.16秒内实现了95.09%的效率.
- 该算法在统一的PSC下达到96.17%的效率,在复杂的PSC下达到86.25%的效率.
结论:
- 基于对立的平衡优化器 (OBEO) 算法在缓解振荡和提高在部分遮阳条件下在光伏系统中GMPP跟踪效率方面非常有效.
- 拟议的OBEO方法在光伏功率优化的传统技术上提供了显著的进步.
- 该算法在不同阴影场景中的强大性能突显了其在实际光伏系统应用中的潜力.
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