通过传统和数字MPPT技术最大化太阳能发电:比较分析.
Shahjahan Alias Sarang1, Muhammad Amir Raza1, Madeeha Panhwar1
1Department of Electrical Engineering, Mehran University of Engineering and Technology, SZAB Campus Khairpur Mir's, Sindh, 66020, Pakistan.
本研究比较了十个光伏 (PV) 最大功率点跟踪 (MPPT) 控制器,评估了传统和人工智能 (AI) 方法. P&O-PSO控制器实现了最高准确率 (99.6%),为太阳能系统优化提供了洞察力.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 电气工程 电气工程
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 对气候变化和碳排放的日益关注推动了可再生能源的采用,特别是光伏 (PV) 系统.
- 在光伏系统中有效的功率跟踪对于在不同条件下最大限度地提取能源至关重要.
- 最大功率点跟踪 (MPPT) 控制器是优化光伏系统性能的重要组成部分.
研究的目的:
- 对十种不同的MPPT控制器进行全面的比较分析,包括传统和基于AI的方法.
- 根据精度,响应时间,稳定性和部分阴影下的性能等关键参数来评估控制器性能.
- 确定和推最有效的MPPT控制器用于太阳能发电提取.
主要方法:
- 在十个MPPT控制器上进行了比较研究:传统 (INC,P&O) 和基于AI的 (Fuzzy-PSO,ANN,ANFIS,ANN-PSO,PSO,FLC).
- 控制器根据电压,电流,功率,天气依赖性,成本,复杂性,响应时间,调节,稳定性,部分阴影和准确性进行了评估.
- 每个控制器在各种操作条件下记录了性能指标,特别是准确性.
主要成果:
- 传统控制器的准确度在94.3% (INC) 到99.6% (P&O-PSO) 之间.
- 基于AI的控制器的准确度在98% (ANN,FLC) 和98.8% (ANN-PSO) 之间.
- 采用P&O-PSO常规控制器的精度最高,达到99.6%.
结论:
- 该研究为各种MPPT控制器的性能提供了宝贵的见解,有助于为太阳能系统选择最佳解决方案.
- 基于人工智能的控制器表现出具有竞争力的性能,但像P&O-PSO这样的传统技术仍然非常有效,特别是在准确性方面.
- 基于这种比较分析,太阳能行业可以对MPPT控制器的实施做出明智的决定.
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