在光伏系统中应用改进的水母搜索算法用于9参数细胞提取和GMPPT
Adedayo Farayola1, Yanxia Sun1, Ahmed Ali1
1University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa.
Scientific reports
|October 19, 2024
概括
一个新的改进的水母搜索优化 (IJSO) 算法增强了光伏 (PV) 能源的提取. 它克服了在动态条件下太阳能电池参数提取和全球最大功率点跟踪 (GMPPT) 的现有方法的局限性.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 计算智能是一种计算智能.
- 电气工程 电气工程
背景情况:
- 优化算法对光伏 (PV) 系统至关重要,有助于太阳能电池参数提取和最大功率点跟踪 (MPP).
- 现有的算法通常无法在部分阴影或快速辐射变化下找到全球最大功率点 (GMPPT),从而导致能量损失.
- 标准的水母搜索优化 (JSO) 算法虽然具有创新性,但受到过早的融合和缓慢的融合时间的影响.
研究的目的:
- 提出一个改进的水母搜索优化 (IJSO) 算法,以提高光伏系统的性能.
- 解决JSO算法中过早融合和不足的勘探/开采的局限性.
- 为了提高太阳能电池参数提取的准确性和在动态环境条件下GMPPT的效率.
主要方法:
- 修改了JSO算法,将Lévy飞行特征整合到Cuckoo搜索算法中.
- 与复杂的测试函数对比拟的IJSO算法.
- 通过使用各种模型和GMPPT在各种条件下提取太阳能电池参数来验证IJSO的有效性.
主要成果:
- 与标准的JSO相比,IJSO算法在平衡勘探和开采方面表现优异.
- 有效提高太阳能电池参数提取精度.
- 成功提高全球最大功率点跟踪 (GMPPT) 的效率,特别是在具有挑战性的环境条件下.
结论:
- 拟议的IJSO算法为优化从光伏电池中提取能量提供了一个强大而有效的解决方案.
- 在动态光伏系统应用中,IJSO提供了一种有希望的方法来克服传统优化技术的局限性.
- 这种增强的算法有助于最大限度地减少能源损失,并最大限度地提高太阳能转换效率.
