试验验证了一种新型混合动力平衡泥模具优化用于太阳能光伏系统的实验验证
Djallal Eddine Zabia1, Hamza Afghoul2, Okba Kraa3
1Laboratory of Identification, Command, Control and Communication (LI3CUB), University of Biskra, Algeria.
Heliyon
|October 29, 2024
概括
一个新的平衡粘土模具优化 (ESMO) 算法提高了太阳能转换. 这种先进的最大功率点跟踪 (MPPT) 技术为光伏系统提供了更高的效率和更快的跟踪.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 优化算法 优化算法
- 光伏技术 光伏技术
背景情况:
- 最大化电源点跟踪 (MPPT) 对于光伏 (PV) 系统来说至关重要,以最大限度地实现太阳能能量转换.
- 在MPPT的挑战包括波动辐射和部分阴影,需要高效和可靠的算法.
- 现有的优化技术如粒子群优化 (PSO),灰狼优化 (GWO) 和鱼优化算法 (WOA) 都存在局限性.
研究的目的:
- 为光伏系统中MPPT引入一种新的混合平衡粘液模具优化 (ESMO) 算法.
- 评估ESMO的性能与其他领先的MPPT技术相比.
- 为了证明ESMO算法的易于实现和减少计算负载.
主要方法:
- 通过结合模优化 (SMO) 和平衡优化器 (EO) 来开发混合ESMO算法.
- 使用Simulink模拟和实时实验设置与Dspace1104.4.使用ESMO与SMO,EO,PSO,GWO和WOA进行比较.
- 在各种照射条件下测试的性能:即时变化,部分遮阳,复杂部分遮阳和动态部分遮阳.
主要成果:
- 与所有其他测试的MPPT技术相比,ESMO表现优越.
- 在所有测试条件下实现了99.98%的平均效率.
- 报告的快速平均追踪时间:在模拟中244 ms,在实时实验中200 ms.
结论:
- 对于光伏系统中的MPPT,ESMO算法非常有效,可以提高效率和速度.
- 它的单个可调节参数简化了实现,并减少了计算要求.
- 埃斯莫显示了未来将其整合到大型太阳能光伏系统的巨大潜力.
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