全球MPPT优化部分阴影光伏系统
T Nagadurga1, V Dhana Raju2, Abdulwasa Bakr Barnawi3
1Department of Electrical and Electronics Engineering, Malla Reddy Engineering College, Medchal, Secunderabad, 500100, Telangana, India. durga.269@gmail.com.
黑猩猩优化算法 (ChOA) 在部分阴影下有效地最大化太阳能光伏 (PV) 系统功率输出. 与其他启发式方法相比,ChOA显示出更高的效率和更快的融合,提高了电网性能.
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
- 电力电子 电力电子 电力电子
背景情况:
- 全球日益增长的能源需求和气候变化需要高效的电力系统解决方案.
- 太阳能光伏 (PV) 系统在最大化功率输出方面面临着挑战,特别是在部分遮阳条件下.
- 对于最大功率点跟踪 (MPPT) 的传统分析方法是计算密集的.
研究的目的:
- 调查和比较最近用于太阳能光伏系统的启发式优化算法的性能.
- 为了解决在部分阴影条件下最大化功率输出的复杂问题.
- 确定一个高效的算法,以实现全球最大功率点 (GMPP).
主要方法:
- 制定并解决了一个单一目标的非线性优化问题.
- 使用了粒子群优化 (PSO),猫群优化 (CSO),基于教学学习的优化 (TLBO),灰狼优化 (GWO) 和黑猩猩优化算法 (ChOA).
- 在MATLAB/SIMULINK环境中进行模拟.
主要成果:
- 黑猩猩优化算法 (ChOA) 实现了最高的转换效率 (99.63%) 和最大输出功率 (525.13W).
- 与其他经过测试的算法相比,ChOA显示了更快的融合和更容易的实现.
- 乔亚有效地减少了功率振荡,并实现了精确的MPP收.
结论:
- 启发式算法,特别是CHOA,为在部分遮阳下优化太阳能光伏系统性能提供了高效的解决方案.
- 在GMPP搜索中,ChOA的表现优于既定方法,为太阳能利用提供了强大的方法.
- 这些发现支持使用先进的优化技术来提高太阳能发电系统的可靠性和效率.
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