Maximum power point tracking for a pv system using tuned support vector regression by particle swarm optimization
المؤلف
المصدر
Journal of Engineering Research
العدد
المجلد 8، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 139-152، 14ص.
الناشر
جامعة الكويت مجلس النشر العلمي
تاريخ النشر
2020-12-31
دولة النشر
الكويت
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الملخص EN
The photovoltaic (PV) system is always operated at the maximum power point (MPP) condition irrespective of the fluctuations in PV voltage.
The maximum power point tracking (MPPT) employed in PV system is not effective during the presence of current ripple as normal tracking becomes increasingly complex during fluctuation in solar irradiation or due to change in MPP condition.
This paper proposes a high-efficiency power point tracking algorithm to minimize the current ripple and power oscillation around the maximum power point.
The developed algorithm is based on particle swarm optimization-support vector regression (PSO-SVR) technique.
The proposed algorithm is implemented to select and tune the Support Vector Regression (SVR) parameters such as kernel parameters, variance, and the penalty factor for predicting the irradiation level as well as to determine the PV voltage corresponding of maximum power point.
The PSO method is used to accelerate the process of optimizing the SVR parameters at different conditions and get knowledge about the corresponding global optimum.
From the experimental results, the efficiency of maximum power point tracking is found to be 99.8%.
The proposed algorithm PSO-SVR shows a better performance than using SVR alone.
The stability and accuracy of MPPT have been validated during the rapid fluctuation of solar irradiation in the range of 25% to 100%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu Khalil, Ahmad G.. 2020. Maximum power point tracking for a pv system using tuned support vector regression by particle swarm optimization. Journal of Engineering Research،Vol. 8, no. 4, pp.139-152.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494677
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu Khalil, Ahmad G.. Maximum power point tracking for a pv system using tuned support vector regression by particle swarm optimization. Journal of Engineering Research Vol. 8, no. 4 (Dec. 2020), pp.139-152.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494677
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu Khalil, Ahmad G.. Maximum power point tracking for a pv system using tuned support vector regression by particle swarm optimization. Journal of Engineering Research. 2020. Vol. 8, no. 4, pp.139-152.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1494677
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 151-152
رقم السجل
BIM-1494677
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر