Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2023 - zeszyt 1

Teaching-learning based optimization approach for solar cell model parameter identification

Optmalizacja systemu fotowoltaicznego oparta na metodzie uczenia się - identyfikacja parametr ów modelu

10.15199/48.2023.01.06

nr katalogowy: 141352
10.15199/48.2023.01.06

Streszczenie

Constructing a high-performance photovoltaic (PV) system refers to extracting the characteristics of solar cell models. A population-based algorithm with a parameter-free design called Teaching and Learning Based Optimization (TLBO), inspired by the way teachers teach in the classroom, is proposed in this paper to identify the unknown electrical parameters of different solar cell models i.e., a single diode and a dual diode. The main objective is to extract the optimal parameters of PV system. To evaluate the proposed TLBO, we compared it to the fundamental genetic algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and other approaches in the literature. The results revealed a strong performance of the developed method. The results revealed the strong performance of the developed TLBO method and outperformed other optimization techniques with a high degree of accuracy in the objective function. In addition, the efficiency of the results is supported by the excellent agreement between the data of a commercial silicon R.T.C France solar cell and the simulated results under all circumstances.

Abstract

Konstrukcja wysokowydajnego systemu fotowoltaicznego (PV) odnosi się do wydobycia cech modeli ogniw słonecznych. W niniejszej pracy zaproponowano algorytm oparty na populacji z konstrukcją bez parametrów zwany Teaching and Learning Based Optimization (TLBO), zainspirowany sposobem nauczania przez nauczycieli w klasie, w celu identyfikacji nieznanych parametrów elektrycznych różnych modeli ogniw słonecznych tj. pojedynczej diody i podwójnej diody. Głównym celem jest wydobycie optymalnych parametrów systemu PV. Aby ocenić proponowany TLBO, porównaliśmy go z podstawowym algorytmem genetycznym (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) i innymi podejściami w literaturze. Wyniki ujawniły silną wydajność opracowanej metody. Wyniki ujawniły silną wydajność opracowanej metody TLBO i przewyższają inne techniki optymalizacji z dużą dokładnością funkcji celu. Dodatkowo, skuteczność wyników jest poparta doskonałą zgodnością pomiędzy danymi komercyjnego krzemowego ogniwa słonecznego R.T.C France a wynikami symulacji we wszystkich okolicznościach.

Słowa kluczowe

Keywords

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2023-1 , nr katalogowy 141352 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2023-1 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	70.00 zł
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2023-10 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	70.00 zł
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2023-11 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	70.00 zł
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2023-12 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	70.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2023-1

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma