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Chef-Based Optimization Algorithm (CBOA)-Based Global Peak Power Tracking Scheme for PV System
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OA
AI
DOI：10.1109/ACCESS.2025.3606338.png)
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摘要
En 中文
环境问题正推动对清洁和可再生能源的需求。在可再生能源中，光伏（PV）系统的使用在近几十年来呈急剧增长趋势。众多因素，包括温度、遮蔽百分比和日照量，影响光伏系统的性能。太阳能电池板与负载之间的中间转换器，因日照和温度水平的变化而调整光伏输出与负载电压之间的差异。由自然或非自然原因引起的太阳能电池板遮蔽，通过在P-V特性中产生多个峰值而导致技术问题。多个峰值中的一个被称为全局峰值功率（GPP），而其他则被归类为局部峰值功率（LPP）。多个峰值的存在以及可能陷入LPP而非GPP的可能性，使得在整个优化过程中识别GPP变得困难。因此，本文提出基于Chef的优化算法（CBOA）以追踪光伏系统的GPP。CBOA基于培训课程中学习烹饪技能的流程开发，与粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）相比，提供了更具结构化的方法。通过使用5S5P配置在MATLAB中进行仿真，检验了追踪算法的性能。在仿真研究中，CBOA在追踪时间和最大功率幅值方面，其性能优于PSO和GWO。
Keyword:
Photovoltaic (PV) system
local peak power (LPP)
global peak power (GPP)
chef based optimization algorithm (CBOA)
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W
机构
引用论文
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