No/VOL: 01/2023 Page no. 33
Authors: Naoual Tidjani , Djamel Ounnas , Abderrezak Guessoum :
Title: Optmalizacja systemu fotowoltaicznego oparta na metodzie uczenia się - identyfikacja parametr ów modelu
Abstract: Konstrukcja wysokowydajnego systemu fotowoltaicznego (PV) odnosi si˛e do wydobycia cech modeli ogniw słonecznych.Wniniejszej pracy zaproponowano algorytm oparty na populacji z konstrukcj ˛a bez parametrów zwany Teaching and Learning Based Optimization (TLBO), zainspirowany sposobem nauczania przez nauczycieli w klasie, w celu identyfikacji nieznanych parametrów elektrycznych ró˙znych modeli ogniw słonecznych tj. pojedynczej diody i podwójnej diody. Głównym celem jest wydobycie optymalnych parametrów systemu PV. Aby oceni´c proponowany TLBO, porównali ´smy go z podstawowym algorytmem genetycznym (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) i innymi podej´sciami w literaturze. Wyniki ujawniły siln ˛a wydajno´s´c opracowanej metody. Wyniki ujawniły siln ˛a wydajno´s´c opracowanej metody TLBO i przewy˙zszaj ˛a inne techniki optymalizacji z du˙z ˛a dokładno´sci ˛a funkcji celu. Dodatkowo, skuteczno´s´c wyników jest poparta doskonał ˛a zgodno´sci ˛a pomi˛edzy danymi komercyjnego krzemowego ogniwa słonecznego R.T.C France a wynikami symulacji we wszystkich okoliczno´sciach.
Key words: Ekstrakcja parametrów, fotowoltaika, algorytm oparty na uczeniu (TLBO), optymalizacja