Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Przegląd Elektrotechniczny

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: ewolucja różniczkowa

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Parameter determination of a solar cell model using differential evolution algorithm

Sredenšek Klemen, Seme Sebastijan

Przegląd Elektrotechniczny

2019

R. 95, nr 1

165--168

This paper deals with determination of a double diode model parameters using the differential evolution algorithm. The importance of this method is the implementation of ohmic and shadow losses. Performance of the proposed approach shows high potential as a promising determination method for solar cell parameters.

Przedmiotem artykułu jest określenie parametrów modelu z podwójną diodą przy wykorzystaniu ewolucyjnego algorytmu różniczkowego. Ważność tej metody tkwi w implementacji strat omowych i strat z zacienienia. Działanie zaproponowanego podejścia pokazuje jego duże możliwości w wyznaczaczaniu parametrów modułu fotowoltaicznego.

The optimal tracking strategies for two-axis PV system

Seme S., Štumberger G., Voršič J.

Przegląd Elektrotechniczny

2011

R. 87, nr 3

170-174

This paper deals with two-axis tracking system of photovoltaic (PV) systems. The new method for determining the optimal trajectories of the tracking system is proposed. The optimization goal is the maximum of electric energy production in the PV system, considering the consumption of the tracking system. The determination of the tracking system trajectories is described as a non-linear and bounded optimization problem. The stochastic search algorithm called differential evolution is used as an optimization tool.

Artykuł przedstawia system dwu-osiowego sterownia systemem fotowoltaicznym. Zaproponowana została nowa metoda określana optymalnej trajektorii systemu. Celem optymalizacji jest uzyskanie maksymalnej energii wyprodukowanej w systemie fotowowoltaicznym z uwzględnieniem wydatku energii na system sterowania. Określenie trajektorii systemu stanowiło rozwiązanie nieliniowego problemu z ograniczeniami. Jako narzędzie zastosowano algorytm stochastyczny ewolucyjny.