複雑な部分的陰影条件および負荷変動下におけるPVシステムのための向上したコート最適化アルゴリズムに基づく最大電力点追跡（MPPT）

太陽エネルギーは最も一般的な再生可能エネルギー源の1つと見なされています。しかし、太陽光発電（PV）システムにおける最大の太陽エネルギーの効率的な活用は、天候の変動により重要な挑戦に直面しています。この挑戦は、特に部分的陰影条件（PSC）の下で最大電力点追跡（MPPT）を達成しようとするPVシステムにおいて顕著になります。PVアレイのP-V曲線において、PSCは局所的なピークと1つのグローバルピークを引き起こします。グローバルピークを特定し、電力生産の最高点を確保し、局所的なピークにとどまるのを避けるためには、洗練されたMPPT最適化アルゴリズムの使用が必要です。これらの最適化アルゴリズムの主な欠点は、照度変化と負荷変動を区別できないこと、ならびに高い収束速度です。本論文では、収束速度の問題を軽減するために、MPPTに基づいた向上したコート最適化アルゴリズム（ICOA）を提案します。さらに、負荷変動中の速度応答を向上させるために新しいアプローチも考案されており、これは任意のDC-DCコンバータで実装可能です。アルゴリズムを簡素化するために1つの調整パラメータが導入された新しいアプローチが採用されました。さまざまな複雑なPSCがSEPICコンバータでテストされ、サンプリング時間は0.05秒に調整されました。実験結果に基づいて、提案されたICOAは異なる気象条件下で平均追跡時間0.58秒、効率99.94%という最良の性能を達成しています。さらに、提案された手法の既存のメタヒューリスティックアルゴリズムに対する評価が行われ、迅速な追跡と高効率における提案アプローチの効果が明らかになりました。