Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ IEEE Accessarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
IEEE Access
Article . 2020 . Peer-reviewed
License: CC BY
Data sources: Crossref
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
IEEE Access
Article
License: CC BY NC ND
Data sources: UnpayWall
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
IEEE Access
Article . 2020
Data sources: DOAJ
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
https://dx.doi.org/10.60692/mv...
Other literature type . 2020
Data sources: Datacite
https://dx.doi.org/10.60692/fq...
Other literature type . 2020
Data sources: Datacite
versions View all 4 versions
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

A Robust Strategy Based on Marine Predators Algorithm for Large Scale Photovoltaic Array Reconfiguration to Mitigate the Partial Shading Effect on the Performance of PV System

استراتيجية قوية تستند إلى خوارزمية المفترسات البحرية لإعادة تشكيل الصفيف الكهروضوئي واسع النطاق للتخفيف من تأثير التظليل الجزئي على أداء النظام الكهروضوئي
Authors: Dalia Yousri; Thanikanti Sudhakar Babu; Eman Beshr; Magdy B. Eteiba; Dalia Allam;

A Robust Strategy Based on Marine Predators Algorithm for Large Scale Photovoltaic Array Reconfiguration to Mitigate the Partial Shading Effect on the Performance of PV System

Abstract

Las plantas solares fotovoltaicas (PV) a gran escala desempeñan un papel esencial para satisfacer la creciente demanda de energía en los últimos tiempos. Por lo tanto, con el propósito de lograr la mayor potencia cosechada en las condiciones de sombreado parcial, así como de proteger la matriz fotovoltaica de la calamidad del punto caliente, la estrategia de reconfiguración fotovoltaica se establece como un procedimiento eficiente. Esto se realiza mediante la redistribución de los módulos fotovoltaicos de acuerdo con sus niveles de sombreado. Motivados por esto, los autores de este artículo han introducido un nuevo algoritmo basado en la población que se conoce como algoritmo de depredadores marinos (MPA) para reestructurar dinámicamente la matriz fotovoltaica. Además, se introduce una función objetivo novedosa para mejorar el rendimiento del algoritmo en lugar de utilizar la función objetivo ponderada regular en la literatura. La efectividad de los algoritmos propuestos basados en la función objetivo novedosa se evalúa utilizando varias métricas como el factor de relleno, las pérdidas por desajuste, el porcentaje de pérdida de potencia y el porcentaje de mejora de potencia. Además, los resultados obtenidos se comparan con una conexión regular de enlace cruzado total (TCT), optimización de forrajeo de mantarrayas (MRFO), optimizador de halcón de Harris (HHO) y técnicas de reconfiguración basadas en optimizador de enjambre de partículas (PSO). Además, para demostrar la idoneidad de los métodos propuestos, se consideran y evalúan matrices fotovoltaicas a gran escala de $ 16\ times16 $ y $ 25\ times25 $. Los resultados revelan que el MPA mejoró la potencia de la matriz fotovoltaica en un porcentaje del 28,6 %, 2,7 % y 5,7 % en los casos de matrices fotovoltaicas de $ 9\ times9 $, $ 16\ times16 $ y $ 25\ times25 $, respectivamente. Las comparaciones exhaustivas respaldan que el MPA muestra una dispersión de sombra exitosa; por lo tanto, el número de picos múltiples en las características fotovoltaicas se ha reducido, y se han cosechado altos valores de potencia con el menor tiempo medio de ejecución en comparación con PSO, HHO y MRFO. Además, se ha realizado la prueba de rango con signo de Wilcoxon para confirmar la fiabilidad y aplicabilidad del enfoque propuesto también para las matrices fotovoltaicas a gran escala.

Les centrales solaires photovoltaïques (PV) à grande échelle jouent un rôle essentiel pour répondre à la demande croissante d'énergie ces derniers temps. Par conséquent, dans le but d'atteindre la puissance récoltée la plus élevée dans les conditions d'ombrage partiel ainsi que de protéger le réseau photovoltaïque contre la calamité du point chaud, la stratégie de reconfiguration du PV est établie comme une procédure efficace. Ceci est effectué par redistribution des modules PV en fonction de leurs niveaux d'ombrage. Motivés par cela, les auteurs de cet article ont introduit un nouvel algorithme basé sur la population qui est connu sous le nom d'algorithme des prédateurs marins (MPA) pour restructurer dynamiquement le réseau PV. De plus, une nouvelle fonction objective est introduite pour améliorer les performances de l'algorithme plutôt que d'utiliser la fonction objective pondérée régulière dans la littérature. L'efficacité des algorithmes proposés basés sur la nouvelle fonction objective est évaluée à l'aide de plusieurs paramètres tels que le facteur de remplissage, les pertes de désadaptation, le pourcentage de perte de puissance et le pourcentage d'amélioration de puissance. En outre, les résultats obtenus sont comparés à une connexion totale croisée (TCT) régulière, à une optimisation de recherche de nourriture par raie manta (MRFO), à un optimiseur harris hawk (HHO) et à des techniques de reconfiguration basées sur un optimiseur d'essaim de particules (PSO). De plus, pour démontrer la pertinence des méthodes proposées, des réseaux photovoltaïques à grande échelle de $ 16\ times16 $ et $ 25\times25 $ sont considérés et évalués. Les résultats révèlent que le MPA a augmenté la puissance du réseau photovoltaïque de 28,6 %, 2,7 % et 5,7 % dans les cas des réseaux photovoltaïques $ 9\ times9 $ , $ 16\ times16 $ et $ 25\ times25 $ , respectivement. Les comparaisons complètes confirment que la MPA montre une dispersion d'ombre réussie ; par conséquent, le nombre de pics multiples dans les caractéristiques PV a diminué, et des valeurs élevées de puissance ont été récoltées avec le temps d'exécution moyen le plus faible par rapport à PSO, HHO et MRFO. De plus, le test de Wilcoxon a été réalisé pour confirmer la fiabilité et l'applicabilité de l'approche proposée pour les réseaux photovoltaïques à grande échelle.

Large-scale solar photovoltaic (PV) plants play an essential role in providing the increasing demand for energy in recent time. Therefore, in the purpose of achieving the highest harvested power under the partial shading conditions as well as protecting the PV array from the hot-spot calamity, the PV reconfiguration strategy is established as an efficient procedure. This is performed by redistribution of PV modules according to their levels of shading. Motivated by this, the authors in this article have introduced a novel population-based algorithm that is known as marine predators algorithm (MPA) to restructure the PV array dynamically. Moreover, a novel objective function is introduced to enhance the algorithm performance rather than utilizing the regular weighted objective function in the literature. The effectiveness of the proposed algorithms based on the novel objective function is evaluated using several metrics such as fill factor, mismatch losses, percentage of power loss, and percentage of power enhancement. Besides, the obtained results are compared with a regular total-cross-tied (TCT) connection, manta ray foraging optimization (MRFO), harris hawk optimizer (HHO) and particle swarm optimizer (PSO) based reconfiguration techniques. Furthermore, to demonstrate the suitability of the proposed methods, large scale PV arrays of $16\times16$ and $25\times25$ are considered and evaluated. The results reveal that MPA enhanced the PV array power by percentage of 28.6 %, 2.7 % and 5.7 % in cases of $9\times9$ , $16\times16$ and $25\times25$ PV arrays, respectively. The comprehensive comparisons endorse that MPA shows a successful shade dispersion; hence the number of multiple peaks in the PV characteristics has reduced, and high values of power have been harvested with least mean execution time in comparison with PSO, HHO and MRFO. Moreover, the Wilcoxon signed-rank test has been accomplished to confirm the reliability and applicability of the proposed approach for the PV large scale arrays as well.

تلعب محطات الطاقة الشمسية الكهروضوئية واسعة النطاق دورًا أساسيًا في توفير الطلب المتزايد على الطاقة في الآونة الأخيرة. لذلك، لغرض تحقيق أعلى قوة محصودة في ظل ظروف التظليل الجزئي وكذلك حماية المصفوفة الكهروضوئية من كارثة البقعة الساخنة، يتم إنشاء استراتيجية إعادة تشكيل الكهروضوئية كإجراء فعال. يتم ذلك عن طريق إعادة توزيع الوحدات الكهروضوئية وفقًا لمستويات التظليل الخاصة بها. بدافع من هذا، قدم المؤلفون في هذه المقالة خوارزمية جديدة قائمة على السكان تُعرف باسم خوارزمية الحيوانات المفترسة البحرية (MPA) لإعادة هيكلة المصفوفة الكهروضوئية ديناميكيًا. علاوة على ذلك، يتم تقديم وظيفة موضوعية جديدة لتعزيز أداء الخوارزمية بدلاً من استخدام وظيفة الهدف المرجحة العادية في الأدبيات. يتم تقييم فعالية الخوارزميات المقترحة بناءً على وظيفة الهدف الجديدة باستخدام العديد من المقاييس مثل عامل التعبئة، وفقدان عدم التطابق، والنسبة المئوية لفقدان الطاقة، والنسبة المئوية لتعزيز الطاقة. إلى جانب ذلك، تتم مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها مع اتصال منتظم إجمالي التعادل (TCT)، وتحسين البحث عن مانتا راي (MRFO)، ومحسن هاريس هوك (HHO) وتقنيات إعادة التكوين القائمة على محسن سرب الجسيمات (PSO). علاوة على ذلك، لإثبات ملاءمة الطرق المقترحة، يتم النظر في المصفوفات الكهروضوئية واسعة النطاق التي تبلغ 16 دولارًا\ مرات 16 دولارًا و 25 دولارًا\ مرات 25 دولارًا وتقييمها. كشفت النتائج أن MPA عززت طاقة المصفوفة الكهروضوئية بنسبة 28.6 ٪ و 2.7 ٪ و 5.7 ٪ في حالات المصفوفات الكهروضوئية 9 $\ times9 $ و 16 $\ times16 $ و 25 $\ times25 $ على التوالي. تؤيد المقارنات الشاملة أن الآلام والكروب الذهنية تظهر تشتتًا ناجحًا للظل ؛ وبالتالي انخفض عدد القمم المتعددة في الخصائص الكهروضوئية، وتم حصاد القيم العالية للقوة بأقل وقت للتنفيذ مقارنة بـ PSO و HHO و MRFO. علاوة على ذلك، تم إجراء اختبار تصنيف ويلكوكسون الموقّع لتأكيد موثوقية وقابلية تطبيق النهج المقترح للمصفوفات الكهروضوئية واسعة النطاق أيضًا.

Keywords

Renewable energy, partial shading, marine predators algorithm, Photovoltaic Arrays, PV System, Population, Partial Shading, Control reconfiguration, Quantum mechanics, Engineering, Sociology, Shading, PV reconfiguration, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, FOS: Mathematics, Multijunction Solar Cell Technology, Electrical and Electronic Engineering, Embedded system, energy efficiency, Photovoltaic system, Demography, Energy, Renewable Energy, Sustainability and the Environment, Computer graphics (images), Particle swarm optimization, Physics, Mathematical optimization, Photovoltaic Maximum Power Point Tracking Techniques, Power (physics), Computer science, TK1-9971, FOS: Sociology, Algorithm, Photovoltaic Efficiency, Electrical engineering, Physical Sciences, Solar Thermal Energy Technologies, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering, Mathematics

  • BIP!
    Impact byBIP!
    citations
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    102
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Top 1%
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Top 10%
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Top 1%
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
citations
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
102
Top 1%
Top 10%
Top 1%
gold