An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions
Introduction. Extracting maximum possible power from solar energy is a hot topic of the day as other sources have become costly and lead to pollution. Problem. Dependency on sunlight for power generation makes it unfeasible to extract maximum power. Environmental conditions like shading, partial sha...
Saved in:
| Date: | 2022 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/254744 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-254744 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2022-04-18T15:31:56Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
conventional particle swarm optimization maximum power point opposition based particle swarm optimization algorithm |
| spellingShingle |
conventional particle swarm optimization maximum power point opposition based particle swarm optimization algorithm Saeed, H. Mehmood, T. Khan, F. A. Shah, M. S. Ullah, M. F. Ali, H. An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| topic_facet |
традиційна оптимізація рою частинок точка максимальної потужності алгоритм оптимізації рою частинок на основі протилежності conventional particle swarm optimization maximum power point opposition based particle swarm optimization algorithm |
| format |
Article |
| author |
Saeed, H. Mehmood, T. Khan, F. A. Shah, M. S. Ullah, M. F. Ali, H. |
| author_facet |
Saeed, H. Mehmood, T. Khan, F. A. Shah, M. S. Ullah, M. F. Ali, H. |
| author_sort |
Saeed, H. |
| title |
An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| title_short |
An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| title_full |
An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| title_fullStr |
An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| title_full_unstemmed |
An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| title_sort |
improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| title_alt |
An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions |
| description |
Introduction. Extracting maximum possible power from solar energy is a hot topic of the day as other sources have become costly and lead to pollution. Problem. Dependency on sunlight for power generation makes it unfeasible to extract maximum power. Environmental conditions like shading, partial shading and weak shading are the major aspect due to which the output of photovoltaic systems is greatly affected. Partial shading is the most known issue. Goal. There have been many proposed techniques and algorithms to extract maximum output from solar resources by use of photovoltaic arrays but every technique has had some shortcomings that couldn’t serve the complete purpose. Methodology. Nature inspired algorithms have proven to be good to search global maximum in a partially shaded multipeak curve which includes particle swarm optimization, artificial bee colony algorithm, and flower pollination algorithm. Methods. Particle swarm optimization algorithm is best among these in finding global peaks with less oscillation around maximum power point, less complexity, and easy to implement nature. Particle swarm optimization algorithm has the disadvantage of having a long computational time and converging speed, particularly under strong shading conditions. Originality. In this paper, an improved opposition based particle swarm optimization algorithm is proposed to track the global maximum power point of a solar photovoltaic module. Simulation studies have been carried out in MATLAB/Simulink R2018a. Practical value. Simulation studies have proved that opposition based particle swarm optimization algorithm is more efficient, less complex, more robust, and more flexible and has better convergence speed than particle swarm optimization algorithm, perturb and observe algorithm, hill climbing algorithm, and incremental conductance algorithm. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/254744 |
| work_keys_str_mv |
AT saeedh animprovedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT mehmoodt animprovedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT khanfa animprovedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT shahms animprovedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT ullahmf animprovedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT alih animprovedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT saeedh improvedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT mehmoodt improvedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT khanfa improvedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT shahms improvedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT ullahmf improvedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions AT alih improvedsearchabilityofparticleswarmoptimizationalgorithmfortrackingmaximumpowerpointundershadingconditions |
| first_indexed |
2025-07-17T11:48:58Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:48:58Z |
| _version_ |
1850412033612185600 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-2547442022-04-18T15:31:56Z An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions An improved search ability of particle swarm optimization algorithm for tracking maximum power point under shading conditions Saeed, H. Mehmood, T. Khan, F. A. Shah, M. S. Ullah, M. F. Ali, H. традиційна оптимізація рою частинок точка максимальної потужності алгоритм оптимізації рою частинок на основі протилежності conventional particle swarm optimization maximum power point opposition based particle swarm optimization algorithm Introduction. Extracting maximum possible power from solar energy is a hot topic of the day as other sources have become costly and lead to pollution. Problem. Dependency on sunlight for power generation makes it unfeasible to extract maximum power. Environmental conditions like shading, partial shading and weak shading are the major aspect due to which the output of photovoltaic systems is greatly affected. Partial shading is the most known issue. Goal. There have been many proposed techniques and algorithms to extract maximum output from solar resources by use of photovoltaic arrays but every technique has had some shortcomings that couldn’t serve the complete purpose. Methodology. Nature inspired algorithms have proven to be good to search global maximum in a partially shaded multipeak curve which includes particle swarm optimization, artificial bee colony algorithm, and flower pollination algorithm. Methods. Particle swarm optimization algorithm is best among these in finding global peaks with less oscillation around maximum power point, less complexity, and easy to implement nature. Particle swarm optimization algorithm has the disadvantage of having a long computational time and converging speed, particularly under strong shading conditions. Originality. In this paper, an improved opposition based particle swarm optimization algorithm is proposed to track the global maximum power point of a solar photovoltaic module. Simulation studies have been carried out in MATLAB/Simulink R2018a. Practical value. Simulation studies have proved that opposition based particle swarm optimization algorithm is more efficient, less complex, more robust, and more flexible and has better convergence speed than particle swarm optimization algorithm, perturb and observe algorithm, hill climbing algorithm, and incremental conductance algorithm. Вступ. Отримання максимально можливої потужності із сонячної енергії є надзвичайно актуальним наразі, оскільки інші джерела енергії стали коштовними та призводять до забруднення. Проблема. Залежність від сонячного світла для вироблення електроенергії унеможливлює отримання максимальної потужності. Умови навколишнього середовища, такі як затінення, часткове затінення і слабке затінення, є основним аспектом, від якого сильно залежить потужність фотоелектричних систем. Часткове затінення – найвідоміша проблема. Мета. Було запропоновано багато методів та алгоритмів для отримання максимальної віддачі від сонячних ресурсів за допомогою фотоелектричних батарей, але кожен метод мав деякі недоліки, які не могли служити досягненню повної мети. Методологія. Алгоритми, натхненні природою, виявилися хорошими для пошуку глобального максимуму на частково затіненій кривій з багатьма піками, включаючи оптимізацію рою частинок, алгоритм штучної бджолиної колонії та алгоритм запилення квітів. Методи. Алгоритм оптимізації рою частинок найкраще підходить для пошуку глобальних піків з меншими коливаннями навколо точки максимальної потужності, меншою складністю та простотою реалізації. Алгоритм оптимізації рою частинок має недолік, що полягає у тривалому часі обчислень та швидкості збіжності, особливо в умовах сильного затінення. Оригінальність. У цій статті пропонується покращений алгоритм оптимізації рою частинок на основі протилежності для відстеження глобальної точки максимальної потужності сонячного фотоелектричного модуля. Розрахункові моделювання проводились у MATLAB/Simulink R2018a. Практична цінність. Дослідження за допомогою моделювання довели, що алгоритм оптимізації рою частинок на основі протилежності є більш ефективним, менш складним, надійнішим і гнучкішим і має кращу швидкість збіжності, ніж алгоритм оптимізації рою частинок, алгоритм збурення та спостереження, алгоритм сходження на пагорб та алгоритм інкрементальної провідності. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2022-04-18 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/254744 10.20998/2074-272X.2022.2.04 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 2 (2022); 23-28 Электротехника и Электромеханика; № 2 (2022); 23-28 Електротехніка і Електромеханіка; № 2 (2022); 23-28 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/254744/251883 Copyright (c) 2022 H. Saeed, T. Mehmood, F. A. Khan, M. S. Shah, M. F. Ullah, H. Ali http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |