Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightKarşılaştırmalı analizler sonucunda, GA tekniğinin aşma ve oturma süresini en aza indirmede daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu makale, sürekli ve tam hacimli su dağıtımı elde etmek için solar fotovoltaik (SFV) dizisi ve batarya deposuyla çalışan fırçasız DC (fırçasız DC motorlu su pompası) ile elde edilen SFV batarya tabanlı hibrit su pompalama sisteminin modellemesini ve optimizasyon kontrolünü sunar. Su dağıtımının gerekli olmadığı durumlarda, SFV dizisi tarafından şarj edilir. Böylece batarya şarjı için harici güç kullanılmaz. Çift yönlü şarj kontrolü, bir buck-boost DC-DC dönüştürücü aracılığıyla batarya çalışma modunun otomatik olarak değiştirilmesine izin verir. Fırçasız DC motoru sürekli olarak nominal hızında ve yükünde çalıştırılır. MATLAB/SIMULINK platformunda önerilen su pompalamasının performans analizleri yapılmıştır. Optimizasyon yaklaşımı, genetik algoritma (GA) ile yapılmıştır ve sönümleme katsayısı ile belirlenen geleneksel kontrol yöntemiyle karşılaştırılmıştır. İşlem, çift yönlü dönüştürücüde batarya kontrolü ve dc-link voltaj kontrolüne sahip bir kontrol sistemi içerir. Optimizasyon tekniği bir maliyet fonksiyonu minimize ederek, eş zamanlı iki PI kontrol edicisinin dört parametresini ayarlamak için kullanılır. Karşılaştırmalı analizler sonucunda, GA tekniğinin aşma ve oturma süresini en aza indirmede daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
Abstract
This article presents the modeling and optimization control of SPV battery-based hybrid water pumping system achieved by solar photovoltaic (SPV) array and battery bank powered brushless DC (brushless DC motor water pump) to achieve continuous and full volume water delivery. Where water delivery is not required, it is charged by the SPV array. Thus, no external power is used for battery charging. Bidirectional charge control allows automatic switching of battery operating mode via a buck-boost DC-DC converter. The brushless DC motor is operated continuously at its rated speed and load. Performance analyzes of the proposed water pumping were made on the MATLAB/SIMULINK platformThe optimization approach was made with genetic algorithm (GA) and compared with the traditional control method determined by the damping coefficient. The process includes a control system with battery control and dc-link voltage control on the bidirectional converter. The optimization technique is used to set four parameter of two PI control parameters simultaneously, minimizing a cost function. As a result of the comparative analysis, it was seen that the GA technique gave better results in minimizing the overshoot and settling time.