HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS
This paper explores a hybrid approach to maximum power point tracking (MPPT) in photovoltaic systems, focusing on improving the efficiency and stability of the methods. Various MPPT algorithms, such as Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), and Double Increment (DM), are d...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/532 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
Institution
Vidnovluvana energetika| id |
veorgua-article-532 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
veorgua-article-5322025-07-01T18:52:15Z HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS ГІБРИДНИЙ ПІДХІД ДО ВІДСТЕЖЕННЯ МАКСИМАЛЬНОЇ ТОЧКИ ПОТУЖНОСТІ У ФОТОЕЛЕКТРИЧНИХ СИСТЕМАХ Bosak , A. Bodnaruk , O. Dubovyk , V. Kulakovskyi , L. hybrid approach, MPPT, photovoltaic systems, efficiency, stability, P&O, INC, DM, artificial neural networks, PSO, computer simulation, performance, response speed, PV systems, weather conditions. гібридний підхід, MPPT, фотоелектричні системи, ефективність, стабільність, P&O, INC, DM, штучні нейронні мережі, PSO, комп'ютерне моделювання, продуктивність, швидкість реакції, PV-системи, погодні умови. This paper explores a hybrid approach to maximum power point tracking (MPPT) in photovoltaic systems, focusing on improving the efficiency and stability of the methods. Various MPPT algorithms, such as Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), and Double Increment (DM), are discussed, in combination with artificial neural networks (ANN) and particle swarm optimization (PSO) algorithms. The use of real-world data from a solar power plant allowed computer simulations to optimize system parameters. The analysis results demonstrate that each method has its own characteristics, which allows choosing the optimal approach depending on criteria such as performance, stability, and response speed. The conclusions obtained can be useful for designing and tuning PV systems in real-world conditions, especially in variable weather conditions. Стаття досліджує гібридний підхід до відстеження максимальної точки потужності (MPPT) у фотоелектричних системах, зосереджуючись на підвищенні ефективності та стабільності методів. Обговорюються різноманітні алгоритми MPPT, як-от Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC) і Double Increment (DM), у поєднанні зі штучними нейронними мережами (ANN) та алгоритмом оптимізації рою частинок (PSO). Використання реальних даних сонячної електростанції дозволило провести комп’ютерне моделювання для оптимізації параметрів системи. Результати аналізу демонструють, що кожен метод має свої особливості, що дозволяє вибрати оптимальний підхід залежно від критеріїв, таких як продуктивність, стабільність та швидкість реакції. Отримані висновки можуть бути корисними для проєктування та налаштування PV-систем в умовах реальної експлуатації, особливо у змінних погодних умовах. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2025-06-30 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/532 10.36296/1819-8058.2025.2(81).114-125 Возобновляемая энергетика; № 2(81) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 114-125 Відновлювана енергетика; № 2(81) (2025): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 114-125 Vidnovluvana energetika ; No. 2(81) (2025): Scientific and applied Journal renewable energy ; 114-125 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2025.2(81) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/532/440 Copyright (c) 2025 Vidnovluvana energetika |
| institution |
Vidnovluvana energetika |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-07-01T18:52:15Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
hybrid approach MPPT photovoltaic systems efficiency stability INC DM artificial neural networks PSO computer simulation performance response speed PV systems weather conditions. |
| spellingShingle |
hybrid approach MPPT photovoltaic systems efficiency stability INC DM artificial neural networks PSO computer simulation performance response speed PV systems weather conditions. Bosak , A. Bodnaruk , O. Dubovyk , V. Kulakovskyi , L. HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS |
| topic_facet |
hybrid approach MPPT photovoltaic systems efficiency stability INC DM artificial neural networks PSO computer simulation performance response speed PV systems weather conditions. гібридний підхід MPPT фотоелектричні системи ефективність стабільність INC DM штучні нейронні мережі PSO комп'ютерне моделювання продуктивність швидкість реакції PV-системи погодні умови. |
| format |
Article |
| author |
Bosak , A. Bodnaruk , O. Dubovyk , V. Kulakovskyi , L. |
| author_facet |
Bosak , A. Bodnaruk , O. Dubovyk , V. Kulakovskyi , L. |
| author_sort |
Bosak , A. |
| title |
HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS |
| title_short |
HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS |
| title_full |
HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS |
| title_fullStr |
HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS |
| title_full_unstemmed |
HYBRID APPROACH TO MAXIMUM POWER POINT TRACKING IN PHOTOELECTRIC SYSTEMS |
| title_sort |
hybrid approach to maximum power point tracking in photoelectric systems |
| title_alt |
ГІБРИДНИЙ ПІДХІД ДО ВІДСТЕЖЕННЯ МАКСИМАЛЬНОЇ ТОЧКИ ПОТУЖНОСТІ У ФОТОЕЛЕКТРИЧНИХ СИСТЕМАХ |
| description |
This paper explores a hybrid approach to maximum power point tracking (MPPT) in photovoltaic systems, focusing on improving the efficiency and stability of the methods. Various MPPT algorithms, such as Perturb and Observe (P&O), Incremental Conductance (INC), and Double Increment (DM), are discussed, in combination with artificial neural networks (ANN) and particle swarm optimization (PSO) algorithms. The use of real-world data from a solar power plant allowed computer simulations to optimize system parameters. The analysis results demonstrate that each method has its own characteristics, which allows choosing the optimal approach depending on criteria such as performance, stability, and response speed. The conclusions obtained can be useful for designing and tuning PV systems in real-world conditions, especially in variable weather conditions. |
| publisher |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/532 |
| work_keys_str_mv |
AT bosaka hybridapproachtomaximumpowerpointtrackinginphotoelectricsystems AT bodnaruko hybridapproachtomaximumpowerpointtrackinginphotoelectricsystems AT dubovykv hybridapproachtomaximumpowerpointtrackinginphotoelectricsystems AT kulakovskyil hybridapproachtomaximumpowerpointtrackinginphotoelectricsystems AT bosaka gíbridnijpídhíddovídstežennâmaksimalʹnoítočkipotužnostíufotoelektričnihsistemah AT bodnaruko gíbridnijpídhíddovídstežennâmaksimalʹnoítočkipotužnostíufotoelektričnihsistemah AT dubovykv gíbridnijpídhíddovídstežennâmaksimalʹnoítočkipotužnostíufotoelektričnihsistemah AT kulakovskyil gíbridnijpídhíddovídstežennâmaksimalʹnoítočkipotužnostíufotoelektričnihsistemah |
| first_indexed |
2025-07-17T11:40:02Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:40:02Z |
| _version_ |
1837894103555112960 |