PV power optimization with dual winding step-up converter and Woodpecker mating algorithm based cascaded ANN MPPT

Abstract

The main objectives of this study are to enhance the power extraction of photovoltaic (PV) systems under rapidly changing ecological circumstances using Maximum Power Point Tracking (MPPT) and to improve the power quality of grid connected renewable energy systems (RESs) via developing an intelligent high-gain energy conversion architecture. These objectives are achieved by designing a PV energy conversion system using an extended dual winding ( 2 X W ) step-up converter and an intelligent optimized MPPT method for efficient integration with the utility grid connected systems. The 2XW step up converter is employed for enhancing high voltage gain from low-output PV Module. The Woodpecker Mating Algorithm (WMA) based optimization optimally tune the parameters of cascaded artificial neural network (CANN) MPPT, which improved the convergence speed and accurate tracking under dynamic weather condition. A three-phase voltage source inverter (3 VSI) is employed for converting DC to AC power, enabling effective integration with utility grids. The most important results are that the proposed system achieves exceptional tracking accuracy, a shortened convergence time, better dynamic stability during load and grid disturbances, increased voltage boosting performance, and a highest power conversion efficiency of 94.84%, verified by simulation studies carried out on the MATLAB and Simulink platform. The significance of the obtained results lies in offering a stable, scalable, and intelligent control solution for modern PV grid connected systems, increasing the overall system efficiency, lowering energy losses, enhancing the operational reliability of future sustainable power networks, and facilitating the evolution of next-generation smart energy infrastructures.

Principalele obiective ale acestui studiu sunt de a îmbunătăți extracția de energie a sistemelor fotovoltaice (PV) în circumstanțe ecologice în rapidă schimbare, utilizând urmărirea punctului de putere maximă (MPPT) și de a îmbunătăți calitatea energiei sistemelor de energie regenerabilă (RES) conectate la rețea prin dezvoltarea unei arhitecturi inteligente de conversie a energiei cu câștig ridicat. Aceste obiective sunt atinse prin proiectarea unui sistem de conversie a energiei fotovoltaice utilizând un convertor step-up extins cu înfășurare dublă ( ) și o metodă MPPT optimizată inteligent pentru integrarea eficientă cu sistemele conectate la rețeaua utilităților. Convertorul step-up este utilizat pentru a îmbunătăți câștigul de tensiune ridicată de la modulul fotovoltaic de putere redusă. Optimizarea bazată pe algoritmul de cuplare Woodpecker (WMA) reglează optim parametrii MPPT ai rețelei neuronale artificiale în cascadă (CANN), ceea ce a îmbunătățit viteza de convergență și urmărirea precisă în condiții meteorologice dinamice. Un invertor de tensiune trifazat (3 VSI) este utilizat pentru convertirea energiei continue în curent alternativ, permițând integrarea eficientă cu rețelele utilităților. Cele mai importante rezultate sunt că sistemul propus atinge o precizie excepțională de urmărire, un timp de convergență scurtat, o stabilitate dinamică mai bună în timpul sarcinii și a perturbațiilor rețelei, performanțe sporite de amplificare a tensiunii și o eficiență maximă a conversiei de putere de 94,84%, verificată prin studii de simulare efectuate pe platforma MATLAB și Simulink. Semnificația rezultatelor obținute constă în oferirea unei soluții de control stabile, scalabile și inteligente pentru sistemele fotovoltaice moderne conectate la rețea, creșterea eficienței generale a sistemului, reducerea pierderilor de energie, îmbunătățirea fiabilității operaționale a viitoarelor rețele energetice sustenabile și facilitarea evoluției infrastructurilor energetice inteligente de generație următoare.

Нелинейные характеристики генерации энергии фотоэлектрическими (PV) системами требуют внедрения методов отслеживания точки максимальной мощности (MPPT) для генерации максимально возможной мощности. Традиционные подходы MPPT демонстрируют низкую производительность, особенно при динамически меняющихся условиях окружающей среды. Следовательно, в данной статье предлагается система преобразования энергии PV с использованием повышающего преобразователя с расширенной двойной обмоткой (X^2 Вт) и интеллектуального оптимизированного метода MPPT для систем, объединенных в сеть. Повышающий преобразователь X^2 Вт используется для повышения коэффициента усиления высокого напряжения от маломощного фотоэлектрического модуля. Оптимизация на основе алгоритма сопряжения Woodpecker (WMA) оптимально настраивает параметры MPPT каскадной искусственной нейронной сети (CANN), что улучшает скорость сходимости и точность отслеживания в динамических погодных условиях. Для преобразования постоянного тока в переменный используется трехфазный инвертор напряжения (3φVSI), что обеспечивает эффективную интеграцию с коммунальными сетями. Экспериментальная проверка в MATLAB/Simulink показывает, что предлагаемая архитектура обеспечивает повышение эффективности преобразователя на 94,84%, динамическую устойчивость и оптимальный усилитель мощности, а также подходит для интеграции современных фотоэлектрических сетей с интеллектуальной оптимизацией.