39 Chương 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5 1 Kết luận Trong đề tài này, chúng tôi đã đề xuất một thuật toán JAYA sửa đổi (MJA) để trích xuất các tham số pin mặt trời nhanh chóng và chính xác hơn dựa trên các dữ liệu dòng điện và điện áp thực nghiệm Trong thuật toán MJA, giai đoạn cập nhật giải pháp được sửa đổi bởi toán tử JAYA cổ điển lai với toán tử tiến hóa vi sai (DErand1) và kích thước dân số tự thích ứng được sử dụng để cải thiện khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cầu Để đánh giá và.
Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 5.1 Kết luận Trong đề tài này, đề xuất thuật tốn JAYA sửa đổi (MJA) để trích xuất tham số pin mặt trời nhanh chóng xác dựa liệu dòng điện điện áp thực nghiệm Trong thuật toán MJA, giai đoạn cập nhật giải pháp sửa đổi toán tử JAYA cổ điển lai với tốn tử tiến hóa vi sai (DE/rand/1) kích thước dân số tự thích ứng sử dụng để cải thiện khả tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cầu Để đánh giá minh chứng khả thuật toán MJA, nghiên cứu thử nghiệm tiến hành xác định tham số cho mơ hình tương đương diode đơn (SDM) mơ hình tương đương diode kép (DDM) Kết thử nghiệm so sánh thuật toán MJA đề xuất với thuật toán khác độ lệch tốt nhất, độ lệch trung bình, độ lệch độ lệch chuẩn cho thấy hiệu suất MJA nhận giá trị RMSE nhỏ tất điều kiện Hiệu suất MJA xác nhận so với biến thể khác thuật toán JAYA, DE thuật toán thiết lập tốt khác tài liệu Kết là, cách tiếp cận ước tính tham số dựa mơ hình thuật tốn MJA đảm bảo thực thành công Kết cho thấy MJA có hiệu suất cạnh tranh độ xác độ tin cậy 5.2 Hướng phát triển Kết đề tài sử dụng cho nghiên cứu ứng dụng việc sử dụng có hiệu nguồn lượng mặt trời 39 REFERENCES [1] P A Owusu and S Asumadu-Sarkodie, “A review of renewable energy sources, sustainability issues and climate change mitigation,” Cogent Engineering, vol 3, no Taylor & Francis, p 1167990, 2016, doi: 10.1080/23311916.2016.1167990 [2] M Z Jacobson et al., “100% clean and renewable Wind, Water, and Sunlight (WWS) all-sector energy roadmaps for 53 towns and cities in North America,” Sustain Cities Soc., vol 42, no January, pp 22–37, 2018, doi: 10.1016/j.scs.2018.06.031 [3] H Feng, B Zou, J Wang, and X Gu, “Dominant variables of global air pollutionclimate interaction: Geographic insight,” Ecol Indic., vol 99, pp 251–260, 2019, doi: 10.1016/j.ecolind.2018.12.038 [4] M Z Jacobson et al., “100% clean and renewable Wind, Water, and Sunlight (WWS) all-sector energy roadmaps for 53 towns and cities in North America,” Sustain Cities Soc., vol 42, pp 22–37, 2018 [5] M Tsuda, Y Yashiki, T Ikeda, and K Motonami, “Method for diagnosing solar cell module, and diagnostic circuit and diagnostic system for solar cell module.” Google Patents, Jan 2019 [6] Y Li, K Ding, J Zhang, F Chen, X Chen, and J Wu, “A fault diagnosis method for photovoltaic arrays based on fault parameters identification,” Renew Energy, vol 143, pp 52–63, 2019 [7] P P Biswas, P N Suganthan, G Wu, and G A J Amaratunga, “Parameter estimation of solar cells using datasheet information with the application of an adaptive differential evolution algorithm,” Renew Energy, vol 132, pp 425–438, 2019, doi: 10.1016/j.renene.2018.07.152 [8] V J Chin and Z Salam, “A New Three-point-based Approach for the Parameter Extraction of Photovoltaic Cells,” Appl Energy, vol 237, pp 519–533, 2019, doi: 10.1016/j.apenergy.2019.01.009 [9] Y Mahmoud, W Xiao, and H H Zeineldin, “A simple approach to modeling and simulation of photovoltaic modules,” IEEE Trans Sustain Energy, vol 3, no 1, pp 185–186, 2011 [10] A A Elbaset, H Ali, and M Abd-El Sattar, “Novel seven-parameter model for photovoltaic modules,” Sol Energy Mater Sol Cells, vol 130, pp 442–455, 2014, doi: 10.1016/j.solmat.2014.07.016 [11] F Ghani and M Duke, “Numerical determination of parasitic resistances of a solar cell using the Lambert W-function,” Sol Energy, vol 85, no 9, pp 2386– 2394, 2011, doi: 10.1016/j.solener.2011.07.001 [12] A Orioli and A Di Gangi, “A procedure to calculate the five-parameter model of crystalline silicon photovoltaic modules on the basis of the tabular performance data,” Appl Energy, vol 102, pp 1160–1177, 2013 [13] L Sandrolini, M Artioli, and U Reggiani, “Numerical method for the extraction of photovoltaic module double-diode model parameters through cluster analysis,” Appl Energy, vol 87, no 2, pp 442–451, 2010, doi: 40 10.1016/j.apenergy.2009.07.022 [14] M R AlRashidi, M F AlHajri, K M El-Naggar, and A K Al-Othman, “A new estimation approach for determining the I–V characteristics of solar cells,” Sol Energy, vol 85, no 7, pp 1543–1550, 2011 [15] R Abbassi, A Abbassi, A A Heidari, and S Mirjalili, “An efficient salp swarminspired algorithm for parameters identification of photovoltaic cell models,” Energy Convers Manag., vol 179, no August 2018, pp 362–372, 2019, doi: 10.1016/j.enconman.2018.10.069 [16] V J Chin, Z Salam, and K Ishaque, “An accurate modelling of the two-diode model of PV module using a hybrid solution based on differential evolution,” Energy Convers Manag., vol 124, pp 42–50, 2016, doi: 10.1016/j.enconman.2016.06.076 [17] T S Babu, J P Ram, T Dragičević, M Miyatake, F Blaabjerg, and N Rajasekar, “Particle swarm optimization based solar PV array reconfiguration of the maximum power extraction under partial shading conditions,” IEEE Trans Sustain Energy, vol 9, no 1, pp 74–85, 2017 [18] O S Elazab, H M Hasanien, M A Elgendy, and A M Abdeen, “Parameters estimation of single-and multiple-diode photovoltaic model using whale optimisation algorithm,” IET Renew Power Gener., vol 12, no 15, pp 1755– 1761, 2018 [19] A soufyane Benyoucef, A Chouder, K Kara, and S Silvestre, “Artificial bee colony based algorithm for maximum power point tracking (MPPT) for PV systems operating under partial shaded conditions,” Appl Soft Comput., vol 32, pp 38–48, 2015 [20] K M El-Naggar, M R AlRashidi, M F AlHajri, and A K Al-Othman, “Simulated Annealing algorithm for photovoltaic parameters identification,” Sol Energy, vol 86, no 1, pp 266–274, 2012, doi: 10.1016/j.solener.2011.09.032 [21] J Ahmed and Z Salam, “A Maximum Power Point Tracking (MPPT) for PV system using Cuckoo Search with partial shading capability,” Appl Energy, vol 119, pp 118–130, 2014, doi: 10.1016/j.apenergy.2013.12.062 [22] R A P Franco, G Lopes Filho, and F H T Vieira, “Firefly Algorithm Applied to the Estimation of the Parameters of a Photovoltaic Panel Model,” in Advances in Nature-Inspired Computing and Applications, Springer, 2019, pp 101–134 [23] X Chen, B Xu, C Mei, Y Ding, and K Li, “Teaching–learning–based artificial bee colony for solar photovoltaic parameter estimation,” Appl Energy, vol 212, pp 1578–1588, 2018 [24] N Muangkote, K Sunat, S Chiewchanwattana, and S Kaiwinit, “An advanced onlooker-ranking-based adaptive differential evolution to extract the parameters of solar cell models,” Renew Energy, vol 134, pp 1129–1147, 2019 [25] X Chen, H Tianfield, C Mei, W Du, and G Liu, “Biogeography-based learning particle swarm optimization,” Soft Comput., vol 21, no 24, pp 7519–7541, 2017, doi: 10.1007/s00500-016-2307-7 [26] X Chen, H Tianfield, W Du, and G Liu, “Biogeography-based optimization with covariance matrix based migration,” Appl Soft Comput., vol 45, pp 71–85, 2016 41 [27] P Lin, S Cheng, W Yeh, Z Chen, and L Wu, “Parameters extraction of solar cell models using a modified simplified swarm optimization algorithm,” Sol Energy, vol 144, no October, pp 594–603, 2017, doi: 10.1016/j.solener.2017.01.064 [28] G Xiong, J Zhang, X Yuan, D Shi, Y He, and G Yao, “Parameter extraction of solar photovoltaic models by means of a hybrid differential evolution with whale optimization algorithm,” Sol Energy, vol 176, pp 742–761, 2018 [29] “Quyết định số 2068/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ : Phê duyệt Chiến lược phát lượng tái tạo Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050.” [30] “Quyết định số 13/2020/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ : Về chế khuyến khích phát triển điện mặt trời Việt Nam.” [31] R V Rao, Kc More, J Taler, and P Ocłoń, “Dimensional optimization of a microchannel heat sink using Jaya algorithm,” Appl Therm Eng., vol 103, pp 572– 582, 2016, doi: 10.1016/j.applthermaleng.2016.04.135 [32] R Storn and K Price, “Differential evolution–a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces,” J Glob Optim., vol 11, no 4, pp 341–359, 1997 [33] R Gämperle, S D Müller, and P Koumoutsakos, “A parameter study for differential evolution,” Adv Intell Syst fuzzy Syst Evol Comput., vol 10, pp 293–298, 2002 [34] A K Qin, V L Huang, and P N Suganthan, “Differential evolution algorithm with strategy adaptation for global numerical optimization,” IEEE Trans Evol Comput., vol 13, no 2, pp 398–417, 2008 [35] B Liu, H Yang, and M J Lancaster, “Synthesis of Coupling Matrix for Diplexers Based on a Self-Adaptive Differential Evolution Algorithm,” IEEE Trans Microw Theory Tech., vol 66, no 2, pp 813–821, 2018, doi: 10.1109/TMTT.2017.2772855 [36] R Rao, “Jaya: A simple and new optimization algorithm for solving constrained and unconstrained optimization problems,” Int J Ind Eng Comput., vol 7, no 1, pp 19–34, 2016 [37] R V Rao and A Saroj, “A self-adaptive multi-population based Jaya algorithm for engineering optimization,” Swarm Evol Comput., vol 37, pp 1–26, 2017, doi: 10.1016/j.swevo.2017.04.008 [38] R V Rao and A Saroj, “An elitism-based self-adaptive multi-population Jaya algorithm and its applications,” Soft Comput., vol 23, no 12, pp 4383–4406, 2019, doi: 10.1007/s00500-018-3095-z [39] R V Rao and K C More, “Design optimization and analysis of selected thermal devices using self-adaptive Jaya algorithm,” Energy Convers Manag., vol 140, pp 24–35, 2017, doi: 10.1016/j.enconman.2017.02.068 [40] T Easwarakhanthan, J Bottin, I Bouhouch, and C Boutrit, “Nonlinear Minimization Algorithm for Determining the Solar Cell Parameters with Microcomputers,” Int J Sol Energy, vol 4, no 1, pp 1–12, 1986, doi: 10.1080/01425918608909835 [41] K Yu, J J Liang, B Y Qu, X Chen, and H Wang, “Parameters identification of 42 photovoltaic models using an improved JAYA optimization algorithm,” Energy Convers Manag., vol 150, no July, pp 742–753, 2017, doi: 10.1016/j.enconman.2017.08.063 [42] K Yu, B Qu, C Yue, S Ge, X Chen, and J Liang, “A performance-guided JAYA algorithm for parameters identification of photovoltaic cell and module,” Appl Energy, vol 237, no August 2018, pp 241–257, 2019, doi: 10.1016/j.apenergy.2019.01.008 [43] C Huang, L Wang, R S.-C Yeung, Z Zhang, H S.-H Chung, and A Bensoussan, “A prediction model-guided Jaya algorithm for the PV system maximum power point tracking,” IEEE Trans Sustain energy, vol 9, no 1, pp 45–55, 2017 PHẦN III PHỤ LỤC ĐÍNH KÈM Hợp đồng nghiên cứu khoa học phát triển công nghệ số 94/HĐ-ĐHCN ngày 28/10/2019 Thuyết minh đề tài nghiên cứu khoa học cấp Trường năm 2019 Quyết định số 1418/QĐ-ĐHCN ngày 12/10/2020 v/v thành lập Hội đồng đánh giá nghiệm thu đề tài NCKH cấp Trường Hồ sơ nghiệm thu đề tài: − Biên họp Hội đồng đánh giá nghiệm thu đề tài − Phiếu phản biện ủy viên phản biện − Phiếu đánh giá nghiệm thu thành viên Hội đồng Sản phẩm nghiên cứu (bài báo SCIE) 43 ... 742–761, 2018 [29] “Quyết định số 2068/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ : Phê duyệt Chiến lược phát lượng tái tạo Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050.” [30] “Quyết định số 13/2020/QĐ-TTg Thủ tướng... [30] “Quyết định số 13/2020/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ : Về chế khuyến khích phát triển điện mặt trời Việt Nam.” [31] R V Rao, Kc More, J Taler, and P Ocłoń, “Dimensional optimization of a microchannel... đồng nghiên cứu khoa học phát triển công nghệ số 94/HĐ-ĐHCN ngày 28/10/2019 Thuyết minh đề tài nghiên cứu khoa học cấp Trường năm 2019 Quyết định số 1418/QĐ-ĐHCN ngày 12/10/2020 v/v thành lập