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Adaptive Electromagnetic Field Optimization Algorithm for the Solar Cell Parameter Identification ProblemAlgoritmo adaptativo de optimización del campo electromagnético para el problema de identificación de parámetros de células solares

Resumen

El problema de identificación de parámetros de células solares (SCPIP) es uno de los problemas de optimización más estudiados en el campo de las energías renovables, ya que la estimación precisa de los parámetros del modelo juega un papel importante para aumentar su eficiencia. El SCPIP tiene como objetivo optimizar el rendimiento de las células solares mediante la estimación de los mejores valores de los parámetros de las células solares que producen una aproximación precisa entre las medidas de corriente vs. tensión (I-V). Para resolver el SCPIP eficientemente, este trabajo introduce una variante adaptativa del algoritmo de optimización del campo electromagnético (EFO), denominado EFO adaptativo (AEFO). El EFO simula el mecanismo de atracción-repulsión entre partículas de electroimanes que tienen polaridades diferentes. La idea principal del EFO es guiar las partículas electromagnéticas hacia el óptimo global mediante las fuerzas de atracción-repulsión y la proporción áurea. A diferencia de la EFO, la AEFO busca el espacio de soluciones con un procedimiento de búsqueda adaptativa. En la estrategia de búsqueda adaptativa, la probabilidad de selección de una solución mejor se incrementa de forma adaptativa, mientras que la probabilidad de selección de soluciones peores se reduce a lo largo del progreso de la búsqueda. Al emplear la estrategia adaptativa, el AEFO es capaz de mantener el equilibrio entre exploración y explotación de forma más eficiente. Además, se presentan nuevos procedimientos de control de límites y aleatorización para los electroimanes candidatos. Para identificar el rendimiento del algoritmo propuesto, en los estudios computacionales se tienen en cuenta dos problemas de referencia diferentes. En primer lugar, el AEFO se realiza sobre funciones de referencia de optimización global y se compara con el EFO. La eficacia del AEFO se determina mediante pruebas de significación estadística. A continuación, el AEFO se implementa en un conocido conjunto de problemas de referencia SCPIP formado como resultado de experimentos físicos reales basados en modelos de uno y dos diodos. Para validar el rendimiento del AEFO en el SCPIP, se llevan a cabo amplios experimentos en los que el AEFO se compara con el EFO original, variantes del AEFO y nuevos algoritmos metaheurísticos. Los resultados de los estudios computacionales revelan que el AEFO exhibe un rendimiento superior y supera a otros algoritmos de la competencia.

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As combate Noruega el cambio clim醫ico | DW Documental

​Noruega se ha propuesto absorber todas las emisiones de di髕ido de carbono de la industria europea. Para ello, pretende bombear el CO2, el elemento m醩 perjudicial para el clima, en las capas rocosas que subyacen al mar del Norte. Un reportaje sobre los riesgos del almacenamiento artificial del di髕ido de carbono.

En numerosos procesos de la industria qu韒ica, metal鷕gica o del cemento es inevitable que se genere di髕ido de carbono, un gas de efecto invernadero. El gas podr韆 capturarse y transportarse en barco a Noruega. Es una oferta tentadora, porque parece m醩 barata que evitar la producci髇 de CO2. Desde una estaci髇 de bombeo al norte de Bergen, se canalizar韆 sobre el fondo del mar del Norte y luego se introducir韆 en el suelo, a 2.500 metros de profundidad. En el proyecto Northern Lights, Noruega est probando todas las fases necesarias para aplicar la tecnolog韆 de captura y almacenamiento de carbono. En Alemania, hasta ahora ha habido mucha resistencia a los experimentos para almacenar CO2 bajo tierra. Sin embargo, los expertos del Grupo Intergubernamental sobre el Cambio Clim醫ico asumen en casi todos sus escenarios que ser necesario capturar y almacenar miles de millones de toneladas de gases de efecto invernadero de la atm髎fera. De lo contrario, el aumento de temperatura global no podr韆 contenerse por debajo de los dos grados.

Sin embargo, hay una manera natural de fijar los gases de efecto invernadero: volviendo a llenar de agua las turberas, ya que las turberas drenadas son responsables de alrededor del cinco por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero de Alemania. El nivel del agua de las turberas es lo que determina si estas perjudican o protegen el clima: a largo plazo, las turberas podr韆n fijar grandes cantidades de CO2. El reportaje sopesa los pros y los contras de almacenar el CO2 y se plantea por qu la reinundaci髇 de pantanos no avanza desde hace a駉s.