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物理代写|光电技术代写Photovoltaic Technology代考|The Probability Algorithm
According to the viewpoint of probability, the two-stage method and CVT actually belong to probability algorithms. For an input/output system, $X$ and $Y$ are the input and output sets, respectively. Set the input variable $x \in X$, output variable $y \in Y$ and $\Omega={(x, y) \mid x \in \mathrm{X}, y \in \mathrm{Y}}$, where $X=\left{x \mid x=f_{\mathrm{R}}\right}, Y=\left{u_{\mathrm{MPP}}, \bar{u}{\mathrm{MPP}}\right}$. The function Prob could be defined as the probability function for output $y$ is equal to $u{\mathrm{MPP}}$ if the input $x$ is equal to $f_{\mathrm{R}}[32-36]$.
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\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}, u_{\mathrm{MPP}}\right)=f_{Y \mid X}\left(u_{\mathrm{MPP}} \mid f_{\mathrm{R}}\right)=\frac{f\left(f_{\mathrm{R}}, u_{\mathrm{MPP}}\right)}{\int_{\alpha \in Y} f\left(f_{\mathrm{R}}, \alpha\right) \mathrm{d} \alpha}
$$
where $f$ is the distribution function of $\Omega$. As discussed above, there are three different types of probahility finctions about $u_{\mathrm{MI}}$, , i.c., $\operatorname{Proh}\left(f_{\mathrm{B}}(u), u_{\mathrm{M}}\right)$, Prok $\left(f_{\mathrm{R}}(p), u_{\mathrm{MPP}}\right), \operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u, p), u_{\mathrm{MPP}}\right)$, can be proposed based on the statistical regularities in $P-U$ coordinate system. From the previous studying, the two functions, $\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u), u_{\mathrm{MPP}}\right)$, and $\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u, p), u_{\mathrm{MPP}}\right)$ in this probability theory, can be illustrated with the example of CVT method and two-stage tracing method. The CVT method is derived from the observation that, usually, the MPP voltage is located at a fraction of open-circuit voltage $\left(U_{\mathrm{OC}}\right)$. Then, the probability function of this method can be expressed by $\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u), u_{\mathrm{MPP}}\right)$, where $f_{\mathrm{R}}(u)=k U_{\mathrm{OC}}, k=0.8$.
物理代写|光电技术代写Photovoltaic Technology代考|Maximum Power Point Estimation
Maximum power point estimation (MPPE) techniques represent the simplest form of conventional technique for controlling the power captured from a PV system. These techniques utilise a measured value and predefined relationships to identify a likely MPP location. The predefined relationship is usually defined between known quantities for uniform environmental conditions.
The simplest MPPE methods rely on relating either the short-circuit current or the open-circuit voltage to the MPP current and voltage, respectively via a linear relationship. These techniques are called the fractional short-circuit current and fractional open-circuit voltage methods. A constant of proportionality is used in each case to relate the measured quantity to the desired quantity as shown in (1) and (2). Here the constant $k_1$ typically takes a value between $0.71$ and $0.78$, and $k_2$ between $0.78$ and $0.92$ [4].
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\begin{gathered}
V_{\mathrm{mpp}}=k_1 V_{\mathrm{oc}} \
I_{\mathrm{mpp}}=k_2 I_{\mathrm{sc}}
\end{gathered}
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These techniques provide a very simple approximation of the MPP location based on a linear relationship that will degrade with time. Under non-uniform environmental conditions, these techniques will also have poor performance as the linear relationship will be unable to capture the complexities of shading [5].
The next class of MPPE methods utilise more than one measurement to improve the estimation of the MPP location. Six current-voltage (I, V) pairs can be sampled to provide an approximation of the $I-V$ curve and therefore predict a likely MPP location [6]
Other MPPE approaches take a model-based approach by utilising either empirical relationships [7] or analytical relationships $[8,9]$ to provide an estimation of the MPP location under particular environmental conditions. These techniques provide a good estimation of the MPP location under uniform environmental conditions; however, the analytical and empirical relationships cannot capture information relating to non-uniform shading of the system.
物理代写|光电技术代写光伏技术代考|概率算法
根据概率的观点，两阶段法和CVT实际上属于概率算法。对于输入/输出系统，$X$和$Y$分别是输入和输出集。设置输入变量$x \in X$、输出变量$y \in Y$和$\Omega={(x, y) \mid x \in \mathrm{X}, y \in \mathrm{Y}}$，其中$X=\left{x \mid x=f_{\mathrm{R}}\right}, Y=\left{u_{\mathrm{MPP}}, \bar{u}{\mathrm{MPP}}\right}$。函数Prob可以定义为输出$y$等于$u{\mathrm{MPP}}$的概率函数，如果输入$x$等于$f_{\mathrm{R}}[32-36]$
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\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}, u_{\mathrm{MPP}}\right)=f_{Y \mid X}\left(u_{\mathrm{MPP}} \mid f_{\mathrm{R}}\right)=\frac{f\left(f_{\mathrm{R}}, u_{\mathrm{MPP}}\right)}{\int_{\alpha \in Y} f\left(f_{\mathrm{R}}, \alpha\right) \mathrm{d} \alpha}
$$
其中$f$是$\Omega$的分布函数。如前所述，基于$P-U$坐标系下的统计规律，可以提出关于$u_{\mathrm{MI}}$，，即$\operatorname{Proh}\left(f_{\mathrm{B}}(u), u_{\mathrm{M}}\right)$, Prok $\left(f_{\mathrm{R}}(p), u_{\mathrm{MPP}}\right), \operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u, p), u_{\mathrm{MPP}}\right)$的三种不同类型的概率函数。通过前面的研究，我们可以用CVT方法和两阶段跟踪方法的例子来说明这个概率论中的两个函数$\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u), u_{\mathrm{MPP}}\right)$和$\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u, p), u_{\mathrm{MPP}}\right)$。CVT方法是根据观察得出的，通常，MPP电压位于开路电压$\left(U_{\mathrm{OC}}\right)$的一小部分。那么，该方法的概率函数可以表示为$\operatorname{Prob}\left(f_{\mathrm{R}}(u), u_{\mathrm{MPP}}\right)$，其中$f_{\mathrm{R}}(u)=k U_{\mathrm{OC}}, k=0.8$ . . . . . .
物理代写|光电技术代写光伏技术代考|最大功率点估计
最大功率点估计(MPPE)技术代表了控制从PV系统捕获的功率的传统技术的最简单形式。这些技术利用测量值和预定义的关系来确定可能的MPP位置。预定义关系通常是在统一环境条件下的已知量之间定义的
最简单的MPPE方法依赖于通过线性关系将短路电流或开路电压分别与MPP电流和电压联系起来。这些技术被称为分数短路电流法和分数开路电压法。在每种情况下都使用一个比例常数来将测量量与所需量联系起来，如(1)和(2)所示 $k_1$ 通常接受介于之间的值 $0.71$ 和 $0.78$，以及 $k_2$ 之间 $0.78$ 和 $0.92$ [4].
$$
\begin{gathered}
V_{\mathrm{mpp}}=k_1 V_{\mathrm{oc}} \
I_{\mathrm{mpp}}=k_2 I_{\mathrm{sc}}
\end{gathered}
$$这些技术提供了基于线性关系的MPP位置的非常简单的近似，该线性关系将随着时间的推移而降低。在非均匀的环境条件下，这些技术也会有较差的性能，因为线性关系将无法捕捉阴影[5]的复杂性
下一类MPPE方法利用多个测量来改进对MPP位置的估计。6个电流-电压(I, V)对可以采样，以提供$I-V$曲线的近似值，从而预测可能的MPP位置[6]
其他MPPE方法采用基于模型的方法，通过利用经验关系[7]或分析关系$[8,9]$来提供在特定环境条件下MPP位置的估计。这些技术提供了在统一环境条件下MPP位置的良好估计;然而，分析和经验关系不能捕获与系统的非均匀着色有关的信息
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