The use of growth medium is often recommended milkweed seedlings to grow and develop after emergence, and it is affected by growth medium and local habitat conditions. The effects of growth medium and partial shade on early growth of milkweed under drought stress (Calotropis procera L.) were studied in a field experiment. A split-split plot experimental design with three replications was carried out in the nursery. The main treatment plot was divided into two levels of shade; (no shading and partial shading). Sub treatment plot1 included growth medium at four levels (G1 = clay [suitable for milkweed growth], G2 = clay + sand, G3 = clay + perlite, G4 = clay + perlite + sand) and sub treatment plot2 included drought (irrigation intervals) at six levels (D1 = 2 [control], D2 = 4, D3 = 6, D4 = 8, D5 = 10, and D6 = 12 days per for three month). The results showed that drought stress significantly decreased emergence percentage, shoot length, shoot dry weight (SDW1), root dry weight (RDW), seedling dry weight (SDW2) and vigor index (VI). The use of growth medium increased all seedling characteristics. The G3 (clay + perlite) growth medium showed the highest performance, especially in terms of emergence percentage and seedling dry weight. Partial shade improved shoot length, shoot dry weight, and vigor index. Our results showed that the best treatment for high-vigor milkweed seedlings under drought stress was G3 (clay + perlite) growth medium and partial shade.
The photovoltaic module has the characteristic of changing its output characteristics depending on the amount of radiation and temperature, where the arrays that connect them in series and parallel also have the same characteristics. These characteristics require the MPPT technique to find the maximum power point. Existing P&O and IncCond cannot find the global maximum power point (GMPP) for partial shading. Moreover, in the case of Improved-GMPPT and Enhanced Search-Skip-Judge-GMPPT, GMPP due to partial shading can be found, but the variation in the open voltage during temperature fluctuations will affect the operation of the Skip and will not be able to perform accurate MPPT operation. In this study, we analyzed the correlation between voltage, current, and power under solar module and array conditions. We also proposed a technique to find the maximum power point even for temperature fluctuations using not only the amount of radiation but also the temperature coefficient. The proposed control technique was verified through simulations and experiments by constructing a 2.5 kW single-phase solar power generation system.
Under partial shading conditions (PSCs), multiple maximums may be exhibited on the P-U curve of string inverter photovoltaic (PV) systems. Under such conditions, heuristic methods are invalid for extracting a global maximum power point (GMPP); intelligent algorithms are time-consuming; and model-based methods are complex and costly. To overcome these shortcomings, a novel hybrid MPPT (MPF-IP&O) based on a model-based peak forecasting (MPF) method and an improved perturbation and observation (IP&O) method is proposed. The MPF considers the influence of temperature and does not require solar radiation measurements. In addition, it can forecast all of the peak values of the PV string without complex computation under PSCs, and it can determine the candidate GMPP after a comparison. Hence, the MPF narrows the searching range tremendously and accelerates the convergence to the GMPP. Additionally, the IP&O with a successive approximation strategy searches for the real GMPP in the neighborhood of the candidate one, which can significantly enhance the tracking efficiency. Finally, simulation and experiment results show that the proposed method has a higher tracking speed and accuracy than the perturbation and observation (P&O) and particle swarm optimization (PSO) methods under PSCs.
The use of local seed provenance is often recommended in forest restoration. Early vigor is a combination of the performance of seed germination and emergence after planting. The ability of young Brant's oak plants to grow and develop after emergence and its dependence on local habitat conditions was investigated in this study. The effects of seed source and shade on early growing seedlings of Brant's oak (Quercus brantii L.) were determined in field measurements. Seeds of Quercus brantii L. were collected from 4 forest areas (seed sources) in southern Zagros (Provinces of Kohkilouyeh-Bouyer Ahmad and Fars) at altitudes of 850, 1,100, 1,500, 2,100 m a.s.l., and planted in a nursery constructed in southwestern Iran. According to a split-plot design consisting of four blocks, each containing two main treatment plots (no shading, partial shading), each main plot was sub-divided into four sub-plots (for elevations of 850, 1,100, 1,500 and 2,100 m). Results showed that shade treatments had significant effects on emergence percentage and rate, shoot length, shoot dry weight (SDW), root dry weight (RDW), leaf area (LA), and chlorophyll content. Ecological factors also had an effect on seed performance. Altitude of seed source had a very significant effect on root length, LA, SDW, and RDW. The seeds collected from 850 m a.s.l. elevation showed the highest performance, especially in leaf area, root length, shoot dry weight, and root dry weight. Our results showed that the altitude of 850 m a.s.l. was the best for collecting Brant's oak seeds.
The power-voltage (P-V) curve of photovoltaic (PV) arrays connected in parallel to bypass diodes would have several local maximum power points (LMPP) under partial shading conditions (PSC). Conventional maximum power point tracking (MPPT) methods fail to search for the global maximum power point (MPP) because the searched peak point may remain at the LMPP on the P-V curve under PSC. This study proposes an improved MPPT algorithm to ensure that PV arrays operate at global maximum power point (GMPP) under PSC. The proposed algorithm is based on a critical study and a series of observations of PV characteristics under PSC. Results show the regularity of voltage interval between LMPPs. The algorithm has the advantages of rapidly reaching GMPP, maintaining stability, and recovering GMPP quickly when the operating condition changes. Simulation and experimental results demonstrate the feasibility of the proposed algorithm.
This study compares the performance of artificial intelligence (AI)-based maximum power point tracking (MPPT) methods under partial shading conditions in a photovoltaic generation system. Although many studies on AI-based MPPT have been conducted, few studies comparing the tracking performance of various AI-based global MPPT methods seem to exist in the literature. Therefore, this study compares four representative AI-based global MPPT methods including fuzzy logic control (FLC), particle swarm optimization (PSO), grey wolf optimization (GWO), and genetic algorithm (GA). Each method is theoretically analyzed in detail and compared through simulation studies with MATLAB/Simulink under the same conditions. Based on the results of performance comparison, PSO, GWO, and GA successfully tracked the global maximum power point. In particular, the tracking speed of GA was the fastest among the investigated methods under the given conditions.
This paper presents a dual-algorithm search method (GWO-GSO) combining grey wolf optimization (GWO) and golden-section optimization (GSO) to realize maximum power point tracking (MPPT) for photovoltaic (PV) systems. First, a modified grey wolf optimization (MGWO) is activated for the global search. In conventional GWO, wolf leaders possess the same impact on decision-making. In this paper, the decision weights of wolf leaders are automatically adjusted with hunting progression, which is conducive to accelerating hunting. At the later stage, the algorithm is switched to GSO for the local search, which play a critical role in avoiding unnecessary search and reducing the tracking time. Additionally, a novel restart judgment based on the quasi-slope of the power-voltage curve is introduced to enhance the reliability of MPPT systems. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can track the global maximum power point (MPP) swiftly and reliably with higher accuracy under various conditions.
The Differential Power Processing (DPP) converter is a promising multi-module photovoltaic inverter architecture recently proposed for photovoltaic systems. In this paper, a DPP converter architecture, in which each PV-panel has its own DPP converter in shunt, performs distributed maximum power point tracking (DMPPT) control. It maintains a high energy conversion efficiency, even under partial shading conditions. The system architecture only deals with the power differences among the PV panels, which reduces the power capacity of the converters. Therefore, the DPP systems can easily overcome the conventional disadvantages of PCS such as centralized, string, and module integrated converter (MIC) topologies. Among the various types of the DPP systems, the feed-forward method has been selected for both its voltage balancing and power transfer to a modified H-bridge inverter that needs charge balancing of the input capacitors. The modified H-bridge multi-level inverter had some advantages such as a low part count and cost competitiveness when compared to conventional multi-level inverters. Therefore, it is frequently used in photovoltaic (PV) power conditioning system (PCS). However, its simplified switching network draws input current asymmetrically. Therefore, input capacitors in series suffer from a problem due to a charge imbalance. This paper validates the operating principle and feasibility of the proposed topology through the simulation and experimental results. They show that the input-capacitor voltages maintain the voltage balance with the PV MPPT control operating with a 140-W hardware prototype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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