AI-Driven Optimization for Solar Energy Systems : AI-Driven Optimization for Solar Energy Systems: Nature-Inspired Algorithms for Solar Energy System. DE

Sprache: Englisch

Verlag: Omniscriptum, LAP Lambert Academic Publishing, 2025

6202452587 / 9786202452588

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Neuware - The rising global demand for sustainable energy has accelerated solar PV adoption, yet efficiency is limited by challenges such as variable irradiance, partial shading, storage, and grid integration. This study explores 15 nature-inspired AI optimization algorithms-ABC, PSO, PIO, DIO, PDO, SMO, RIOA, ACO, TIOA, OIOA, EIO, CIO, OOA, PIOA, and MLO-that mimic biological behaviors to solve nonlinear, multi-objective problems in solar systems. Using theoretical models and case studies, the research shows how these methods improve MPPT, tilt/orientation, storage scheduling, microgrid dispatch, and reliability. Results highlight ABC, ACO, TIOA, CIO, RIOA, and OOA as top performers, achieving 98-99% MPPT efficiency, 6-9% annual yield gains, and major reductions in storage losses and diesel reliance. Lightweight approaches like PDO and simplified ABC excel in embedded MPPT, while CIO, OIOA, and EIO deliver high-accuracy offline tilt and layout optimization. Specialized roles include MLO for power quality and PIOA/OOA for resource scheduling. Collectively, these algorithms provide adaptive, scalable solutions that boost efficiency, cut costs, and enhance sustainability in solar energy.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786202452588

Titel
AI-Driven Optimization for Solar Energy Systems : AI-Driven Optimization for Solar Energy Systems: Nature-Inspired Algorithms for Solar Energy System. DE
Autor
Mohammad Shariful Islam
Verlag
Omniscriptum, LAP Lambert Academic Publishing
Veröffentlichungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6202452587
ISBN-13
9786202452588
Abmessungen
220x150x33 mm

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