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Enhanced whale optimization algorithm for maximum power point tracking of variable-speed wind generators

机译：增强型鲸井优化算法，可变速度风发电机的最大功率点跟踪

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This paper proposes an enhancement of the meta-heuristic whale optimization algorithm (WOA) for maximum power point tracking (MPPT) of variable-speed wind generators. First of all, twenty-three benchmark functions tested the enhanced whale optimization algorithm (EWOA). Then the statistical results of EWOA compared with the results of other algorithms (WOA, salp swarm algorithm (SSA), enhanced SSA (ESSA), grey wolf optimizer (GWO), augmented GWO (AGWO), and particle swarm optimization (PSO). Also, the non-parametric statistical test and convergence curves proved the superiority and the speed of the EWOA. After that, the EWOA and WOA are implemented to design optimal Takagi-Sugeno fuzzy logic controllers (FLCs) to enhance the MPPT control of variable-speed wind generators. Moreover, real wind speed data has confirmed the robustness of optimal EWOA-MPPT. In conclusion, the simulation results revealed that the EWOA is a promising algorithm to be applied for solving different engineering problems. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文提出了增强了变速风力发电机的最大功率点跟踪（MPPT）的元启发式鲸鲸优化算法（WOA）。首先，二十三个基准函数测试了增强的鲸瓦优化算法（EWOA）。然后，EWOA的统计结果与其他算法的结果相比（WOA，SALP群算法（SSA），增强的SSA（ESSA），灰狼优化器（GWO），增强GWO（AGWO）和粒子群优化（PSO）。此外，非参数统计测试和收敛曲线证明了EWOA的优越性和速度。之后，EWOA和WOA被实施为设计最佳Takagi-Sugeno模糊逻辑控制器（FLC），以增强变量的MPPT控制 - 速度风力发电机。此外，实际风速数据已经证实了最佳EWOA-MPPT的稳健性。总之，仿真结果表明，EWOA是应用于解决不同工程问题的有前途的算法。（c）2019 Elsevier BV所有权利保留。

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