文献
J-GLOBAL ID:201902247000828955
整理番号:19A1199162
PVシステムのための適応進化戦略を用いたPSO-AFSA大域最大電力点追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】
PSO-AFSA Global Maximum Power Point Tracking Algorithm with Adaptive Evolutionary Strategy for PV System
著者 (7件):
Li Jianpo
(School of Computer Science, Northeast Electric Power University, Jilin, China)
,
Dong Pengwei
(School of Computer Science, Northeast Electric Power University, Jilin, China)
,
Zheng Cong
(Global Energy Interconnection Group Co., Ltd., Beijing, China)
,
Liu Fuxin
(Global Energy Interconnection Group Co., Ltd., Beijing, China)
,
Pan Songjun
(Global Energy Interconnection Group Co., Ltd., Beijing, China)
,
Mu Baochun
(Beijing China-Power Information Technology Co., Ltd., Beijing, China)
,
Dong Ziqi
(State Grid Information & Telecommunication Branch, Beijing, China)
資料名:
Smart Innovation, Systems and Technologies
(Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻:
109
ページ:
60-67
発行年:
2019年
JST資料番号:
W5072A
ISSN:
2190-3018
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)