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J-GLOBAL ID：201702230780348019   整理番号：17A1346006

タービン放電のニューラルネットワークに基づく推定を用いた可変速小型水力発電所のための最大効率点追従(MEPT)【Powered by NICT】

Maximum Efficiency Point Tracking (MEPT) for Variable Speed Small Hydropower Plant With Neural Network Based Estimation of Turbine Discharge

著者 (1件)： Borkowski Dariusz (Institute of Electromechanical Energy Conversion, Cracow University of Technology, Krakow, Poland)
資料名： IEEE Transactions on Energy Conversion  (IEEE Transactions on Energy Conversion)
巻： 32  号： 3  ページ： 1090-1098  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0179C  ISSN： 0885-8969  CODEN： ITCNE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,可変速運転(VSO)で動作する小型水力発電所(SHP)の制御システムを提案した。一般に,VSOは,風車運転放電を増加させ,広い動作範囲で高い効率を示した。は元の設計条件とは異なる条件下で特に有利である。水文条件の変化は,制御システムへの調整を必要とする,新しい最大効率点追跡(MEPT)アルゴリズムを提案した。負荷コントローラに実装したMEPTアルゴリズムは勾配法を採用した。適応負荷制御器と組み合わせたPIコントローラに基づく水位調速機を解析した。タービン放電の厄介な測定は,ニューラルネットワークに基づく推定器で置き換えた。システムパラメータの相関分析は,主成分分析を用いて行った。提案したアルゴリズムは,プログラマブル論理コントローラで実現し,二つの単一制御されたプロペラタービンと150kW出力の実低落差SHPで試験した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  水位 ,  風車 ,  主成分分析 ,  傾斜法 ,  調速機 ,  *タービン ,  負荷制御 ,  アルゴリズム ,  *放電 ,  制御系 ,  制御装置
準シソーラス用語： システムパラメータ ,  PIコントローラ ,  *可変速 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： タービン ,  放電 ,  ニューラルネットワーク ,  推定 ,  可変速 ,  小型水力発電