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J-GLOBAL ID：201702256506082494   整理番号：17A1254572

熱電発電機に適用したDC-DCコンバータの動作電圧の最適化【Powered by NICT】

Optimization of the operation power of DC-DC converters applied to thermogenerators

著者 (5件)： de Sousa Bezerra Carlos Daniel (Electrical, Mechanical & Computer Engineering School, University of Goias, Goiania, Brazil) ,  Calixto Wesley Pacheco (Electrical, Mechanical & Computer Engineering School, University of Goias, Goiania, Brazil) ,  da Cunha Reis Marcio Rodrigues (Electrical, Mechanical & Computer Engineering School, University of Goias, Goiania, Brazil) ,  Bezerra Carlos Alberto Vasconcelos (Experimental & Technological Research and Study Group, Federal Institute of Goias, Goiania, Brazil) ,  Alves Aylton Jose (Experimental & Technological Research and Study Group, Federal Institute of Goias, Goiania, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EPE  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究の目的は,熱電発電機の最大電力点の探索を最適化することを目的とした熱電発電プラントを表すモデルを開発することである。使用は人工知能技術により制御したコンバータDC-DC。法は電池として種々の負荷を接続する電圧を調節することで構成され,古典的な制御法と最適制御法を比較した。その結果,ニューラルネットワークは,作業サイクルを迅速かつ効率的に電力パターンを学習するプロセスを行うことを可能にすることを示した。ファジィコントローラは,オーバーシュートを除去する全体的に,満足な性能を持つ高速応答時間を得た。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： *電圧 ,  *最適化 ,  電力 ,  人工知能 ,  制御方式 ,  ファジィコントローラ ,  *変換器 ,  *DC-DCコンバータ ,  最適制御 ,  *熱電発電 ,  オーバシュート ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 高速応答 ,  最大電力点 ,  *熱電発電機 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 太陽電池  (NC03084O) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  電力変換器  (NB08030B) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 熱電発電機 ,  DC-DCコンバータ ,  動作電圧 ,  最適化