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J-GLOBAL ID：201702257906331813   整理番号：17A1264175

バイオインスパイアードホタルアルゴリズムを用いた太陽電池モジュールのパラメータ推定【Powered by NICT】

Parameter estimation of photovoltaic module using bio-inspired firefly algorithm

著者 (4件)： Louzazni Mohamed (Laboratory of Innovative Technologies, National School of Applied Sciences (ENSA), Abdelmalek Essaadi University, Tangier, Morocco) ,  Khouya Ahmed (Laboratory of Innovative Technologies, National School of Applied Sciences (ENSA), Abdelmalek Essaadi University, Tangier, Morocco) ,  Amechnoue Khalid (Laboratory of Innovative Technologies, National School of Applied Sciences (ENSA), Abdelmalek Essaadi University, Tangier, Morocco) ,  Craciunescu Aurelian (Faculty of Electrical Engineering, University “Politehnica” of Bucharest, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IRSEC  ページ： 591-596  発行年： 2016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： 太陽電池モジュールの電流-電圧特性は非線形,多変数,マルチモーダルと電気固有パラメータを最適化することは困難である。従来法が高い精度で光起電力モジュールのパラメータを最適化するためにできなかった。近年,ホタルアルゴリズムのようなバイオにヒントを得たアルゴリズムは,非線形で複雑なシステム,ホタルの群のフラッシングパターンと挙動を最適化するために意図されている。さらに,ホタルアルゴリズムの確率論的最適化アルゴリズムの最も強力なアルゴリズムである。さらに,蛍アルゴリズムは,三十六の多結晶シリコン太陽電池を直列に接続した太陽電池モジュール(Photowatt PWP201)の電気固有パラメータを抽出し,45°Cと1000W/m~2実験電流-電圧でするために本論文で提案した。得られた光起電力モジュール解析モデルと電流予測値は太陽電池モジュールパラメータ推定に用いた実験値と良く一致した。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： 電圧 ,  最適化 ,  確率論 ,  解析モデル ,  光起電力 ,  *太陽電池 ,  *パラメータ推定 ,  多モード ,  *アルゴリズム ,  電流
準シソーラス用語： 予測値 ,  結晶シリコン太陽電池 ,  最適アルゴリズム ,  *ホタルアルゴリズム ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (2件)： 太陽電池モジュール ,  パラメータ推定