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J-GLOBAL ID：201702265237558980   整理番号：17A1635889

測定データに基づく太陽電池アレイのパラメータ同定に関する研究【Powered by NICT】

Research on parameter identification of photovoltaic array based on measured data

著者 (3件)： Xu Yan (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Baoding, 071003, China) ,  Gao Zhao (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Baoding, 071003, China) ,  Zhu Xiaorong (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Baoding, 071003, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEMS  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： PVアレイモデルの精度は,大規模PVシステムの系統連系運転とスケジューリングのための非常に重要である。PV発電所の測定データに基づいて,ハイブリッド人工魚群とカエル跳びアルゴリズムを採用し,PVアレイの機構モデルの未知パラメータを同定することである。ハイブリッドアルゴリズムを人工魚群アルゴリズム(A FSA)の高速収束とシャッフル蛙跳びアルゴリズム(SFLA)の局所探索の高精度の利点を組み合わせたものである。ハイブリッドアルゴリズムの同定結果とAFSAとSFLAの個体識別の結果を比較し,ハイブリッドアルゴリズムは,二つのアルゴリズムの優位性と有効性を持つことを証明し解析した。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： 高速度 ,  発電所 ,  スケジューリング ,  魚群 ,  近傍探索法 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 個体識別 ,  高精度 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  系統連系運転 ,  太陽光発電システム ,  *パラメータ同定 ,  *ソーラアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 測定データ ,  太陽電池アレイ ,  パラメータ同定 ,  研究