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J-GLOBAL ID：201702272482538468   整理番号：17A1283112

改良粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,PVモジュールのパラメータを同定した。【JST・京大機械翻訳】

Photovoltaic module parameters identification using an improved multi-group particle swarm optimization algorithm

著者 (6件)： Wu Yue (福州大学微納器件与太陽能電池研究所,福建福州,350116) ,  Chen Zhicong (福州大学微納器件与太陽能電池研究所,福建福州,350116) ,  Wu Lijun (福州大学微納器件与太陽能電池研究所,福建福州,350116) ,  Lin Peijie (福州大学微納器件与太陽能電池研究所,福建福州,350116) ,  Cheng Shuying (福州大学微納器件与太陽能電池研究所,福建福州,350116) ,  Lu Peimin (福州大学微納器件与太陽能電池研究所,福建福州,350116)
資料名： Fuzhou Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Fuzhou Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 45  号： 1  ページ： 108-114  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3290A  ISSN： 1000-2243  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： PVモジュールのパラメータ同定の問題を解決するために,低い計算複雑性の目的関数を調整することによって,探索空間を最適化するために,モデルのパラメータを推定することによって,低い計算複雑性の目的関数を再構築した。次に,多群粒子群最適化アルゴリズムと単純なアルゴリズムの利点を組み合わせて,N-MPSOハイブリッドアルゴリズムを構築して,PVモジュールのパラメータを正確に同定した。そして,それは,PVモデルのパラメータを正確に同定することができた。最後に,いくつかの実際の光起電力モジュールの測定データを用いて,提案した方法を検証した。結果は以下を示した。従来のアルゴリズムと比較して,N-MPSOアルゴリズムはより正確で,迅速で,任意の環境条件の下でPVモジュールのモデルパラメータを同定することができて,PVモジュールおよびPV発電所の設計,試験および診断に対して実際的な意義がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  再構成 ,  *アルゴリズム ,  目的関数 ,  発電所 ,  光起電力 ,  *最適化
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  環境条件 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  探索空間 ,  パラメータ同定 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： PV module ,  parameter identification ,  N-MPSO algorithm

分類 (2件)： 太陽電池  (NC03084O) ,  太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 粒子群最適化 ,  PSO ,  アルゴリズム ,  PV ,  モジュール ,  パラメータ ,  同定