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J-GLOBAL ID：201802269483182334   整理番号：18A0537003

人工ニューラルネットワーク技術を用いて開発した集光型太陽熱発電モデル【Powered by NICT】

A developed concentrated solar power model using artificial neural network technique

著者 (7件)： Moukhtar Ibrahim (Electrical and Electronics Engineering Department, Kyushu Institute of Technology, Kitakyushu, Japan) ,  Elbaset Adel A. (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Minia University, Minia, Egypt) ,  Dein Adel Z. El (Electrical Engineering Department, Faculty of Energy Engineering, Aswan University, Aswan, Egypt) ,  Qudaih Yaser (Heat engineering Department, Samara National Research University, Samara, Russia) ,  Blagin Evgeny (Heat engineering Department, Samara National Research University, Samara, Russia) ,  Uglanov Dmitry (Heat engineering Department, Samara National Research University, Samara, Russia) ,  Mitani Yasunori (Electrical and Electronics Engineering Department, Kyushu Institute of Technology, Kitakyushu, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MEPCON  ページ： 1346-1351  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： この論文では,集光太陽熱発電(CSP)出力をシミュレートするために開発したモデル設計を提示した。セントラルタワー受信機(CTR)は人工神経回路網(ANN)技術に基づく制御法を設計した。この開発したモデル化手法では,MLP(多層パーセプトロン)ネットワークに基づくANN法のモデルを用いて,推定値での受信機出力温度を調整するために塔受信機(Pth,tr)で受信した太陽熱発電の任意の値で熱伝達流体(HTF)の質量流量を評価することである。このモデルの利点は,モデルに必要な入力データの単純化と最小化である。一方,シミュレーション結果は,この研究における方法論は簡単で固定的にCTRモデルの性能を評価したことを示した。Copyright 2018 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： 制御方式 ,  塔状構造物 ,  推定量 ,  モデリング ,  質量流量 ,  多層パーセプトロン ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *太陽熱発電 ,  簡素化 ,  受信機 ,  *モデル ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 熱伝達流体 ,  *集光型太陽熱発電 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 太陽熱発電  (NB03100U) ,  冷凍装置  (PD03000T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  開発 ,  集光型太陽熱発電 ,  モデル