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J-GLOBAL ID：201902282193771140   整理番号：19A2770180

電池充電用の短絡電流ベースANN MPPT【JST・京大機械翻訳】

Short Circuit Current Based ANN MPPT For Battery Charging

著者 (4件)： Hidayat Achmad (Politeknik Elektronika Negeri Surabaya,Electrical Engineering Department,,,,) ,  Muhammad Ayatullah Bela (Politeknik Elektronika Negeri Surabaya,Electrical Engineering Department,,,,) ,  Ayub Windarko Novie (Politeknik Elektronika Negeri Surabaya,Electrical Engineering Department,,,,) ,  Efendi Moh. Zaenal (Politeknik Elektronika Negeri Surabaya,Electrical Engineering Department,,,,)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IES  ページ： 422-427  発行年： 2019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： 太陽光はエネルギー源として太陽光を電力に変換できる装置である。しかし,太陽光の異常な強度は,光起電力によって発生する不安定な電気を引き起こすことができる。最大電力点追跡(MPPT)は,太陽光発電の出力を最大化するための解決策の一つである。人工ニューラルネットワーク(ANN)法を用いて,光起電力の出力を最大化した。ANNはニューロンシステムに基づく計算法である。本論文では,電池充電に適用した短絡電流ベースのANN MPPTを提案した。太陽光発電から最大電力を得るためのデューティサイクルを制御するために,ANNをマイクロコントローラに設置した。太陽光発電からの短絡電流をANN法の入力として使用し,デューティサイクルをターゲットとして使用した。実験に基づいて,MPPT ANN制御は様々なタイプの放射照度において最大電力を生産することができる。Non MPPTによって生産された電力と比較すると,MPPT ANNは,種々の種類の放射照度データにおいて0,1~12,63Wの間の電力を増加させた。120分間電池を充電するのに使用したとき,MPPT ANNは電池SOCを20%増加させることができたが,Non MPPTは電池SOCを15%だけ増加させることができた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電池 ,  放射照度 ,  光起電力 ,  ニューラルネットワーク ,  *短絡電流 ,  電力 ,  太陽光発電 ,  マイクロコントローラ ,  太陽光 ,  ニューロン ,  *充電
準シソーラス用語： デューティサイクル ,  ピーク電力 ,  エネルギー源 ,  *最大電力点追従 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電池 ,  充電 ,  短絡電流 ,  MPPT