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J-GLOBAL ID:202002241807019313   整理番号:20A2789465

太陽光発電単一および二重ダイオードモデルのパラメータ最適化のための意識近傍スキームに基づくラプラシアンフジツボ交配アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Conscious neighborhood scheme-based Laplacian barnacles mating algorithm for parameters optimization of photovoltaic single- and double-diode models
著者 (2件):
資料名:
巻: 226  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: A0552A  ISSN: 0196-8904  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,太陽電池ダイオードモデルを解くためのNLBMAと名付けた,新しい意識近傍戦略ベースのラプラシアンバーナクルの交配アルゴリズムを提案した。それは,不十分な多様化と強化の傾斜と,元のバーナクルの交配アルゴリズム(BMA)の局所最適におけるエントラップメントに取り組むための不可欠で慎重な改善である。この点に関して,提案したNLBMAは,探索空間内の異なる領域を探索することにより,バーナクルの探索能力を高めるために,ラプラシアンベースの交差探索(LCS)と近傍ベースワーキング探索(NWS)と呼ばれる2つの新しい探索方法論を導入した。この意味で,LCSは解の多様化を改善し,一方,NWSは解品質を洗練することによって強化能力の強化で動作し,次に局所と大域探索の間の均衡を意識的に強化できる。提案したNLBMAを用いて,光起電力(PV)ユニットの単一ダイオード(SD)と二重ダイオード(DD)モデルのパラメータを最適化した。すべての実験において,NLBMAを標準BMAおよび種々の最先端の最近の最適化アルゴリズムと比較した。包括的および統計的結果は,NLBMAが他のピアと比較して,より正確で優れていて,すべての研究のPVモデル/モジュールに対して,NLBMAは,他のものより,電流の二乗平均平方根誤差(RMSE)に対して,一貫して改善された結果を達成することを証明した。例えば,R.T.Cに対するNLBMAによって見出されたRMSEの結果。フランスのシリコン太陽電池は,SDモデルに対して7.73006e-4A,DDモデルに対して7.5242e-4Aであり,元のBMA変異体に対して,それぞれ83.23%および90.94%の改善率であった。KC200GTモジュールでは,得られたRMSE値は,元のBMA変異体のSDとDDモジュールに対して,それぞれ,1.48%と96.27%の節約で,1.9827e-3Aと2.0083e-3Aであった。光ワットPWP-201モジュールに対して,結果は,元のBMA変異体と比較して,SDおよびDDモデルに対して,それぞれ,3.3610e-2Aおよび3.3043e-2Aであり,SDおよびDDモデルに対して,それぞれ,67.19%および73.55%であった。したがって,NLBMAは,PVモデルのパラメータ抽出の問題に取り組むために,その優位性と信頼性を効率的に証明できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
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太陽光発電  ,  放射,大気光学  ,  太陽電池  ,  太陽エネルギー 

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