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J-GLOBAL ID：202002246947579637   整理番号：20A1753277

動的電圧回復器に効果的なニューラルネットワーク技術による改良型PV-Windハイブリッドシステム【JST・京大機械翻訳】

Improved PV- Wind Hybrid System with Efficacious Neural Network Technique indeed Dynamic Voltage Restorer

著者 (2件)： Pancholi Roopal (Rajasthan Technical University,Department of Electrical Engineering,Kota,India) ,  Chahar Sunita (Rajasthan Technical University,Department of Electrical Engineering,Kota,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： INCET  ページ： 1-7  発行年： 2020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： 再生可能エネルギーと従来の資源の保全に対する成長の必要性は,システムを持続的に開発したシステムを作るための世界的な需要である。太陽と風力エネルギーは,自然界で証明され,世界的に発電の経済的方法を作り出す。本論文では,効率的なPV-Windハイブリッドシステムを提案した。システムを進めて,出力電圧を拡大するために,著者らは,PVシステムのMPPTにおけるニューラルネットワークベースの制御装置,NARMA-L2制御装置を導入した。同様に,システムの出力電力を上げ,それを歪にするのは,PMSGベースの風力発電システムを使用した。そして,システムのサグと膨潤を維持するために,DVRは,効率的ファジー論理コントローラによって制御された提案ネットワークで使用された。さらに,シミュレーション結果をMATLAB/Simulinkを用いて解析した。Copyright 2020 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： シミュレーション ,  太陽 ,  *電圧 ,  *ネットワーク ,  膨潤 ,  *ニューラルネットワーク ,  ファジィ論理
準シソーラス用語： Simulink ,  最大電力点追従 ,  MATLAB ,  ハイブリッドシステム ,  太陽光発電システム ,  風力発電機 ,  出力電圧 ,  出力電力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 回復 ,  ニューラルネットワーク ,  PV ,  ハイブリッドシステム