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J-GLOBAL ID：202002288195667395   整理番号：20A1027997

太陽電池モジュールのパラメータ同定のための直交Nelder-Mead Moth火炎法【JST・京大機械翻訳】

Orthogonal Nelder-Mead moth flame method for parameters identification of photovoltaic modules

著者 (7件)： Zhang Hongliang (Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China) ,  Heidari Ali Asghar (School of Surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Heidari Ali Asghar (Department of Computer Science, School of Computing, National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Wang Mingjing (Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang 550000, Viet Nam) ,  Zhang Lejun (College of Information Engineering, Yangzhou University, Yangzhou, 225127) ,  Chen Huiling (Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China) ,  Li Chengye (Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou 325000, China)
資料名： Energy Conversion and Management  (Energy Conversion and Management)
巻： 211  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)

抄録/ポイント： 実際の電圧と電流データによる太陽光発電システム(PV)モデルの最適パラメータの定義は,太陽光発電システムの設計,エミュレーション,推定,支配,および最適化の間の重要なプロセスである。したがって,適切な最適化法に基づくモデルの最適パラメータを効果的に進める必要がある。この目的のために,本論文では,NMSOLMFOと呼ばれる太陽電池モデルのパラメータを同定するための局所探索による直交ガ火炎最適化(MFO)を提案した。提示した方法を,MFOの主な探索的および爆発的機構に基づいて組織化した。また,その探査と開発能力は,直交学習(OL)戦略とNelder-Meadシンプレックス(NMS)法によって強化され,この新しい方式は中心的傾向の間のより安定した平衡をサポートする。新しいMFOベースの方法において,OL戦略は劣ったエージェントのためのより健康な候補位置を構築することができて,次に,それらをいくつかの合理的試験を通して合理的な前向きゾーンを探査するために指示した。さらに,NMS局所探索方式は,探索過程を通してその近傍を探索することによってグローバル最適解の精度を強化することができて,グローバル最適を初期点として取り入れた。本研究では,最初に,開発したMFOベース手法を用いて,30DのIEEE CEC2014ベンチマーク事例に取り組み,高次元および多モード問題を解く方法の有効性を評価した。次に,それを単一ダイオードモデル(SDM),二重ダイオードモデル(DDM),および光起電力モジュールモデル(PVM)のパラメータ同定を扱うために利用する。結果と統計的研究は,NMSOLMFOが精度と収束性に関する他の調査方法の大部分を上回ることができることを示した。得られた結果は,新しいアプローチがPVモデルにおけるパラメータ定義のための新しい実用的ツールを提供でき,PVシステムの改良に有益であることを意味する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *太陽電池 ,  電圧 ,  電流 ,  学習 ,  エミュレーション ,  ダイオードモデル ,  多モード ,  *直交性 ,  ベンチマーク ,  エージェント ,  近傍探索法
準シソーラス用語： *パラメータ同定 ,  最適解 ,  最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 太陽モジュール ,  パラメータ同定 ,  ガの火炎最適化 ,  直交学習 ,  シンプレックス法

分類 (3件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  燃料電池  (YB04040V) ,  太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 太陽電池モジュール ,  パラメータ同定 ,  火炎