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J-GLOBAL ID：202002291254553864   整理番号：20A0766217

太陽光発電モデルのパラメータ抽出のための動的Gauss突然変異による勝者主導競合群最適化器【JST・京大機械翻訳】

Winner-leading competitive swarm optimizer with dynamic Gaussian mutation for parameter extraction of solar photovoltaic models

著者 (6件)： Xiong Guojiang (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ,  Zhang Jing (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ,  Shi Dongyuan (State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Zhu Lin (Department of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Tennessee, Knoxville, TN 37996, USA) ,  Yuan Xufeng (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ,  Tan Zhukui (Electric Power Research Institute of Guizhou Power Grid Co., Ltd., Guiyang 550002, China)
資料名： Energy Conversion and Management  (Energy Conversion and Management)
巻： 206  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： 太陽光発電(PV)セル/モジュールの未知パラメータを含むための正確で信頼できる値を抽出することは,PVシステムの特性解析,故障診断,最大電力点追跡,および効率評価にかなり重要である。メタ発見的アルゴリズムを用いてこの問題を解決することは,高度に非線形な多モード最適化問題におけるそれらの汎用性と有望な応用のために最近注目を集めている。本論文において,WLCSODGMと呼ばれる競争的群れ最適化装置(CSO)の効率的で有効な変異体を提示して,PVモデルのパラメータ抽出問題を解明した。CSOは粒子群最適化の先進的な変種であり,特にユニモーダル最適化問題に関して良く機能する。しかし,ここで考察したような複雑な多モード最適化問題を解くとき,その不十分な探索により,局所最適に容易に捕捉される。WLCSODGMにおいて,2つの改良されたコンポーネントを導入して,CSOの不適切性を改善した。一方で,勝者主導探索戦略を提案し,探査を支援し,より有望な領域を位置決めするのを助ける。他方では,伸長可能な突然変異振幅と適応可能な突然変異確率を有する動的Gauss突然変異演算子を統合して,劣った局所的最適化からの個体ジャンプを助けるために探査をさらに強化した。WLCSODGMを4つの異なるPVモデルに適用し,合計12の最先端アルゴリズムを用いて検証した。さらに,改善された要素と関連するアルゴリズムパラメータの影響も実験的に評価した。結果は,WLCSODGMが他のアルゴリズムと比較して有意に良いか非常に競争力があることを実証した。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： *太陽光発電 ,  性能分析 ,  汎用性 ,  *最適化 ,  光起電力 ,  最適化問題 ,  アルゴリズム ,  故障診断 ,  多モード ,  *突然変異
準シソーラス用語： 突然変異演算子 ,  粒子群最適化 ,  最大電力点追従 ,  太陽光発電システム ,  *パラメータ抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 競合群最適化器 ,  Gauss変異 ,  パラメータ抽出 ,  光起電力

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 太陽光発電 ,  モデル ,  パラメータ抽出 ,  突然変異 ,  競合 ,  最適化