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J-GLOBAL ID:202102233574937726   整理番号:21A0149773

部分的遮光条件下の太陽光発電システムに適用した適応ニューロファジィ推論システムベースMPPTアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Based MPPT Algorithm applied to Photovoltaic Systems Under Partial Shading Conditions
著者 (5件):
資料名:
巻: 2020  号: CACS  ページ: 1-6  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)
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太陽電池(PV)システムでは,PVモジュールは通常直列にカスケードされ,より高い出力電力を生成し,部分遮光条件(PSC)下のP-V特性は非線形性を持つ多重ピークを示す。摂動と観測(P&O)と増分コンダクタンス(InC)のようないくつかの伝統的追跡方法は,PSCの下でグローバル最大電力点(GMPP)追跡を実現できない。さらに,パーティクルスウォーム最適化(PSO)のような最近提案された大域的最大電力点追跡(GMPPT)法は,PVアレイのGMPPを位置決めするために,多くの時間を費やす可能性がある。その結果,PSC下のPVアレイを,まだ最大電力を効率的に発生できるため,本論文では,適応Neuroファジー推論システム(ANFIS)ベースのMPPT法を提案して,それは,高価な放射照度センサを使用することなく,ANFISとMPPTへの粒子の概念を,リンゴANFISと粒子の概念を,提案した。GMPPをオンラインで探索する代わりに,提案したANFISベースのMPPTは,探索時間をエコノマイゼーションするためにオフラインで生成された訓練データペアを使用し,シミュレーションの下でゼロ振動と同時にGMPP追跡を終了する。さらに,提案したMPPT法の追跡時間と効率は,シミュレーションの下でそれぞれ平均6.04ステップと99.85%に達し,実装の下で高速追跡速度を検証した。他の方法と比較して,提案したMPPTは,GMPPのまわりでより高い効率とゼロ振動によって,より速い追跡を持った。Copyright 2021 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】
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