研課題
J-GLOBAL ID:202104020682800530
研究課題コード:10102357
組み込み神経回路によって環境に自動適応する太陽電池の最大電力点高速追従装置
実施期間:2010 - 2010
実施機関 (1件):
研究責任者:
(
, 工学部, 教授 )
研究概要:
組み込み機器向けの追記学習を可能とする神経回路ソフトウエアLimited General Regression Neural Networkを提案し、これをマイコンに組み込んで太陽電池用最大電力点追従コンバータを製作した。これにより、太陽電池固有の電流-電圧特性を運用中に自動的に学習し、常に高速に最大電力点追従制御を実現する。特にこのコンバータではマイコンの電源を、装着した太陽電池セルから賄うように設計されており、個々の太陽電池セルに装着してバイパスダイオードを介して直列つなぎにすることが可能である。こうすることで、複雑なIV特性を持つ場合においても正確かつ高速に最大電力点追従を高速に行うことを可能にした。
タイトルに関連する用語 (6件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した研究課題タイトルの用語をもとにしたキーワードです
,
,
,
,
,
研究制度:
>
>
>
研究所管機関:
前のページに戻る