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J-GLOBAL ID：202202225789909509   整理番号：22A1104506

変動する気象条件の下での太陽光発電システムのためのANFIS技術を用いたGMPPのシミュレーションベース推定【JST・京大機械翻訳】

Simulation Based Estimation of GMPP Using ANFIS Technique for Photovoltaic System Under Varying Weather Conditions

著者 (2件)： Taylor Adeyemi (Prairie View A&M University,Department of Computer and Electrical Engineering,Prairie View,Texas,United States) ,  Musa Sarhan M. (Prairie View A&M University,Department of Computer and Electrical Engineering,Prairie View,Texas,United States)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ISMODE  ページ： 57-62  発行年： 2022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： 既存のAIベースの最大電力点追跡(MPPT)方式は,非線形P-V曲線を通してGMPPを予測し推定するために,太陽放射照度,太陽エネルギーシステム入力電圧,および入力電流測定のような感覚情報を使用し,それによって従来のMPPT法の制約を克服する。いくつかの気象および環境因子は,太陽PVモジュールの電力出力に影響を及ぼすことができる。異なる環境下での太陽放射照度とセル温度は,太陽光発電システムのMPPに直接影響する重要な気象パラメータである。本研究では,最大電力点追跡の基本概念を概説し,GMPP推定のためのいくつかの性能AIベースMPPTアルゴリズムを比較した。これらの手法を評価し,比較した後,修正遺伝的アルゴリズム(GA)訓練適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)を提案した。本方法をSimulinkでモデル化し,シミュレーションして,種々の太陽照射とPVセル温度値の下でGMPPを推定する方法の正当性と信頼性を示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *太陽 ,  信頼性 ,  電力 ,  *気象 ,  太陽エネルギー ,  *気象条件 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： Simulink ,  最大電力点追従 ,  環境因子 ,  *太陽光発電システム ,  気象パラメータ ,  太陽放射照度 ,  太陽照射 , 【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 (5件)： 気象条件 ,  太陽光発電システム ,  ANFIS ,  シミュレーション ,  推定