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J-GLOBAL ID：202202281839117208   整理番号：22A0981944

天然ゼオライト板に基づく光起電力熱システムにおける電力に及ぼす温度の影響の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of the effect of temperature on electric power in photovoltaic thermal systems based on natural zeolite plates

著者 (3件)： Metlek Sedat (Department of Electronic and Automation, Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Burdur, Turkey) ,  Kandilli Canan (Department of Mechanical Engineering, Usak University, Usak, Turkey) ,  Kayaalp Kiyas (Department of Computer Engineering, Isparta Applied Sciences University, Isparta, Turkey)
資料名： International Journal of Energy Research  (International Journal of Energy Research)
巻： 46  号： 5  ページ： 6370-6382  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0249B  ISSN： 0363-907X  CODEN： IJERDN  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： 本研究は,自然ゼオライト板に基づく光起電力熱システム(PVT)によって得られた電力に対するパネル温度の影響を予測することを目的とする。それは,長い短期メモリ(LSTM)と多層フィードフォワード(MLF)アルゴリズムを使用して実行して,それは一般的な回帰ベースの深層学習法である。天然ゼオライト板と統合したPVTシステムの実験測定から得た回帰データを用いて,電気出力に対する温度の影響を予測できるモデルを開発した。本研究では,多結晶PVTパネルを選択し,設計モデル,温度,日射,および光起電力パネル温度値を入力として評価し,出力として発電する電力量を評価した。平均絶対誤差,二乗平均平方根誤差(RMSE),平均絶対百分率誤差(MAPE),およびR2関数を,決定した最適超パラメータで設計したLSTMおよびMLFモデルの予測結果に用いた。長い短期記憶(LSTM)とMLFアルゴリズムに対するMAPEとR2値は,それぞれ0.131と0.923と同様に,0.100と0.996と決定した。これらの値から理解できるように,PVTパネルに対する設計温度の影響は,LSTMアルゴリズムによる誤差の非常に小さいマージンで計算できる。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  記憶装置 ,  *光起電力 ,  *沸石 ,  *電力 ,  実験 ,  多結晶 ,  日射 ,  フィードフォワード ,  モデル ,  *ゼオライト ,  パネル
準シソーラス用語： ソーラパネル ,  電気出力 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層学習 ,  長期短期記憶 ,  多層フィードフォワード ,  天然ゼオライト板 ,  太陽光発電パネル

分類 (2件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  太陽エネルギー利用機器  (QE05020H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 天然ゼオライト ,  光起電力 ,  予測