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J-GLOBAL ID：202202284068351975   整理番号：22A0451151

メタヒューリスティックアプローチによる太陽光発電における遮光軽減技術に関する現状のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A state-of-the-art review on shading mitigation techniques in solar photovoltaics via meta-heuristic approach

著者 (3件)： Pathak Pawan Kumar (School of Automation, Banasthali Vidyapith, Banasthali, Rajasthan, India) ,  Yadav Anil Kumar (Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Hamirpur, Hamirpur, H.P., India) ,  Alvi P. A. (Department of Physics, Banasthali Vidyapith, Banasthali, Rajasthan, India)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 1  ページ： 171-209  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 太陽電池(SPV)ベースのクリーナーエネルギーの生産を高めるために,最大電力点(MPP)追跡(MPPT)方式を利用した。SPVシステムからの信頼できて有効なMPP抽出を確実にするため,異なるMPPT方式の開発と実装は非常に重要である。本論文は,メタヒューリスティックアプローチと人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づく部分遮光(PS)条件の下でのSPVシステムにおけるMPPTスキームの厳密で包括的なレビューを提示することを意図する。近年,最新の最適化ベースグローバルMPP(GMPP)抽出スキームは研究者から多くの注目を集めている。このレビュー論文では,13の最新の最適化とANNベースのGMPP追跡技術を,それらのフローチャートと詳細な数学的モデリングによって鮮明に記述した。本研究では,追跡効率,追跡時間,応用,検知パラメータ,変換器利用,定常状態振動,実験セットアップ,およびキーノートのようなパラメータに従って,すべての方式を評価した。厳密なレビューに基づいて,人工ゴリラトループ最適化器と呼ばれる最近導入されたメタヒューリスティックアプローチに基づく新しいGMPP抽出方式を提案した。本レビューは,PS条件下でSPVシステムからGMPPを抽出するため,これらのMPPT技術を適用するための包括的な情報源として役立つ。さらに,この分野におけるさらなる研究のためのワンストップハンドブックと考えることができる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  太陽電池 ,  変換器 ,  情報源 ,  ニューラルネットワーク ,  流れ図 ,  *発見的方法 ,  *太陽光発電 ,  ハンドブック ,  遮光
準シソーラス用語： 最大電力点追従 ,  定常状態 ,  数理モデリング ,  最大電力点 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： SPVシステム ,  部分陰影(PS)条件 ,  Meta-ヒューリスティックアプローチ ,  人工ニューラルネットワーク(ANN)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒューリスティックアプローチ ,  太陽光発電 ,  遮光 ,  現状 ,  レビュー