原子力科学・発電技術ジャーナル

新世代太陽光発電システム向け人工ニューラルネットワークベースの高度なアルゴリズム

ヨギニ・ディリップ・ボロール、マノージ・クマール・シン、アルビンド・シャルマ、ハリ・クマール・シン、アマルジート・プーニア、ヘマヴァティ・S

太陽光発電は、その典型的な特性と洗練された操作により、現在の状況では主要な再生可能エネルギー源の 1 つとなっています。ほとんどの場合、太陽光発電の出力は不規則で予測不可能であることが観察されており、このため、負荷端はほとんどの場合ストレスを受けます。光起電 (PV) による発電は、入手の容易さ、低コスト、無視できる環境汚染、メンテナンス料金の低さなどの利点があるため、他の利用可能な再生可能資源と比較して人気が高まっています。変化する環境条件が PV システムの出力に与える劇的な影響を最小限に抑えるために、ほとんどの地域で最大電力点追従 (MPPT) 技術が採用されています。これは、パネルの最大電力出力を追跡して、全体的なエネルギー生成を増やすのに役立ちます。設計が簡単で、コストが低く、出力電力の変動が最小限で優れたパフォーマンス特性があり、変化する条件を簡単かつ迅速に監視できることは、MPPT コントローラーの重要な機能です。本研究では、改良されたニューラル ネットワークに基づく MPPT システムが提案され、開発されました。既存のソフトウェア コンピューティング技術や従来のパワーポイント監視装置と比較すると、提案されたシステムは、過渡応答と定常応答が低くなっています。多次元パフォーマンス分析のために、スタンドアロンの太陽光発電システムに関する広範な研究が行われています。出力が研究され、大幅な変化が強調され、必要な説明が続いています。