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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 1,602 - 1,607 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2024.73.9.1602
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This paper, we conducted a study on methods for improving the power production efficiency of photovoltaic power systems using machine learning. The InC method, one of the MPPT methods used to improve the power production efficiency of photovoltaic power systems, determines the power production efficiency by the size of the slope, and to compensate for the disadvantages that occur in this process, we propose an OS MPPT (Optimized Slope MPPT) method that optimizes the constant α value that determines the size of the slope by introducing the optimization method of machine learning.
The effects of the OS MPPT method were analyzed through simulation experiments and field experiments. The results of comparing the calculated values by accumulating the produced power showed that the performance of the OS MPPT control method was effective. It is expected to contribute to the promotion of power production when applied to photovoltaic power systems.
The effects of the OS MPPT method were analyzed through simulation experiments and field experiments. The results of comparing the calculated values by accumulating the produced power showed that the performance of the OS MPPT control method was effective. It is expected to contribute to the promotion of power production when applied to photovoltaic power systems.
목차
Abstract
1. 서론
2. InC 기법과 머신러닝의 최적화 기법 고찰
3. OS MPPT 기법의 적용 및 효과 분석
4. OS MPPT 기법의 효과 검증 실험
5. 결론
References
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