最適化手法を用いた超小型衛星の電源システムの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Development of Power System Using Optimization Technique for Nano Satellites

著者名: 松本 優樹（東京電機大学）,金丸 真奈美（東京電機大学）,塚原 彰彦（東京電機大学）,田中 慶太（東京電機大学）

著者名(英語): Yuki Matsumoto (Graduate School of Tokyo Denki University),Manami Kanamaru (Graduate School of Tokyo Denki University),Akihiko Tsukahara (Graduate School of Tokyo Denki University),Keita Tanaka (Graduate School of Tokyo Denki University)

キーワード: 超小型衛星|MPPT制御|山登り法|粒子群最適化法|遺伝的アルゴリズム|Nano Satellites|MPPT Control System|Perturbation and Observation|Particle Swarm Optimization|Genetic Algorithm

要約(日本語): 人工衛星の電力は太陽光パネルにより取得する．我々が開発している衛星はCubeSatに分類され，サイズが規格化されている．側面に搭載する太陽光パネルの枚数は,サイズによる制限があるため，電力制御により取得電力を向上する必要がある．本研究は，太陽光パネルの電力制御に最適化手法を用いることで，従来の制御と比較し取得電力の向上を目指す．太陽光パネルの電力制御は，MPPT制御を用いる．MPPT制御のアルゴリズムには，一般的に山登り法が適用される．この山登り法と，最適化手法の粒子群最適化法，遺伝的アルゴリズムをMATLABのSimulinkで実装し比較した．粒子群最適化法は複数の粒子が探索空間内を移動し，最適解を求める手法である．遺伝的アルゴリズムは遺伝子を2進数で表現し，選択淘汰，交叉，突然変異を用い最適解を求める．シミュレーションの結果，山登り法に比べ遺伝的アルゴリズムの取得電力が4.2%向上し，優位性が確認できたので報告する．