2種類の粒子群最適化法による太陽電池モデルの最大電力点探索

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2016/11/01

タイトル(英語): Maximum Power Point Search Strategy with Two Particle Swarm Optimizers for Photovoltaic Model

著者名: 松下　春奈（香川大学工学部），黒川　弘章（東京工科大学工学部），高坂　拓司（大分大学工学部）

著者名(英語): Haruna Matsushita (Faculty of Engineering, Kagawa University), Hiroaki Kurokawa (School of Engineering, Tokyo University of Technology), Takuji Kousaka (Faculty of Engineering, Oita University)

キーワード: 最大電力点（MPP），粒子群最適化（PSO），固定点検出　　maximum power point (MPP)，particle swarm optimization (PSO)，detection of fixed point

要約(英語): This study applies a circuit solution detecting technique by the particle swarm optimization (PSO) to search the maximum power point (MPP) in the photovoltaic (PV) model. A task of the proposed method is to find system parameters which produce the maximum power, however, finding the MPP requires an information of the circuit solution. The proposed method consists of two PSOs that search the MPP and the circuit solution, respectively. We confirm that the proposed method can obtain the parameters with same accuracy as the exact calculation in a less amount of iterations.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.136 No.11 （2016） 特集：電気関係学会関西連合大会

本誌掲載ページ: 1610-1611 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/136/11/136_1610/_article/-char/ja/