論文の概要: Implementation of MPPT Technique of Solar Module with Supervised Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00728v1
• Date: Sat, 2 Oct 2021 05:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 04:13:24.333297
• Title: Implementation of MPPT Technique of Solar Module with Supervised Machine Learning
• Title（参考訳）: 教師付き機械学習による太陽電池モジュールMPPT技術の実装
• Authors: Ruhi Sharmin, Sayeed Shafayet Chowdhury, Farihal Abedin, and Kazi Mujibur Rahman
• Abstract要約: 太陽PVMPPT分析における教師付きMLを用いた手法を提案する。 太陽電池モジュールの最大電力点(MPP)を追跡するために,ニューラルネットワーク(NN)法に基づく改良MPPTアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47248250311484113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we proposed a method using supervised ML in solar PV system for MPPT analysis. For this purpose, an overall schematic diagram of a PV system is designed and simulated to create a dataset in MATLAB/ Simulink. Thus, by analyzing the output characteristics of a solar cell, an improved MPPT algorithm on the basis of neural network (NN) method is put forward to track the maximum power point (MPP) of solar cell modules. To perform the task, Bayesian Regularization method was chosen as the training algorithm as it works best even for smaller data supporting the wide range of the train data set. The theoretical results show that the improved NN MPPT algorithm has higher efficiency compared with the Perturb and Observe method in the same environment, and the PV system can keep working at MPP without oscillation and probability of any kind of misjudgment. So it can not only reduce misjudgment, but also avoid power loss around the MPP. Moreover, we implemented the algorithm in a hardware set-up and verified the theoretical result comparing it with the empirical data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,太陽PVシステムにおける教師付きMLを用いたMPPT解析手法を提案する。 この目的のために、PVシステムの全体図を設計、シミュレーションし、MATLAB/Simulinkでデータセットを作成する。 そこで、太陽電池モジュールの出力特性を解析することにより、ニューラルネットワーク(NN)法に基づく改良MPPTアルゴリズムを前進させ、太陽電池モジュールの最大パワーポイント(MPP)を追跡する。 この課題を遂行するために、列車データセットの広い範囲をサポートする小さなデータでも最適な訓練アルゴリズムとしてベイズ正規化手法が選択された。 理論的な結果から,改良NN MPPTアルゴリズムは,同じ環境下でのPerturbとObserve法と比較して効率が良く,PVシステムは振動や誤判定の確率を伴わずにMPPで動作し続けることが示唆された。 したがって、誤判定を減らすだけでなく、MPP周辺の電力損失を回避することができる。 さらに,このアルゴリズムをハードウェアに実装し,実験データと比較した理論結果の検証を行った。

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