論文の概要: Transformer based time series prediction of the maximum power point for solar photovoltaic cells
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16342v1
- Date: Tue, 24 Sep 2024 17:26:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 08:51:05.775750
- Title: Transformer based time series prediction of the maximum power point for solar photovoltaic cells
- Title（参考訳）: 変圧器を用いた太陽電池セルの最大電力点の時系列予測
- Authors: Palaash Agrawal, Hari Om Bansal, Aditya R. Gautam, Om Prakash Mahela, Baseem Khan,
- Abstract要約: 本稿では,太陽太陽電池セルにおける深層学習に基づく最大パワーポイントトラッキング(MPPT)の改良を提案する。
本稿では, 環境条件を包括的に表現する。
提案モデルでは, 広範囲の大気環境において, 強靭で動的かつ非相対的に電力点追跡を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24233709516962787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes an improved deep learning based maximum power point tracking (MPPT) in solar photovoltaic cells considering various time series based environmental inputs. Generally, artificial neural network based MPPT algorithms use basic neural network architectures and inputs which do not represent the ambient conditions in a comprehensive manner. In this article, the ambient conditions of a location are represented through a comprehensive set of environmental features. Furthermore, the inclusion of time based features in the input data is considered to model cyclic patterns temporally within the atmospheric conditions leading to robust modeling of the MPPT algorithm. A transformer based deep learning architecture is trained as a time series prediction model using multidimensional time series input features. The model is trained on a dataset containing typical meteorological year data points of ambient weather conditions from 50 locations. The attention mechanism in the transformer modules allows the model to learn temporal patterns in the data efficiently. The proposed model achieves a 0.47% mean average percentage error of prediction on non zero operating voltage points in a test dataset consisting of data collected over a period of 200 consecutive hours resulting in the average power efficiency of 99.54% and peak power efficiency of 99.98%. The proposed model is validated through real time simulations. The proposed model performs power point tracking in a robust, dynamic, and nonlatent manner, over a wide range of atmospheric conditions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な時系列環境入力を考慮した太陽電池セルの深層学習に基づく最大パワーポイントトラッキング(MPPT)を提案する。
一般的に、人工ニューラルネットワークに基づくMPPTアルゴリズムは、環境条件を包括的に表現しない基本的ニューラルネットワークアーキテクチャと入力を使用する。
本稿では, 環境条件を包括的に表現する。
さらに、入力データに時間に基づく特徴を組み込むことは、MPPTアルゴリズムのロバストなモデリングに繋がる大気中の周期パターンを時間的にモデル化すると考えられる。
多次元時系列入力特徴を用いた時系列予測モデルとして、トランスフォーマーに基づくディープラーニングアーキテクチャを訓練する。
このモデルは、50か所の周囲の気象条件の典型的な気象年データポイントを含むデータセットに基づいて訓練される。
トランスモジュールのアテンションメカニズムにより、モデルはデータ内の時間パターンを効率的に学習することができる。
提案モデルでは,200時間連続で収集したデータから,平均電力効率99.54%,ピーク電力効率99.98%の試験データセットにおいて,非ゼロ動作電圧点の予測平均パーセンテージ誤差が0.47%向上した。
提案手法は実時間シミュレーションにより検証する。
提案モデルでは, 広範囲の大気環境において, 強靭で動的かつ非相対的に電力点追跡を行う。
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