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학술저널
저자정보
이채은 (한양대) 장요한 (한양대) 정승훈 (연암공과대) 배성우 (한양대)
저널정보
전력전자학회 전력전자학회논문지 전력전자학회 논문지 제27권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
297 - 304 (8page)

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2023

개선된 유전 알고리즘 기반 태양광 발전 전역 최대 발전 전력 추종 기법
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회논문지 2023.06 학술저널

2022

태양광 발전 시스템의 전역 최대 발전전력 추종을 위한 인공지능 기반 기법 비교 연구
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회논문지 2022.08 학술저널
태양광 발전 시스템의 최대 발전전력 추종을 위한 개선된 적응형 유전 알고리즘
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2022.07 학술대회자료

2021

태양광 발전 시스템의 인공지능 기반 최대 발전전력 추종 기법 성능 비교
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

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This study compares the performance of artificial intelligence (AI)-based maximum power point tracking (MPPT) methods under partial shading conditions in a photovoltaic generation system. Although many studies on AI-based MPPT have been conducted, few studies comparing the tracking performance of various AI-based global MPPT methods seem to exist in the literature. Therefore, this study compares four representative AI-based global MPPT methods including fuzzy logic control (FLC), particle swarm optimization (PSO), grey wolf optimization (GWO), and genetic algorithm (GA). Each method is theoretically analyzed in detail and compared through simulation studies with MATLAB/Simulink under the same conditions. Based on the results of performance comparison, PSO, GWO, and GA successfully tracked the global maximum power point. In particular, the tracking speed of GA was the fastest among the investigated methods under the given conditions.
#Artificial intelligence #Global maximum power point #Maximum power point tracking #Photovoltaic generation

목차

Abstract
1. 서론
2. 인공지능 기반 MPPT 기법 분석
3. 시뮬레이션
4. 결론
References

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