Artikelnummer | 9786206917748 |
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Produkttyp | Buch |
Preis | 59,50 CHF |
Verfügbarkeit | Lieferbar |
Einband | Kartonierter Einband (Kt) |
Meldetext | Folgt in ca. 10 Arbeitstagen |
Autor | S., Antonyraj / G., Giftson Samuel / E., Elakkiya |
Verlag | Verlag Unser Wissen |
Weight | 0,0 |
Erscheinungsjahr | 20231208 |
Seitenangabe | 64 |
Sprache | ger |
Anzahl der Bewertungen | 0 |
MPPT unter Bedingungen und Konditionen teilweise Beschattung mit AI-Techniken Buchkatalog
In diesem Buch wird das lernende neuronale Netz mit tiefer Radialbasisfunktion vorgestellt, das MPPT für PV-Module zur Erzielung maximaler Leistung ermöglicht. Außerdem wird das D-RBFN mit der vorgeschlagenen BOosted-Salp-Schwarm-Optimierung (BOSS) trainiert, um die Nachführgeschwindigkeit zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. Der BOSS-Optimierungsalgorithmus beseitigt das Problem des lokalen Optimums im konventionellen Salp-Schwarm-Optimierungsalgorithmus, indem er den Wert des Kontrollparameters ändert, der nicht nur auf der maximalen Anzahl von Generationen basiert, sondern auch von den Eigenschaften des Problems abhängt. Die Leistung des vorgeschlagenen BOSS-D-RBFN-Reglers wird unter dynamisch wechselnden Bestrahlungsstärken und zwei verschiedenen Fällen von Teilverschattung analysiert. Außerdem wird die Leistung der BOSS-D-RBFN-Methode mit dem Stand der Technik verglichen, einschließlich der auf neuronalen Netzen basierenden MPPT-Methode, der auf Fuzzy-Logik basierenden MPPT-Methode, der auf P&O, basierenden MPPT-Methode, der auf inkrementellem Leitwert basierenden MPPT-Methode und der auf evolutionären Algorithmen basierenden MPPT-Methode in Bezug auf den Prozentsatz der Oszillation, die Einschwing- und Nachführzeit, die erzielte maximale Leistung und die Effizienz.
59,50 CHF
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