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태양광 발전 시스템의 전역 최대 발전전력 추종을 위한 인공지능 기반 기법 비교 연구
Comparative Study of Artificial-Intelligence-based Methods to Track the Global Maximum Power Point of a Photovoltaic Generation System 원문보기

전력전자학회 논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics, v.27 no.4, 2022년, pp.297 - 304  

이채은 (Dept. of Electrical Engineering, Hanyang University) ,  장요한 (Dept. of Electrical Engineering, Hanyang University) ,  정승훈 (Dept. of Electrical & Electronic Engineering, Yonam Institute of Technology) ,  배성우 (Dept. of Electrical Engineering, Hanyang University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 va...

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참고문헌 (10)

  1. J. Teng, W. Huang, T. Hsu and C. Wang, "Novel and fast maximum power point tracking for photovoltaic generation," IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 63, No. 8, pp. 4955-4966, Aug, 2016. 

  2. A. Bidram, A. Davoudi and R. S. Balog, "Control and circuit techniques to mitigate partial shading effects in photovoltaic arrays," IEEE Journal of Photovoltaics, Vol. 2, No. 4, pp. 532-546, Oct, 2012. 

  3. S. Xu, Y. Gao, G. Zhou and G. Mao, "A global maximum power point tracking algorithm for photovoltaic systems under partially shaded conditions using modified maximum power trapezium method," IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 68, No. 1, pp. 370-380, Jan, 2021. 

  4. N. Femia, G. Petrone, G. Spagnuolo and M. Vitelli, "Optimization of perturb and observe maximum power point tracking method," IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 20, No. 4, pp. 963-973, July, 2005. 

  5. K. S. Tey and S. Mekhilef, "Modified incremental conductance algorithm for photovoltaic system under partial shading conditions and load variation," IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 61, No. 10, pp. 5384-5392, Oct, 2014. 

  6. M. Seyedmahmoudian, B. Horan, T. Kok Soon, R. Rahmani, A. Muang Than Oo, S. Mekhilef, and A. Stojcevski, "State of the art artificial intelligence-based MPPT techniques for mitigating partial shading effects on PV systems - A review," Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 64, pp. 435-455, Aug, 2016. 

  7. Robles Algarin C, Taborda Giraldo J, and Rodriguez Alvarez O, "Fuzzy logic based MPPT controller for a PV system," Energies, No. 12, 2036, Oct, 2017. 

  8. K. Ishaque, Z. Salam, M. Amjad and S. Mekhilef, "An improved particle swarm optimization (PSO)-Based MPPT for PV with reduced steady-state oscillation," IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 27, No. 8, pp. 3627-3638, Aug, 2012. 

  9. S. Mohanty, B. Subudhi and P. K. Ray, "A New MPPT design using grey wolf optimization technique for photovoltaic system under partial shading conditions," IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol. 7, No. 1, pp. 181-188, Jan, 2016. 

  10. Yousra Shaiek, Mouna Ben Smida, Anis Sakly, and Mohamed Faouzi Mimouni, "Comparison between conventional methods and GA approach for maximum power point tracking of shaded solar PV generators," Solar Energy, Vol. 90, pp. 107-122, Apr, 2013. 

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