STUDY ON HIGH EFFICIENCY OPERATION OF SOLAR GENERATION PLANT USING FUZZY CONTROL WITH ADAPTIVE SCHEME.
STUDY ON HIGH EFFICIENCY OPERATION OF SOLAR GENERATION PLANT USING FUZZY CONTROL WITH ADAPTIVE SCHEME.
批准号:
08650342
负责人:
UEZATO Katsumi
金额:
$1.47万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份:
1996
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
1996 至 1998
中文摘要
本研究将自适应模糊推理应用于最大功率点跟踪控制,以开发高效的太阳能发电站,而不受太阳能发电站运行条件和参数变化的影响。确定了太阳能电池板从光伏阵列中提取最大功率一年的最佳安装角度和安装方向,并于1997年搭建了利用PC机实现最大功率点跟踪控制策略的太阳能发电实验室样机。对该控制策略在暂态和稳态条件下的跟踪性能进行了研究。1998年,提出了一种新的基于模糊神经网络的最大功率点跟踪控制策略。模糊控制的参数由专家的直觉和经验离线整定。模糊控制器的整定对于初学者来说是一项繁琐而困难的任务。模糊神经网络可以表示模糊控制器,并调整模糊参数,使代价函数最小化。对模糊神经网络的模糊参数进行在线训练,对太阳辐射变化、温度变化、光伏阵列局部遮挡等条件变化有较好的跟踪性能。主要研究成果已被国际期刊接受,近期将发表论文。
英文摘要
In this research, fuzzy inference with adaptive scheme is applied to maximum power point tracking control to develop high efficiency solar generating plant, irrespective of operating condition changes and parameter variations of solar generating plant.In 1996, solar energy distribution of Ryukyu Islands were investigated. The optimum setting angle and direction of solar panel to extract maximum power from photovoltaic array for one year were determined.In 1997, laboratory shop-test plant for solar generation, in which control strategy for maximum power point tracking control is implemented with a personal computer, was constructed. The performance of the proposed control strategy was investigated on tracking performance for transient and steady state conditions. The good tracking performance was obtained for both natural and artificial insolation.In 1998, a new maximum power point tracking control strategy with using fuzzy neural network was developed. The parameters of fuzzy control is tuned off-line by intuition and experience of experts. The tuning of fuzzy controller is tedious and difficult task for beginners. The fuzzy neural network can represent the fuzzy controller and tune fuzzy parameters to which a cost function is minimized. The fuzzy parameters of the fuzzy neural network are trained on-line, therefore, good tracking performance is obtained in condition changes, such as solar insolation change, temperature change, and partial shading of photovoltaic array.The all of above mentioned researches was presented in domestic and international conference. Main research result has been accepted for international journal, and the paper will be published near future.
期刊论文(30)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
登录
查看更多内容
上里勝實,新城安志,千住智信: "ファジーニューラルネットワークを用いた太陽電池の最大出力点追従制御" 琉球大学工学部紀要. 56. 75-82 (1998)
Katsumi Uesato、Yasushi Shinjo、Tomonobu Senju:“使用模糊神经网络的太阳能电池的最大输出点跟踪控制”琉球大学工学部通报 56. 75-82 (1998)。
DOI:
--
发表时间:
期刊:
影响因子:
--
作者:
[]
通讯作者:
千住 智信,具志堅 淳,上里 勝実: "ファジィ制御による太陽電池の最大出力追従制御" 電気学会論文誌B. 113・8. 962-963 (1993)
Tomonobu Senju、Jun Gushiken、Katsumi Uesato:“使用模糊控制的太阳能电池的最大输出跟踪控制”日本电气工程师协会交易 B. 113・8(1993)。
DOI:
--
发表时间:
期刊:
影响因子:
--
作者:
[]
通讯作者:
Tomonobu Senjyu,Yasuyuki Arashiro,and Katsumi Uezato: "Maximum Power Point Tracking Control of Photovoltaic Array Using Fuzzy Neural Network(printing)" International Journal of Renewable Energy Engineering. Vol.1,No.1(発表予定). (1999)
Tomonobu Senjyu、Yasuyuki Arashiro 和 Katsumi Uezato:“使用模糊神经网络的光伏阵列的最大功率点跟踪控制(印刷)”国际可再生能源工程杂志第 1 卷,第 1 期(1999 年)。
DOI:
--
发表时间:
期刊:
影响因子:
--
作者:
[]
通讯作者:
上里 勝實,新城 安志,千住 智信: "ファジーニューラルネットワークを用いた太陽電池の最大出力点追従制御" 琉球大学工学部紀要. 56. 75-82 (1998)
Katsumi Uesato、Yasushi Shinjo、Tomonobu Senju:“使用模糊神经网络的太阳能电池的最大输出点跟踪控制”琉球大学工学部通报 56. 75-82 (1998)。
DOI:
--
发表时间:
期刊:
影响因子:
--
作者:
[]
通讯作者:
千住 智信,徳村 政也,上里 勝実: "出力特性の同定情報に基づく風力発電システムの最大出力点探索制御" 電気学会論文誌B. 116・12. 1541-1548 (1996)
Tomonobu Senju、Masaya Tokumura、Katsumi Uesato:“基于输出特性识别信息的风力发电系统的最大输出点搜索控制”日本电气工程师学会会刊B.116・12(1996)。
DOI:
--
发表时间:
期刊:
影响因子:
--
作者:
[]
通讯作者:
共 29 条
Study on Unit Commitment Problems for Large Scaled Distributed Generators
-
批准号:15560250
-
项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
-
资助金额:$2.05万
-
财政年份:2003
-
负责人:UEZATO Katsumi
-
依托单位: