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학술저널
저자정보
李顯熙 (아주대) 崔大根 (아주대) 李敎範 (아주대)
저널정보
전력전자학회 전력전자학회논문지 전력전자학회 논문지 제16권 제5호
발행연도
2011.10
수록면
484 - 493 (10page)

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본 논문은 뉴로-퍼지 제어기를 이용한 최적의 퍼지 소속함수에 동조하는 다층 신경회로망을 사용한 성능이 개선된 MPPT 알고리즘을 제안한다. 퍼지 제어기의 성능은 퍼지규칙과 퍼지 소속함수의 폭의 영향을 받는다. 뉴로-퍼지 제어기는 신경망 학습을 통해 퍼지 소속함수의 최적 폭을 이용하기 때문에 기존 퍼지 제어기보다 우수한 응답특성을 갖는다. 실험과 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 제어특성을 확인한다.
#Neuro-fuzzy #Sensorless MPPT #Grid connected inverter #Renewable energy #Boost converter

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2.풍력발전 시스템의 구성
3. 최대 출력점 추종 알고리즘
4. 시뮬레이션
5. 실험
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

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1. [학술지(정기간행물)] - R. J. Wai / 2008 / High performance stand alone photovoltaic generation system / IEEE Trans. on Ind Electon 55 (1) : 240 ~ 250 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 박기우 / 2010 / Hardware Simulator Development for a 3-Parallel Grid-Connected PMSG Wind Power System / 전력전자학회 영문논문지 10 (5) : 555 ~ 562 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - L. Hui / 2004 / Neural network based sensorless maximum wind energy capture with compensated power coefficient / IEEE IAS Conf. Rec 4 : 2600 ~ 2608 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - M. Pucci / 2011 / Neural MPPT Control of Wind Generators With Induction Machines Without Speed Sensors / IEEE Trans. on Ind Electron 58 : 37 ~ 47 google schola 6. [학술지(정기간행물)] - 지상근 / 2009 / One Switching Cycle 내에 최대전력점을 추종하는 태양광 발전의 아날로그 MPPT 제어 시스템 / 전력전자학회 논문지 14 (2) : 89 ~ 95 dbpia

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