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태양광 발전 시스템의 인공지능 기반 최대 발전전력 추종 기법 성능 비교Comparisons on Artificial Intelligence-based Maximum Power Point Tracking Methods of Photovoltaic Generation Systems
- Other Titles
- Comparisons on Artificial Intelligence-based Maximum Power Point Tracking Methods of Photovoltaic Generation Systems
- Issue Date
- Jul-2021
- Publisher
- 전력전자학회
- Citation
- 전력전자학회 2021년도 전력전자학술대회 논문집, pp.330 - 331
- Indexed
- OTHER
- Journal Title
- 전력전자학회 2021년도 전력전자학술대회 논문집
- Start Page
- 330
- End Page
- 331
- Abstract
- 본 논문에서는 부분 음영 조건의 태양광 발전 시스템에 적용되는 인공지능 기반 최대 발전전력 추종 기법들의 성능을 비교 분석한다. 비교된 인공지능 기반 기법들은 ANN(Artificial Neural Network), FLC(Fuzzy Logic Control), PSO(Particle Swarm Optimization), GA(Genetic Algorithm)이다. 네 가지 기법들은 이론적 분석과 MATLAB/Simulink 환경에서 구현된 시뮬레이션 결과를 통해 비교 분석된다. 분석 결과 PSO와 GA기법은 ANN과 FLC 기법과 비교하여 최대 발전전력을 정확하게 추종하였다. 특히 GA 기법은 PSO 기법보다 66.67% 더 빠른 속도로 최대 발전전력을 추종하였다.
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- Bae, Sung Woo
- COLLEGE OF ENGINEERING (MAJOR IN ELECTRICAL ENGINEERING)