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저자정보
Hyomun Lee (Hanbat National University) Dongsu Kim (Hanbat National University) Jongho Yoon (Hanbat National University)
저널정보
한국신재생에너지학회 AFORE AFORE 2021 [초록집]
발행연도
2021.10
수록면
346 - 346 (1page)

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The various fault detection and diagnosis (FDD) for photovoltaic (PV) systems have been developed. The representative methods are ‘Visual and Thermal Method,’ ‘Power Loss Analysis,’ ‘I-V Characteristics Analysis,’ and ‘Voltage & Current Measurement.’ To FDD with ‘Voltage & Current Measurement,’ the threshold about maximum power point (MPP) should be predicted. This threshold is the expected value assuming optimal performance of the PV system. The ‘Equivalent One Diode Model’ is used primarily to predict the thresholds. However, prior studies have shown that this model is highly accurate for crystalline modules but inaccurate for other modules. New methods are needed to predict thresholds for various module types, and machine learning can be an alternative. Therefore, this study developed the prediction model of the MPP usin ... 전체 초록 보기
#Photovoltaic system #Faults detection and diagnosis #Artificial neural network #Maximum power point

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