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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이채은 (한양대) 장요한 (한양대) 정승훈 (연암공과대) 배성우 (한양대)
저널정보
전력전자학회 전력전자학회논문지 전력전자학회 논문지 제28권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
223 - 230 (8page)
DOI
10.6113/TKPE.2023.28.3.223

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2023

개선된 유전 알고리즘 기반 태양광 발전 전역 최대 발전 전력 추종 기법
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회논문지 2023.06 학술저널

2022

태양광 발전 시스템의 전역 최대 발전전력 추종을 위한 인공지능 기반 기법 비교 연구
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회논문지 2022.08 학술저널
태양광 발전 시스템의 최대 발전전력 추종을 위한 개선된 적응형 유전 알고리즘
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2022.07 학술대회자료

2021

태양광 발전 시스템의 인공지능 기반 최대 발전전력 추종 기법 성능 비교
이채은 ,  장요한 ,  정승훈 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper presents a novel method for tracking the global maximum power point(GMPP) that occurs under partial shading conditions of photovoltaic generation systems. The proposed method dynamically adjusts a crossover probability of the gene used in the genetic algorithm(GA). The gene crossover probability is adjusted through the fitness evaluation for each gene. As a result, the proposed method can track the GMPP quickly and accurately without an unnecessary crossover probability. The superiority of the proposed method is verified by comparative studies with the existing GA through simulation results in MATLAB/Simulink and real-time experimental results in hardware-in-the-loop simulation(HILS). The simulation and experimental results demonstrated that the proposed method can track the GMPP faster than the existing GA under the designed partial shading conditions.
#Improved genetic algorithm #Maximum power point tracking #Photovoltaic generation system #Partial shading conditions

목차

Abstract
1. 서론
2. 태양광 발전 시스템
3. 제안하는 최대 발전 전력 추종 기법
4. 시뮬레이션
5. 실험
6. 결론
References

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