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MPPT unter Bedingungen und Konditionen teilweise Beschattung mit AI-Techniken (en Alemán)
Antonyraj S
(Autor)
·
Giftson Samuel G
(Autor)
·
Elakkiya E
(Autor)
·
Verlag Unser Wissen
· Tapa Blanda
MPPT unter Bedingungen und Konditionen teilweise Beschattung mit AI-Techniken (en Alemán) - S, Antonyraj ; G, Giftson Samuel ; E, Elakkiya
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Reseña del libro "MPPT unter Bedingungen und Konditionen teilweise Beschattung mit AI-Techniken (en Alemán)"
In diesem Buch wird das lernende neuronale Netz mit tiefer Radialbasisfunktion vorgestellt, das MPPT für PV-Module zur Erzielung maximaler Leistung ermöglicht. Au erdem wird das D-RBFN mit der vorgeschlagenen BOosted-Salp-Schwarm-Optimierung (BOSS) trainiert, um die Nachführgeschwindigkeit zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. Der BOSS-Optimierungsalgorithmus beseitigt das Problem des lokalen Optimums im konventionellen Salp-Schwarm-Optimierungsalgorithmus, indem er den Wert des Kontrollparameters ändert, der nicht nur auf der maximalen Anzahl von Generationen basiert, sondern auch von den Eigenschaften des Problems abhängt. Die Leistung des vorgeschlagenen BOSS-D-RBFN-Reglers wird unter dynamisch wechselnden Bestrahlungsstärken und zwei verschiedenen Fällen von Teilverschattung analysiert. Au erdem wird die Leistung der BOSS-D-RBFN-Methode mit dem Stand der Technik verglichen, einschlie lich der auf neuronalen Netzen basierenden MPPT-Methode, der auf Fuzzy-Logik basierenden MPPT-Methode, der auf P&O basierenden MPPT-Methode, der auf inkrementellem Leitwert basierenden MPPT-Methode und der auf evolutionären Algorithmen basierenden MPPT-Methode in Bezug auf den Prozentsatz der Oszillation, die Einschwing- und Nachführzeit, die erzielte maximale Leistung und die Effizienz.
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El libro está escrito en Alemán.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
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