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태양광 배터리 충전기를 위한 적응형 신경회로망-퍼지로직기반의 센서리스 MPPT
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이교범 | - |
| dc.contributor.author | 김정현 | - |
| dc.date.accessioned | 2018-11-08T08:06:08Z | - |
| dc.date.available | 2018-11-08T08:06:08Z | - |
| dc.date.issued | 2014-02 | - |
| dc.identifier.other | 15937 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/10523 | - |
| dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2014. 2 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문은 태양광 배터리 충전기를 위한 뉴로퍼지로직 기반으로 최적의 퍼지 소속함수에 동조하는 다층 신경회로망을 사용한 성능이 개선된 듀티비 변화량을 가변하는 센서리스 MPPT 알고리즘을 제안하여 구성하였다. PV출력의 전압 및 전류 센서를 이용하지 않으므로 원가 및 사이즈를 최소화 할 수 있고 뉴로-퍼지 제어기를 이용하여 듀티비 변화량을 가변하므로 기존의 방식보다 빠르게 MPPT를 추종할 수 있다. MPPT 퍼지제어기의 성능은 퍼지규칙과 퍼지 소속함수의 폭의 영향을 받는다. 뉴로퍼지제어기는 신경망 학습을 통해 퍼지 소속함수의 최적폭을 이용하기 때문에 기존 퍼지제어기보다 우수한 응답특성을 갖는다. 실험과 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 제어특성을 확인한다 | - |
| dc.description.tableofcontents | 제1장 서론 제2장 태양광 배터리 충전기 시스템 제3장 최대출력점 추종 알고리즘 제4장 시뮬레이션 제5장 실험결과 제6장 결론 | - |
| dc.language.iso | kor | - |
| dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
| dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
| dc.title | 태양광 배터리 충전기를 위한 적응형 신경회로망-퍼지로직기반의 센서리스 MPPT | - |
| dc.title.alternative | A Sensorless MPPT Control Using an Adaptive Neuro-Fuzzy Logic for PV Battery Chargers | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
| dc.contributor.department | 일반대학원 전자공학과 | - |
| dc.date.awarded | 2014. 2 | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.identifier.localId | 608657 | - |
| dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000015937 | - |
| dc.subject.keyword | 태양광 | - |
| dc.subject.keyword | 퍼지 | - |
| dc.subject.keyword | 배터리충전기 | - |
- Appears in Collections:
- Graduate School of Ajou University > Department of Electronic Engineering > 3. Theses(Master)
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