Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  1401122141551
TI  -  تشخیص و شناسایی خطا در سیستم‌های فتوولتائیک با استفاده از شبکه عصبی عمیق VGG16
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  عظیمی سمانه
AU  -  منثوری محمد 
AU  -  اخباری مهدی 
AD  -  دانشگاه شاهد
AD  -  گروه قدرت، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه شاهد
AD  -  گروه قدرت، دانشکده فنی مهندسی،  دانشگاه شاهد
Y1  -  2024
PY  -  2024
VL  -  61
IS  -  16
SP  -  247
EP  -  260
KW  -  آرایه فتوولتائیک
KW  -   ردیاب نقطه حداکثر توان
KW  -   طبقه‌بندی خطا
KW  -   شبکه عصبی کانولوشنی VGG16
KW  -   اسکالوگرام
DO  -  
N2  -  <p>تشخیص خطا در آرایه های فتوولتائیک (PV) جهت افزایش توان خروجی و همچنین طول عمر مفید یک سیستم PV ضروری است. وجود شرایطی مانند سایه جزئی، خطاهای امپدانس بالا و وجود سامانه ردیاب نقطه حداکثر توان (MPPT)، تشخیص خطا را در شرایط محیطی به چالش می کشد. بیشتر تحقیقات انجام&zwnj;شده در این زمینه فقط در چند سناریو از عیوب به شناسایی و طبقه بندی پرداخته اند. این پژوهش با استفاده از شبکه ی عصبی کانولوشنی عمیق از پیش آموزش داده شده VGG16)) و با بهره گیری از ویژگی ها استخراج شده بوسیله اسکالوگرام های دوبعدی تولیدشده از داده های سیستم PV، به شناسایی و طبقه&zwnj;بندی خطا در سیستم PV با استفاده از یک شبکه عصبی کاملا متصل می پردازد. برخلاف روش های قبلی پیشنهادشده در ادبیات موضوع تشخیص و طبقه&zwnj;بندی عیوب، موارد مختلف معیوب همراه با ترکیب MPPT در مطالعه ما در نظر گرفته&zwnj;شده است. در این تحقیق نشان داده&zwnj;شده است که روش پیشنهادی شاملCNN از پیش آموزش&zwnj;دیده تنظیم&zwnj;شده، از روش های موجود بهتر عمل می کند و به&zwnj;دقت تشخیص خطای 375/83 درصد دست پیدا می کند.</p>
UR  - rimag.ir/fa/Article/41551
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/41551
ER  -  
