Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
The Investigation of Zinc-Rich Paint (ZRP) Behavior in NaCl Solution by Electrochemical Methods Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Modelling of the Output Power from a Grid-Connected Photovoltaic System Using the Artificial Neural Network

verfasst von : Shahril Irwan Sulaiman, Sulaiman Shaari, Ahmad Maliki Omar

Erschienen in: The Malaysia-Japan Model on Technology Partnership

Verlag: Springer Japan

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper presents the modelling of the output power of grid-connected photovoltaic (GCPV) system using the multilayer feedforward neural network (MLFNN). Different combinations of solar irradiance, ambient temperature and module temperature were derived for determining the best type of parameters which could be used to model the output power using the MLFNN. The MLFNN was implemented in two stages, i.e. training and testing, and all data were obtained from a retrofitted-based GCPV system. The results show that the MLFNN model with solar irradiance and ambient temperature had outperformed the model with solar irradiance and module temperature as well as the model with solar irradiance, ambient temperature and module temperature in producing higher modelling accuracy.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Threat to Individuals’ Privacy in the Era of Social Networking: A Case Study of Facebook
Nächstes Kapitel Basic Research on the TiO2 Electrode and the Coloring Effect of Dye-Sensitized Solar Cell
Literatur
1.
Tao C, Shanxu D, Changsong C (2010) Forecasting power output for grid-connected photovoltaic power system without using solar radiation measurement. In: 2nd International symposium on power electronics for distributed generation systems, HeFei, China, pp 773–777
2.
Mellit A, Pavan AM (2010) Performance prediction of 20kWp grid-connected photovoltaic plant at Trieste (Italy) using artificial neural network. Energ Convers Manag 51:2431–2441CrossRef
3.
Skoplaki E, Palyvos JA (2009) Operating temperature of photovoltaic modules: a survey of pertinent correlations. Renew Energ 34:23–29CrossRef
4.
Gao DW, Wand P, Liang H (2007) Optimization of hidden nodes and training times in ANN-QSAR model. Environ Informat Arch 5:464–468
5.
Rao KVS, Krishna MR, Babu DB (2009) Cryptanalysis of a feistel type block cipher by feedforward neural network using right sigmoidal analysis. Int J Soft Comput 4:131–135
6.
Souza AP, Escobedo JF (2013) Estimates of hourly diffuse radiation on tilted surfaces in Southeast of Brazil. Int J Renew Energ Res 3:207–221
7.
Zainuddin H, Shaari S, Omar AM, Sulaiman SI, Mahmud Z, Muhamad Darus F (2011) Prediction of module operating temperatures for free-standing (FS) photovoltaic (PV) system in Malaysia. Int Rev Model Simulat 4:3388–3394
8.
Arafa M, Alqedra M (2011) Early stage cost estimation of buildings construction projects using artificial neural networks. J Artif Intell 1:63–75
9.
Moghaddam MG, Ahmad F, Basri M, Abdul Rahman MB (2010) Artificial neural network modeling studies to predict the yield of enzymatic synthesis of betulinic acid ester. Electron J Biotechnol 13:1–12
Metadaten
Titel
Modelling of the Output Power from a Grid-Connected Photovoltaic System Using the Artificial Neural Network
verfasst von
Shahril Irwan Sulaiman
Sulaiman Shaari
Ahmad Maliki Omar
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Japan
Buch
The Malaysia-Japan Model on Technology Partnership

Print ISBN: 978-4-431-54438-8

Electronic ISBN: 978-4-431-54439-5

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-4-431-54439-5_35

Neuer Inhalt

    Bildnachweise