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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
9ページ |
■発行日
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2024/12/01 |
| ■タイトル |
超小型衛星における最適化手法を用いた電力制御の検討 |
| ■タイトル(英語) |
Power Control in Nano-Satellites Using Optimization Methods |
| ■著者名 |
松本 優樹（東京電機大学大学院 理工学研究科），金丸 真奈美（東京電機大学大学院 理工学研究科），塚原 彰彦（東京電機大学大学院 理工学研究科），田中 慶太（東京電機大学大学院 理工学研究科） |
| ■著者名(英語) |
Yuki Matsumoto (Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Denki University), Manami Kanamaru (Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Denki University), Akihiko Tsukahara (Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Denki University), Keita Tanaka (Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Denki University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.144 No.12 （2024） 特集：電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会
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| ■本誌掲載ページ |
1188-1196ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/144/12/144_1188/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
MPPT制御，山登り法，粒子群最適化法，遺伝的アルゴリズム Maximum Power Point Tracking (MPPT) control，Perturbation and Observation (P&O)，Particle Swarm Optimization (PSO)，Genetic Algorithm (GA) |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
This study aims to develop a high-power acquisition system for nano-satellites. Microcomputers are utilized for power control of nano-satellites, considering size and power consumption. In this study, Perturbation & Observation (P & O), Particle Swarm Optimization (PSO), and Genetic Algorithm (GA) were implemented on Arduino UNO for Maximum Power Point Tracking (MPPT) control. The control processes were compared under conditions where the power characteristics exhibited both unimodal and multimodal functions. In MPPT control, key considerations include generated power, time to reach maximum power, and power fluctuations, all of which were focal points of our investigation. From experimental results, it was confirmed that PSO achieves maximum power even under conditions with a limited number of particles due to memory constraints. Additionally, it was observed that the operating point accurately tracked the maximum power for both unimodal and multimodal characteristics. The inference down from the experimental results suggested that PSO, where the Global Best is shared by all particles, proved to be an effective algorithm. These findings suggested the potential for achieving efficient MPPT control by using nano-satellites using PSO. |
| ■版 型 |
Ａ４ |
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