فایل ورد کامل ارزیابی شبکه عصبی ماکزیمم انرژی خورشیدی ریز شبکه

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ارزیابی شبکه عصبی ماکزیمم انرژی خورشیدی ریز شبکه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

VII. نتیجه گیری
در این مقاله روش NN برای تخمین زاویه شیب بهینه و مقدار انرژی موجود در خورشید در یک منطقه خاص ارائه شده است. رابطه غیرخطی بین تابش، زاویه شیب و بازتاب زمین با روش NN ارائه و مدلسازی شده است. می‌توان دید که NN قادر به تخمین زاویه شیب با دقت ۰۳ و تابش بهینه سازی شده در میکرو شبکه‌ها با صرفنظر از خطا می‌باشد. شبکه عصبی ارائه شده زاویه شیب بهینه برای عملیات آنلاین بدون ابزار دقیق اضافی را تخمین می زند. برای مطالعات بعدی، مدل NN می‌تواند برای تخمین دقیق انرژی خروجی ایستگاه‌های PV مورد استفاده قرار گیرد. برای مطالعات کنترل عملکرد و جریان قدرت می‌توان از مدل NN استفاده کرد.

عنوان انگلیسی:Neural Network Estimation of Microgrid Maximum Solar Power~~en~~

VII. CONCLUSION

In this paper, NN method to estimate the optimal tilt angle and the amount of energy available from the sun at the given lo- cation has been presented. The nonlinear relationship between the irradiation, tilt angle, and the ground reflectivity is modeled by the proposed NN method. It is demonstrated that the NN is able to estimate the optimum tilt angle with an accuracy of 3 and the optimized irradiation at the microgrid with negligible error. The proposed neural network estimates the optimum tilt angle for online operation without additional instrumentation. For planning studies, the NN model can be used for accurate estimation of energy output of PV stations. For operation control and power flow studies, the NN model can be used for scheduling operation.

$$en!!