Photovoltaic Cells Modeling via Artificial Neural Square Fuzzy Inference System
Author(s):
Abstract:
The present article investigates the application of high order TSK (Takagi Sugeno Kang) fuzzy systems in modeling photo voltaic (PV) cell characteristics. A method has been introduced for training second order TSK fuzzy systems using ANFIS (Artificial Neural Fuzzy Inference System) training method. It is clear that higher order TSK fuzzy systems are more precise approximators while they cover nonlinearities better than zero and first order systems with the same number of rules and input membership functions (MF). However existence of nonlinear terms of the rules’ consequent prohibits use of current available ANFIS algorithm codes as is. This article aims to give a simple method for employing ANFIS over a class of simplified second order TSK systems and applies the proposed method on the nonlinear problem of modeling PV cells. Error comparison shows that the proposed method trains the second order TSK system more effectively.
Keywords:
Language:
English
Published:
The Modares Journal of Electrical Engineering, Volume:11 Issue: 4, 2012
Pages:
11 to 19
magiran.com/p1419972
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!