Training of neural network with ICA method for prediction of wind speed for wind-hydrogen system modeling
- سال انتشار: 1396
- محل انتشار: اولین کنفرانس ملی پژوهش های کاربردی درعلوم و مهندسی
- کد COI اختصاصی: ARSE01_023
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 499
نویسندگان
Iran Grid Management Company (IGMC)
EE Department, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
EE Department, Imam Khomeini International University, Qazvin, Iran
چکیده
Abstract: Wind power with respect to environmental and social issues is an excellent alternative for electricity generation. And investment in many countries and governments will be encouraged. In this paper, a hybrid wind-fuel cell energy system is simulated. This model is 6000 watts turbine and composed of a PEMFC. Simulation is such that the total Fuel cell and wind turbine hybrid system are formed a hybrid wind-hydrogen system .Note that in these systems is important for accurate prediction of wind power plants for production planning and supplying fuel of hydrogen for fuel cell. Therefore the wind speed by means of neural networks for a specific time is predicted. In this paper, we adopt ICA to optimize the weights of Multilayer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network. On the other hand we know the power output of turbines will change with wind speed, This power output be compared with system load, If the wind turbine output power greater than the amount of load, Energy produced spent on water electrolysis to produce hydrogen for produced fuel of fuel cell And if the turbines produce less of the load, fuel cell compensating the shortage of load. For authenticating of this paper, information of Wind and fuel cell power plant this has been built on a model exactly. Wind speed is to a site of wind and credible. So the power output of solar cells, water electrolysis and hydrogen fuel, according to a variable time during the day is managed. Finally, a comparison is carried between actual output and output the results of the two models predicted.کلیدواژه ها
Fuel cell, Hybrid energy system, Imperialist Competitive Algorithm (ICA), Neural network, Wind Forecast, Wind power plantمقالات مرتبط جدید
- بررسی به کارگیری سیستم ذخیره سازی انرژی با استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر
- اقدامات لازم برای حفاظت از محیط زیست دریایی
- ارائه طرح مبتنی بر رایانش ابری جهت ارتقاء بهره وری صنایع خودروسازی (مطالعه موردی: مدیران خودرو)
- مروری بر تکنولوژی ماکرویو برای خردایش سنگ های کمیاب
- کاربرد و بکارگیری تکنولوژی های اینترنت اشیا ، یادگیری ماشین و پردازش تصویر در امنیت و کنترل خودرو
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.