組み込み神経回路によって環境に自動適応する太陽電池の最大電力点高速追従装置

研究課題

研究責任者	山内康一郎中部大学, 工学部, 教授
研究期間 (年度)	2010
概要	組み込み機器向けの追記学習を可能とする神経回路ソフトウエアLimited General Regression Neural Networkを提案し、これをマイコンに組み込んで太陽電池用最大電力点追従コンバータを製作した。これにより、太陽電池固有の電流-電圧特性を運用中に自動的に学習し、常に高速に最大電力点追従制御を実現する。特にこのコンバータではマイコンの電源を、装着した太陽電池セルから賄うように設計されており、個々の太陽電池セルに装着してバイパスダイオードを介して直列つなぎにすることが可能である。こうすることで、複雑なIV特性を持つ場合においても正確かつ高速に最大電力点追従を高速に行うことを可能にした。