KCI우수등재
인공신경망을 이용한 실리콘 태양전지 I-V 특성 예측 = Prediction of I-V Characteristics in Si Solar Cells using Artificial Neural Network
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발행기관
학술지명
전자공학회논문지(Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers )
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2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
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수록면
27-34(8쪽)
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It is difficult to accurately predict the I-V characteristics in solar cells, because the solar cells models have nonlinear relationship for temperature and irradiation. For translation equations as a function of temperature and irradiation obtained through parameter extraction, it has been shown that there are differences between the model and experimental data. This paper presents a method for predicting I-V characteristics for temperature and irradiation using artificial neural networks, leading to accurate prediction of nonlinear characteristics. As a result, the error data are checked by comparing the translation equation and the artificial neural network with the experimental data. It is observed that artificial neural networks outperform the translation equations in predicting I-V characteristics.
더보기태양전지 모델링의 수식은 온도와 광량에 대해 비선형적이며, I-V 특성을 정확하게 예측하기 어렵다. 파라미터 추출을 통해 온도와 광량에 대한 변환방정식을 이용하여 예측한 I-V 결과는 실험데이터와 비교할 때 오차가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 특성 예측이 우수한 인공신경망을 이용하여 온도 및 광량에 대한 I-V 특성 예측 방법을 제시한다. 결과적으로, 변환방정식과 인공신경망을 실험데이터와 비교하여 오차를 확인하고, I-V특성 예측에서 인공신경망이 변환방정식 보다 더 우수하다는 것을 보여준다.
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