Fig.8. A typical 7-6-4 Multilayer P

Fig.8. A typical 7-6-4 Multilayer Perceptron(MLP).ANN
network diagram of Linear Charge Controller.
IV. conclusion
DC/DC buck-boost converter based PWM+MPPT charge controller is
helpful in increasing the average efficiency of charge controller in solar
power applications. Efficiency is attributed to design buck-boost based
PWM+MPPT charge controller than the common Linear Charge controller
and MPPT charge controller.
The analysis of the performance of the charge controller is better evaluated
by Artificial Neural Network technique considering multi dependent
input factors like Insolation (W/m2), Solar PV voltage, Solar PV
current, Solar PV power, Battery voltage, Battery current, Battery Power
aiming to output parameters like output efficiency, voltage loss, current
loss, and power loss. The iterations resulted with higher sensitivity,
less relative error for better performance evaluation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Fig.8 ทั่วไป 7-6-4 หลายตรอน (MLP). ann
แผนภาพเครือข่ายของตัวควบคุมค่าใช้จ่ายเชิงเส้น.
iv สรุป
DC / DC แปลงเจ้าชู้-เพิ่มตาม PWM ควบคุมค่าใช้จ่ายเป็น MPPT
ประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพในการควบคุมค่าเฉลี่ยของค่าใช้จ่ายในการใช้งานพลังงานแสงอาทิตย์
ประสิทธิภาพเป็นบันทึกการออกแบบเจ้าชู้-เพิ่มขึ้น
PWM MPPT ควบคุมค่าใช้จ่ายกว่าค่าใช้จ่ายร่วมกันควบคุมเชิงเส้น
และ MPPT ค่าควบคุม.
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของตัวควบคุมค่าใช้จ่ายที่ได้รับการประเมินที่ดีขึ้น
โดยเทียมเทคนิคเครือข่ายประสาทพิจารณาขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยเข้า
เช่นไข้แดด (W/m2), แรงดันไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ PV, PV แสงอาทิตย์
ปัจจุบันพลังงานแสงอาทิตย์ PV แรงดันไฟฟ้าแบตเตอรี่ปัจจุบันพลังงานแบตเตอรี่
วัตถุประสงค์เพื่อพารามิเตอร์ออกเช่นการส่งออกที่มีประสิทธิภาพการสูญเสียของแรงดันไฟฟ้าในปัจจุบัน
สูญเสียและการสูญเสียพลังงาน การแสดงผลที่มีความไวสูงกว่า
น้อยความผิดพลาดในการประเมินผลการปฏิบัติงานที่ดีขึ้น
.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Fig.8 งานทั่วไป 7-6-4 Multilayer Perceptron(MLP)ANN
ไดอะแกรมเครือข่ายของค่าเชิงเส้นควบคุม
IV บทสรุป
DC/DC บัคเพิ่มแปลงใช้ PWM MPPT จะประจุกระแส
เป็นประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์ควบคุมการประจุในแสงอาทิตย์เฉลี่ย
พลังงานใช้งาน ประสิทธิภาพคือเกิดจากการออกแบบโดยเพิ่มบัค
PWM MPPT ควบคุมค่าธรรมเนียมกว่าควบคุมค่าเชิงเส้นทั่วไป
และ MPPT ค่าควบคุมการ
การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของอุปกรณ์ควบคุมการประจุจะถูกประเมินดีกว่า
โดยพิจารณาหลายขึ้นอยู่กับเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม
ป้อนปัจจัยเช่น Insolation (W/m2), แรงดันไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ พลังงานแสงอาทิตย์
ปัจจุบัน พลังงานแสงอาทิตย์ แรงดันแบตเตอรี่ แบตเตอรี่ ปัจจุบัน แบตเตอรี
มุ่งจะแสดงผลเช่นพารามิเตอร์ผลประสิทธิภาพ สูญเสียแรงดันไฟฟ้า กระแส
ขาดทุน และกระแสไฟฟ้า ซ้ำยังส่งผลให้ มีความไวสูง,
น้อยผิดพลาดสัมพัทธ์สำหรับประเมินประสิทธิภาพดีกว่ากัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

fig.8 . ตามแบบอย่าง 7-6-4 แบบมัลติเลเยอร์ชนิดเรียงซ้อน perceptron ( MLP ).. Ann
แผน ภาพ เครือข่ายของแนวยาวคิดค่าธรรมเนียมคอนโทรลเลอร์.

ซึ่งจะช่วย IV สรุป DC / DC โยนความรับผิดชอบเพิ่มซึ่งใช้ตัวแปลง PWM mppt ชาร์จคอนโทรลเลอร์มี
ซึ่งจะช่วยให้ความช่วยเหลือในการเพิ่ม ประสิทธิภาพ โดยเฉลี่ยของคอนโทรลเลอร์ในระบบสุริยะ
แอพพลิเคชั่น. ประสิทธิภาพ ได้แรงหนุนจากการออกแบบการควบคุมค่าธรรมเนียม mppt
ซึ่งจะช่วย PWM โยนความรับผิดชอบเพิ่มขึ้นกว่าทั่วไปตามแนวยาวคิดค่าธรรมเนียมคอนโทรลเลอร์
ตามมาตรฐานได้ชาร์จไฟและ mppt คอนโทรลเลอร์.
การวิเคราะห์ ประสิทธิภาพ ของที่ชาร์จคอนโทรลเลอร์จะดีกว่าได้รับการประเมิน
โดยเทียมเกินเครือข่ายเทคนิคการพิจารณาขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยเช่น
อินพุต insolation ( W / m 2 ),พลังงานแสงอาทิตย์พลังงานแสงอาทิตย์แรงดันไฟฟ้า,พลังงานแสงอาทิตย์พลังงานแสงอาทิตย์
ปัจจุบัน,พลังงานแสงอาทิตย์พลังงานแสงอาทิตย์,แบตเตอรี่แรงดันไฟฟ้า,แบตเตอรี่ในปัจจุบันการใช้งานของแบตเตอรี่ไฟ
ตั้งเป้าหมายการผลิตพารามิเตอร์เช่นเอาต์พุต ประสิทธิภาพ ,แรงดันไฟฟ้าการสูญเสียในปัจจุบัน
การสูญเสียและการใช้พลังงานการสูญเสีย. ออกแบบยูนิฟอร์มที่มีระดับความไวสูงขึ้นส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดเมื่อเทียบ
น้อยสำหรับการประเมิน ประสิทธิภาพ การทำงานที่ดีขึ้น.