Управление техническими системами, интеллектуальные системы автоматического управления, нечеткие нейронные сети

 

Управление техническими системами, интеллектуальные системы автоматического управления, нечеткие нейронные сети

При финансовой поддержке РФФИ и Республики Хакасия в рамках научного проекта № 19-48-190003 в ИТИ на кафедре ИТиС разработали интеллектуальную систему, с помощью которой солнечные панели могут производить больше энергии.

Руководитель: Энгель Екатерина Александровна, кандидат техн. наук, доцент ВАК, доцент кафедры ИТиС

Анализ контроллеров слежения за точкой максимальной мощности (MPPT) массива солнечных панелей, в том числе автоматизированных сетевых фотоэлектрических инверторов показал, что используемый ими алгоритм возмущения и наблюдения значительно снижает эффективность MPPT в условиях затененности солнечных панелей или при непрерывном увеличении инсоляции. Однако процедура передачи опорного напряжения контроллеру или инвертору не требует их перепрошивки и может быть реализована как программа для ЭВМ, реализующая эффективный алгоритм MPPT. Поэтому целесообразно создание интеллектуальной системы система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля на основе модифицированной нечеткой нейросети и ее реализация как программы для ЭВМ.

Программа для ЭВМ «Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектричесого массива» в условиях автоматического управления фотоэлектрическим объектом обеспечит эффективность управления и максимизацию выработки фотоэлектрической системы в условиях воздействия различных внешних и внутренних факторов неопределенности, различных сезонных и погодных условий. Программа для ЭВМ «Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива» предназначена для использования как на солнечных электростанциях, так на фотоэлектрических объектах электрического обеспечения удалённых туристических комплексов, деревень, сел и фермерских хозяйств, в том числе Хакасии.

 

Преимущества программы для ЭВМ «Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива» перед аналогами: автоматическая самоадаптация и настройка на архивных данных; автоматическое управление опорным напряжением на основе настроенной модифицированной нечеткой нейросети при затененности или непрерывном увеличении инсоляции.

Эффективность (экономический эффект от внедрения программы для ЭВМ «Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива» для массива солнечных панелей): повышает выработку электроэнергии массивом солнечных панелей на 5-20% (в зависимости от степени затененности или при непрерывном увеличении инсоляции). При внедрении программы для ЭВМ «Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля» на солнечной электростанции мощностью 5 МВт ее срок окупаемости составит менее трех лет, что доказывает экономическую эффективность разработки указанной программы.

С 2019 года коллектив в составе руководитель НИР Энгель Е. А. – и.о. зав. Кафедрой ИТиС ИТИ,  кандидат технических наук, доцент ВАК; исполнитель НИР Энгель Н.Е. – студент ИТИ  выполняют НИР по теме «Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля на основе модифицированной нечеткой нейросети»  при финансовой поддержке РФФИ и Республики Хакасия в рамках научного проекта № 19-48-190003. Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля на основе модифицированной нечеткой нейросети. Проект посвящен разработке методологических основ создания нового поколения интеллектуальных МРРТ систем для фотоэлектрического массива, развивает основы систем искусственного интеллекта в управлении. Основная идея проекта состоит в том, чтобы модифицированная нечеткая нейросеть использовала всю имеющуюся информацию по фотоэлектрической системе, включая изображение солнечных панелей и показания всех имеющихся датчиков для эффективного отслеживания точки максимальной мощности фотоэлектрического массива в онлайн режиме. Основная цель проекта – разработка системы слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети – актуальна, так как обеспечит лучшие, в сравнении с существующими аналогами, максимизацию мощности фотоэлектрической системы и показателей эффективности, относящихся к числу приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в РФ.

Проект рассчитан на три года: 2019-2021 гг.

В 2019 году   разработаны автоматизированные методе обеспечения на всех этапах жизненного цикла системы слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля на основе модифицированной нечеткой нейросети.

В 2020 году проводится апробация и выявление эффективности системы слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля в сравнении со стандартными моделями слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля на основе алгоритма возмущения и наблюдения, алгоритма дополненной проводимости и др.;

В 2021 году будет реализована и апробирована программа для ЭВМ «Cистема слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля на основе модифицированной нечеткой нейросети».

Контакты:

e-mail: ekaterina.en@gmail.com

Энгель Екатерина Александровна, кандидат технических наук, доцент кафедры ИТиС, доцент ВАК.