ДОСЛІДЖЕННЯ РОБОТИ НЕЙРОНЕЧІТКОЇ СИСТЕМИ ВІДСТЕЖЕННЯ ТОЧКИ МАКСИМАЛЬНОЇ ПОТУЖНОСТІ ФОТОЕЛЕКТРИЧНОГО ПЕРЕТВОРЮВАЧА

Автор:

Іванець Сергій Анатолійович, Чернігівський національний технологічний університет (вул. Шевченка, 95, м. Чернігів, 14027, Україна)

Красножон Олексій Васильович, Чернігівський національний технологічний університет (вул. Шевченка, 95, м. Чернігів, 14027, Україна)

Мова статті: українська

Анотація:

Актуальність теми дослідження. Сучасна електроенергетична галузь України характеризується підвищеним попитом на використання альтернативних джерел енергії – фотоелектричних перетворювачів – рівень генерації потужності яких істотно залежить від режиму функціонування.

Постановка проблеми. Режим функціонування фотоелектричного перетворювача визначається густиною потоку падаючого сонячного випромінювання та його робочою температурою. Генерація максимальної потужності, за даних умов, можлива лише, якщо опір навантаження перетворювача має відповідне значення. Отже, обчислення величини опору навантаження при зміні параметрів оточуючого середовища є серйозною проблемою.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. В останніх дослідженнях методів відстеження точки максимальної потужності фотоелектричних перетворювачів пропонується використовувати методи, що базуються на зворотному зв’язку за напругою, за струмом, а також на спостереженнях за коливанням потужності.

Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Незважаючи на той факт, що вже зроблено чимало досліджень з даної тематики, вони не розв’язують повністю задачу пошуку координат точки максимальної потужності фотоелектричного перетворювача при зміні параметрів оточуючого середовища.

Постановка завдання. Метою статті є запропонувати структуру нечіткої систему відстеження точки максимальної потужності фотоелектричних перетворювачів; обґрунтувати вибір параметрів системи; виконати її початкові налаштування; сформувати зміст навчальної вибірки для штучної нейронної мережі; виконати навчання мережі з відповідною структурою; оцінити ефективність функціонування системи шляхом моделювання її роботи.

Викладення основного матеріалу. Системами відстеження точки максимальної потужності є: нечіткі системи з логічним виводом типу Сугено, кількістю вхідних лінгвістичних змінних – по 2, вихідних – по 1, нечітких функцій приналежності для вхідних змінних – по 5, для вихідних – 25. Вид нечітких функцій приналежності – трикотно-трапецієподібні, або Гауса. База знань системи містить 25 правил. Навчальна вибірка формується на основі аналітичного опису поверхні керування, отриманої раніше шляхом гіперболічної степеневої апроксимації.

Висновки відповідно до статті. Запропонована та обґрунтована структура нейронечіткої системи відстеження точки максимальної потужності фотоелектричних перетворювачів, виконано початкові налаштування, сформовано зміст навчальної вибірки для нейронної мережі, виконано її навчання з метою налаштування на оптимум функціонування, виконано моделювання системи, досліджено відносну похибку обчислення опору навантаження перетворювача.

Ключові слова:

точка максимальної потужності, поверхня керування, універсальна апроксимація, лінгвістична змінна, функція належності, штучна нейронна мережа, вибірка для навчання, моделювання, Мамдані, Сугено, ввідносна похибка, нечітка логіка, фотоелектричний перетворювач

Список використаних джерел:

  1. Іванець С. А. Розвиток електроенергетики на основі концепції “інтелектуальних” електричних мереж Smart Grid / С. А. Іванець, О. В. Красножон // Вісник Чернігівського державного технологічного університету. Серія «Технічні науки». – 2013. – № 1 (63). – С. 167–178.

  2. Іванець С. А. Використання нечіткої логіки в системах відстеження точки максимальної потужності фотоелектричних перетворювачів / С. А. Іванець, О. В. Красножон // Вісник Чернігівського державного технологічного університету. Серія «Технічні науки». – 2014. – № 2 (73). – С. 180–187.

  3. Іванець С. А. Отримання аналітичного опису поверхні керування для системи відстеження точки максимальної потужності фотоелектричного перетворювача / С. А. Іванець, О. В. Красножон // Вісник Чернігівського державного технологічного університету. Серія «Технічні науки». – 2015. – № 2 (78). – С. 187–196.

  4. Іванець С. А. Пошук оптимальної степеневої апроксимації поверхні керування для системи відстеження точки максимальної потужності фотоелектричного перетворювача / С. А. Іванець, О. В. Красножон //Технічні науки та технології. – 2016. – № 2 (4). – С. 91–104.

  5. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Д. Рутковская, М. Пилинский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М. : Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.

  6. Tsai Huan-Liang. Development of Generalized Photovoltaic Model Using MATLAB/SIMULINK / Huan-Liang Tsai, Ci-Siang Tu, Yi-Jie Su // Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science. – 2008, October 22–24. – 6 p.

  7. Черных И. В. Моделирование электротехнических устройств в MATALB. SimPowerSystems и Simulink / И. В. Черных. – М. : ДМК Пресс, 2007. – 288 с.

Завантажити