Preview

Вестник кибернетики

Расширенный поиск

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА СЛЕЖЕНИЯ ЗА ТОЧКОЙ МАКСИМАЛЬНОЙ МОЩНОСТИ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОГО МАССИВА

https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-21-27

Полный текст:

Аннотация

Статья продолжает исследования авторов в области интеллектуальных систем слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива при неравномерной иррадиации. Разработана, апробирована при экспериментальном моделировании и логически спроектирована как программа для ЭВМ система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети. Сравнительное экспериментальное моделирование отражает эффективные и робастные результаты разработанной интеллектуальной системы в сравнении со стандартными системами слежения за точкой максимальной мощности на основе алгоритма возмущения и наблюдения или алгоритма роя частиц при равномерной и неравномерной иррадиации. Разработана модульная архитектура программы для ЭВМ «Cистема слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети» и ее многоуровневая иерархия классов на языке UML.

Об авторах

Е. А. Энгель
Хакасский государственный университет имени Н. Ф. Катанова, Абакан, Россия
Россия
E-mail: ekaterina.en@gmail.com


Н. Е. Энгель
Хакасский государственный университет имени Н. Ф. Катанова, Абакан, Россия
Россия


Список литературы

1. Энгель Е. А., Энгель Н. Е. Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети // Вестник кибернетики. 2019. № 3. С. 14–25.

2. Проект энергостратегии Российской Федерации на период до 2035 года // Официал. сайт Министерства энергетики Рос. Федерации. 2019. URL: https://minenergo.gov.ru/view-pdf/1920/104837 (дата обращения: 15.11.2020).

3. Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности, и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации : федер. закон от 23.11.2009 № 261-ФЗ. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».

4. Logeswarana T., Senthilkumarb A. A Review of Maximum Power Point Tracking Algorithms for Photovoltaic Systems under Uniform and Non-Uniform Irradiances // Energy Procedia. 2014. Vol. 54. P. 228–235.

5. Yau H.-T., Lin C.-J., Wu C.-H. Sliding Mode Extremum Seeking Control Scheme Based on PSO for Maximum Power Point Tracking in Photovoltaic Systems // International Journal of Photoenergy. 2013. Vol. 2013.

6. Значение солнечной инсоляции в г. Абакан (Республика Хакасия) // Beta Energy. URL: https://www.betaenergy.ru/insolation/abakan (дата обращения: 17.11.2020).


Для цитирования:


Энгель Е.А., Энгель Н.Е. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА СЛЕЖЕНИЯ ЗА ТОЧКОЙ МАКСИМАЛЬНОЙ МОЩНОСТИ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОГО МАССИВА. Вестник кибернетики. 2020;(4):21-27. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-21-27

For citation:


Engel E.A., Engel N.E. THE INTELLIGENT PHOTOVOLTAIC ARRAY MAXIMUM POWER POINT TRACKING SYSTEM. Proceedings in Cybernetics. 2020;(4):21-27. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-21-27

Просмотров: 37


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1999-7604 (Online)