ВИЗНАЧЕННЯ ГЕНЕРУВАННЯ ВДЕ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Abstract

В статті досліджено перспективи та потенціал використання відновлюваних джерел енергії для вирішення проблеми глобального потепління. Проаналізовано світову тенденцію збільшення обсягів генерування електроенергії фотоелектричними станціями за даними Міжнародного агентства з відновлюваної енергетики та тенденцію збільшення встановленої потужності фотоелектричних станцій в Україні, які реалізовують генеровану потужність за «зеленим» тарифом за даними Національної комісії, що здійснює державне регулювання у сферах енергетики та комунальних послуг України. Досліджено можливості та умови використання штучних нейронних мереж для визначення генерування електроенергії фотоелектричних станцій на прикладі електричної станції «Цекинівська-2» 4–5 черга. Для формування бази даних для створення і навчання штучних нейронних мереж було використано платформу розроблену European Commission – Photovoltaic Geographical Information System. Встановлено закономірності зміни метеорологічних супутникових даних та їх вплив на генерування електроенергії фотоелектричних станцій. Для цього використано програмний комплекс MATLAB, а саме модуль для створення штучних нейронних мереж – Neural Networks Toolbox. Висота сонця умовно вважається сталою і її значення повторюється з року в рік або має незначне відхилення, томуможе використовуватись як індикатор години і умовно можна вважати відомим наперед, тобто визначеним за емпіричними формулами і таким що змінюється тільки під впливом певних астрофізичних закономірностей. Щодо температури на висоті 2 м та вітру на висоті 10 м, то ці метеорологічні дані є відомими, так як вони потрібні не лише для прогнозування роботи відновлюваних джерел енергії, а й також в сільському господарстві. Тому найбільш проблемними вважаються дані пов’язані з сонячним випромінюванням, так як цю величину найважче визначити. Супутникові дані можуть мати похибку, встановлення метеопостів, а саме якісних піранометрів є вартісною процедурою, але допоможе забезпечити навчальною вибіркою якісних даних. Для прогнозування з задовільною точністю потрібно накопичити дані хоча б за рік роботи метеопосту, щоб отримати і проаналізувати певну вибірку даних. Для прогнозування генерування використано модулі nntool та Anfis MATLAB. Але отримані результати можна використовувати для оцінки ефективності роботи фотоелектричних станцій, але вони є незадовільними для оперативного балансування системи.

Authors and Affiliations

Олена Олександрівна Рубаненко, Дмитро Олексійович Данильченко, Віра Володимирівна Тептя

Keywords

Related Articles

АНАЛІЗ ГРАФІКІВ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ ТРАНСФОРМАТОРНИХ ПІДСТАНЦІЙ 10/0,4 КВ СЕЛЬБИЩНИХ ЗОН ДЛЯ ВИДІЛЕННЯ ДІЛЯНОК СТАЦІОНАРНОСТІ

Запропоновано на графіках електричних навантажень трансформаторних підстанцій 10/0,4 кВ сельбищних зон виділити ділянки стаціонарності для подальшого моделювання графіків навантаження та здійснення керуючих впливів на ре...

Аналіз показників якості послуг з постачання електричної енергії на прикладі оператора системи розподілу АТ "Харківобленерго"

Постановою Національної комісії у 2021 року для оператора системи розподілу АТ «Харківобленерго», який здійснює свою діяльність на території міста Харкова та Харківської області, було встановлено тариф на послуги з розпо...

ВПЛИВ КЛАПАННОГО ЕФЕКТУ НА ЕНЕРГОЕФЕКТИВНІСТЬ ШАРОВИХ ГАЗОДИНАМІЧНИХ СИСТЕМ

На енергоефективність газодинамічних процесів шарових систем істотно впливають напрямок руху газів та властивості зернистого шару, які мають бути враховані у формулі Дарсі-Вейсбаха. Складний вигляд закономірності коефіці...

АНАЛІЗ ВИМОГ ТА РОЗРОБКА ОПТИМАЛЬНОГО РІШЕННЯ ГНУЧКИХ СОНЯЧНИХ ЕЛЕМЕНТІВ ДЛЯ ВИКОРИСТАННЯ У КОМБІНОВАНИХ PV/T СИСТЕМАХ

У статті визначено вимоги до фотоелектричних перетворювачів, призначених для роботи в якості інтегрованих джерел електроживлення комбінованих PV/T систем: ефективно генерувати електричну енергію при температурі 55 °С; за...

Використання пристроїв компенсації реактивної потужності при впровадженні розподіленої генерації

В Україні заплановано поступове скорочення вироблення електроенергії на теплових електростанціях за рахунок розбудови відновлюваних джерел електроенергії. Відновлюються малі гідравлічні електростанції, споруджуються соня...

Download PDF file
  • EP ID EP698680
  • DOI 10.20998/2224-0349.2020.01.11
  • Views 100
  • Downloads 0

How To Cite

Олена Олександрівна Рубаненко, Дмитро Олексійович Данильченко, Віра Володимирівна Тептя (2020). ВИЗНАЧЕННЯ ГЕНЕРУВАННЯ ВДЕ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Енергетика: надійність та енергоефективність, 1(1), -. https://europub.co.uk/articles/-A-698680