Please use this identifier to cite or link to this item: https://rep.polessu.by/handle/123456789/18299
Title: Нейромережева модель прогнозування генерації електроенергії відновлювальними джерелами у системі енергоменеджменту локальних об’єктів
Other Titles: Neuro-network model for providing electricity generation by renewable sources in energy management system of local object
Нейросетевая модель прогнозирования генерации электроэнергии возобновляемых источников в системе энергоменеджмента локальных объектов
Authors: Каплун, В.В.
Штепа, В.М.
Макаревич, С.С.
Kaplun, V.
Shtepa, V.
Makarevych, S.
Каплун, В.В.
Штепа, В.Н.
Макаревич, С.С.
Keywords: локальний об’єкт
мікроенергетична система
відновлювані джерела
нейромережеве моделювання
умовний динамічний тариф
інтелектуальне управління
локальный объект
микроэнергетическая система
возобновляемые источники
нейросетевое моделирование
условный динамический тариф
интеллектуальное управление
Issue Date: 2019
Citation: Каплун, В.В. Нейромережева модель прогнозування генерації електроенергії відновлювальними джерелами у системі енергоменеджменту локальних об’єктів / В.В. Каплун, В.М. Штепа, С.С. Макаревич // Енергетика: економіка, технології, екологія : науковий журнал. - 2019. - № 2 (56). - С. 27-39.
Abstract: Метою дослідження є обґрунтування та реалізація нейромережевої моделі для прогнозування генерації відновлюваними джерелами у системі енергоменеджменту локальних об’єктів. Для створення інтелектуального прогностичного апарату використані нейромережеве моделювання, теорія обчислювального інтелекту та градієнтні оптимізаційні методи аналізу поведінки багатокомпонентних систем. У роботі обґрунтовані засади інтелектуального управління комбінованим електрозабезпеченням локальних об’єктів на основі нейромережевого прогнозування генерації електроенергії відновлювальними джерелами. Сформульовані принципи інтелектуального управління комбінованим електрозабезпеченням локальних об’єктів на основі умовного динамічного тарифу, що дало змогу користувачу узгоджувати графік електроспоживання у режимі реального часу за одним параметром. Також запропоновані алгоритм та структурно-логічна схема інтелектуального управління мікроенергетичними системами локальних об’єктів з традиційними і відновлюваними джерелами.
Целью исследования является обоснование и реализация нейросетевой модели для прогнозирования генерации возобновляемыми источниками в системе энергоменеджмента локальных объектов. В статье обоснованы принципы интеллектуального управления комбинированным электрообеспечением локальных объектов на основе нейросетевого прогнозирования генерации электроэнергии возобновляемыми источниками. Сформулированы принципы интеллектуального управления комбинированным электрообеспечением локальных объектов на основе условного динамического тарифа, что позволило пользователю согласовывать график электропотребления в режиме реального времени по одному параметру. Также предложены алгоритм и структурно-логическая схема интеллектуального управления микроэнергетическими системами локальных объектов с традиционными и возобновляемыми источниками.
Description: The paper provides continuation research related to the analysis of the structures of combined power systems. It’s considered with regard the choice of the model line of power traditional and renewable sources for forming energy balance microgrid system to increase the efficiency of management energy local objects. The research is to substantiate and implement a neural network model to predict the generation of electricity from renewable sources to develop intelligent algorithms for the energy management system of local objects. Neural network modeling, theory of computational intelligence, and gradient optimization methods for analyzing the behavior of multicomponent systems were used to create an intelligent prognostic apparatus. The principles of intelligent management combined power supply of local objects based onneural network prediction of electricity generation by renewable sources are substantiated. The paper is proposed basic algorithms for the system of energy management of local objects. By means of neural network prediction electricity generation by renewable sources, the basic theoretical principles of creation of the system of intellectual control of the combined electric supply of local objects based on a conditional dynamic tariff are formulated. It is given based to allow users conditional dynamic tariff to reconcile real-time power schedules with one parameter. The propose a neural network model for a combined power system with a wind-solar power plant to develop algorithms and structural and logical diagram of intelligent management power consumption local object with heterogeneous sources is allowed. It’s based to use statistics of daily electricity generation with half-hour discrete energy.
URI: https://rep.polessu.by/handle/123456789/18299
Appears in Collections:Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.