Тези доповідей
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7497
Переглянути
5 результатів
Результати пошуку
Документ Система керування електротехнічним комплексом з фотоелектростанцією та комбінованим накопичувачем енергії(2024) Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Романюк, Володимир Тарасович; Копилова, Людмила ОлександрівнаВ роботі описано запропоновану систему керування системи електропостачання з комбінованим накопичувачем енергії та фотоелектростанцією. Запропонована система керування забезпечує енергоефективні режими системи електрозабезпечення, підвищення ефективності використання накопичувача енергії та нормативні терміни експлуатації акумуляторних батарей.Документ Інтелектуальне керування електрозабезпеченням об’єкта з ФЕС та накопичувачем енергії(2023) Балюта, Сергій Миколайович; Копилова, Людмила Олександрівна; Куєвда, Юлія Валеріївна; Романюк, Володимир Тарасович; Кондрашевський, Максим СергійовичВ роботі описується розроблена система керування, що забезпечує багатокритеріальне оптимальне оперативне управління електрозабезпеченням об’єктів з фотоелектростанціями та накопичувачами енергії.Документ Інтелектуальна система регулювання напруги в електротехнічних комплексах з ФЕС та накопичувачами енергії(2023) Балюта, Сергій Миколайович; Копилова, Людмила Олександрівна; Куєвда, Юлія Валеріївна; Романюк, Володимир Тарасович; Кондрашевський, Максим СергійовичВ роботі описана запропонована інтелектуальна система регулювання напруги (яка заснована на нечіткій логіці) для сучасних систем електропостачання. Запропонована система регулювання забезпечує підтримання нормативних значень напруги при зміні потужності фотоелектростанції та реактивної потужності споживачів.Документ Предиктивне технічне обслуговування ФЕС шляхом виявлення аномалій на фотоелектростанціях за допомогою штучних нейронних мереж(2024) Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Романюк, Володимир Тарасович; Копилова, Людмила ОлександрівнаВ роботі описана запропонована система виявлення аномалій на фотоелектростанціях. Вона побудована на основі логічного алгоритму з використанням штучної нейронної мережі, яка використовується для оцінки потужності генерації фотоелектростанції. Запропонована система дозволяє ефективно виявляти та класифікувати декілька видів аномалій на основі даних про генерацію енергії фотоелектростанцією та погодних даних з метеостанції.Документ Інтелектуальна система керування з використанням нейронних мереж NARX для реалізації функції прогнозування вироблення електроенергії(2021) Зінькевич, Петро Олексійович; Балюта, Сергій Миколайович; Куєвда, Юлія Валеріївна; Столяров, Олександр ЯрославовичУ виконаному дослідженні проведений аналіз мережі NARX, для багатокрокового прогнозування генерації електричної енергії ФЕС. Результати показали, що найкращі результати багатокрокового прогнозування забезпечує відкритий цикл openloop. Точність прогнозування можна покращити, збільшивши кількість вхідних і вихідних даних, тобто – від двох років. In the performed research, an analysis of the NARX network was carried out for multi-step forecasting of the generation of electric energy of the FES. The results showed that the best multi-step forecasting results are provided by the open loop. Forecasting accuracy can be improved by increasing the amount of input and output data, i.e. from two years.