📄Работа №201000
Тема: АЛГОРИТМЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЭНЕРГИИ В ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ
Характеристики работы
Тип работы
Диссертация
Предмет
Автоматика и управление
Объем:
133 листов
Год:
2019
Просмотров:
124
700
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКИ ЭФФЕКТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ 10
1.1 Вводные понятия 10
1.2 Повышение энергетической эффективности фотоэлектрических систем ..14
1.3 Адаптивное управление в фотоэлектрических системах 22
1.3.1 Задача управления в фотоэлектрической системе 22
1.3.2 Управление по методу возмущение и наблюдение. Преимущества 26
и недостатки 26
1.3.3 Адаптивные алгоритмы управления 29
1.3.4 Подходы к реализации метода «возмущение и наблюдение» на основе
адаптивных алгоритмов 31
1.4 Выводы 35
ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ С АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМОЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОТБОРА ЭНЕРГИИ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ 37
2.1 Моделирование элементов фотоэлектрической установки 37
2.1.1 Концепция построения модели фотоэлектрической системы 37
2.1.2 Моделирование фотоэлектрического модуля 39
2.1.3 Моделирование управляющего устройства 42
2.2 Разработка адаптивных алгоритмов управления процессом заряда в
фотоэлектрической системе 46
2.2.1 Алгоритм с перенастройкой поискового шага 47
2.2.2 Алгоритм с предсказывающей адаптацией 49
2.2.3 Алгоритм с настройкой нечетким регулятором 51
2.2.4 Алгоритм настройки нечеткого регулятора 55
2.3 Выводы 58
ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ С АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМОЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОТБОРА ЭНЕРГИИ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ 61
3.1 Моделирование фотоэлектрической системы 61
3.1.1 Модель фотоэлектрического модуля 61
3.1.2 Моделирование MPPT-контроллера 67
3.1.3 Моделирование дополнительных элементов фотоэлектрической системы 72
3.1.4 Модель фотоэлектрической установки 75
3.2 Моделирование фотоэлектрической системы с различными
адаптивными алгоритмами экстремального регулирования 78
3.2.1 Модель системы с алгоритмом с перенастройкой поискового шага...78
3.2.2 Модель системы с алгоритмом с предсказывающей адаптацией 80
3.2.3 Модель системы с алгоритмом с настройкой нечетким регулятором82
3.3 Сравнительный анализ разработанных адаптивных алгоритмов 91
3.4 Выводы 102
ГЛАВА 4. СОЗДАНИЕ ПРОТОТИПА ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕННОЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ 104
4.1 Постановка задачи 104
4.2 Элементная база прототипа фотоэлектрической системы 107
4.2.1 Солнечная панель 107
4.2.2 Аккумулятор 108
4.2.3 Контроллер 108
4.2.4 Импульсный преобразователь 109
4.2.5 Сборка прототипа фотоэлектрической системы 110
4.3. Программное обеспечение прототипа фотоэлектрической системы 111
4.4 Оценка работы прототипа фотоэлектрической системы 113
4.5 Выводы 116
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 117
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 119
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 120
ПРИЛОЖЕНИЕ А. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ 131
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКИ ЭФФЕКТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ 10
1.1 Вводные понятия 10
1.2 Повышение энергетической эффективности фотоэлектрических систем ..14
1.3 Адаптивное управление в фотоэлектрических системах 22
1.3.1 Задача управления в фотоэлектрической системе 22
1.3.2 Управление по методу возмущение и наблюдение. Преимущества 26
и недостатки 26
1.3.3 Адаптивные алгоритмы управления 29
1.3.4 Подходы к реализации метода «возмущение и наблюдение» на основе
адаптивных алгоритмов 31
1.4 Выводы 35
ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ С АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМОЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОТБОРА ЭНЕРГИИ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ 37
2.1 Моделирование элементов фотоэлектрической установки 37
2.1.1 Концепция построения модели фотоэлектрической системы 37
2.1.2 Моделирование фотоэлектрического модуля 39
2.1.3 Моделирование управляющего устройства 42
2.2 Разработка адаптивных алгоритмов управления процессом заряда в
фотоэлектрической системе 46
2.2.1 Алгоритм с перенастройкой поискового шага 47
2.2.2 Алгоритм с предсказывающей адаптацией 49
2.2.3 Алгоритм с настройкой нечетким регулятором 51
2.2.4 Алгоритм настройки нечеткого регулятора 55
2.3 Выводы 58
ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ С АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМОЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ОТБОРА ЭНЕРГИИ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ 61
3.1 Моделирование фотоэлектрической системы 61
3.1.1 Модель фотоэлектрического модуля 61
3.1.2 Моделирование MPPT-контроллера 67
3.1.3 Моделирование дополнительных элементов фотоэлектрической системы 72
3.1.4 Модель фотоэлектрической установки 75
3.2 Моделирование фотоэлектрической системы с различными
адаптивными алгоритмами экстремального регулирования 78
3.2.1 Модель системы с алгоритмом с перенастройкой поискового шага...78
3.2.2 Модель системы с алгоритмом с предсказывающей адаптацией 80
3.2.3 Модель системы с алгоритмом с настройкой нечетким регулятором82
3.3 Сравнительный анализ разработанных адаптивных алгоритмов 91
3.4 Выводы 102
ГЛАВА 4. СОЗДАНИЕ ПРОТОТИПА ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕННОЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ 104
4.1 Постановка задачи 104
4.2 Элементная база прототипа фотоэлектрической системы 107
4.2.1 Солнечная панель 107
4.2.2 Аккумулятор 108
4.2.3 Контроллер 108
4.2.4 Импульсный преобразователь 109
4.2.5 Сборка прототипа фотоэлектрической системы 110
4.3. Программное обеспечение прототипа фотоэлектрической системы 111
4.4 Оценка работы прототипа фотоэлектрической системы 113
4.5 Выводы 116
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 117
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ 119
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 120
ПРИЛОЖЕНИЕ А. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ 131
📖 Аннотация
В данной диссертационной работе разрабатываются и исследуются адаптивные алгоритмы управления для повышения эффективности преобразования энергии в фотоэлектрических системах. Актуальность исследования обусловлена растущим глобальным внедрением фотоэлектрических установок на фоне истощения традиционных энергоресурсов, при этом их широкое применение сдерживается относительно низким коэффициентом полезного действия, требующим оптимизации процессов экстремального регулирования мощности. Основными результатами работы являются: разработка детализированных и гибких математических моделей элементов фотоэлектрической системы, учитывающих широкий спектр возмущающих воздействий; создание комплекса адаптивных алгоритмов экстремального регулирования, в том числе на основе метода возмущения и наблюдения; а также существенное улучшение динамических характеристик системы управления, выразившееся в нейтрализации колебаний мощности и сокращении времени поиска точки максимальной мощности за счет адаптации к переменным эксплуатационным условиям. Научная значимость заключается в развитии теории адаптивного управления применительно к нестационарным объектам с неполной априорной информацией, а практическая ценность — в возможности непосредственного внедрения предложенных решений для повышения энергоэффективности автономных систем энергоснабжения, в робототехнике и космической отрасли. Проведенный анализ литературы, включающий работы таких авторов, как В.М. Андреев (в области оптимизации солнечных модулей), М.Р. Гарифулина (по моделированию элементов солнечных батарей), М.Ф. Шуманн (исследующий технологии повышения эффективности фотоэлементов) и В.А. Мурашева (отмечающей тенденции развития альтернативной энергетики), подтверждает востребованность исследований в данном направлении.
📖 Введение
Актуальность темы исследования и степень её разработанности
В условиях уменьшения запасов природного топлива всё больше внимания уделяется использованию солнечной энергии в качестве основного энергоресурса [67]. В настоящее время солнечные электростанции строятся не только в странах с высокой солнечной активностью, но практически во всех регионах мира с различными климатическими условиями. В связи с тем, что стоимость традиционных источников энергии сохраняет тенденцию роста, в настоящее время в регионах без стационарных сетей электропитания увеличивается уровень внедрения фотоэлектрических установок (ФЭУ). Это не только позволяет снизить экологическую нагрузку, но и экономически выгодно [1].
Современные ФЭУ обладают небольшим коэффициентом преобразования падающей солнечной энергии. В ясный солнечный день на каждый квадратный метр площади фотоэлектрический модулей (ФМ), перпендикулярной вектору солнечных лучей, поступает примерно 1 кВт энергии, но к потребителю поступает только часть этой энергии. Невысокие показатели реального КПД кремниевых фотоэлементов массового производства (в среднем 20 %), а также недоиспользование возможностей фотоэлектрического модуля являются факторами, негативно отражающимися на количестве генерируемой энергии. Как следствие - суммарный КПД обычной ФЭУ равен примерно 10 %. В связи с невысокими показателями КПД ФЭУ, возникает вопрос о повышении их эффективности [13, 14].
Большой вклад в развитие и применение ФЭУ внесли следующие российские и зарубежные ученые: А.П. Ландсман, Н.С. Лидоренко, А.Ф. Иоффе, В.С. Вавилов, В.К. Субашиев, Ж.И. Алферов, В.С. Стребков, Ю.А. Шиняков, О.С. Попель, А.В. Юрченко, Б.В. Лукутин, М. Вольф, Дж. Лоференский, М. Принс, Г. Раушенбах, М. Махмуд, Л. Браун, Р. Лопес, М. Грин, М. Гретцель и др.
Существуют различные подходы и методы повышения энергетической эффективности ФЭУ. К наиболее эффективным методам повышения энергетической эффективности ФЭУ относятся:
- метод усовершенствования конструкции элементов ФЭУ, этому посвящены работы таких ученых, как: В.М. Андреев, Н.Ю. Давидюк, Е.А. Ионова, П.В. Покровский, В.Д. Румянцев, Н.А. Садчиков, Martin F. Schumann, Carsten Rockstuhl, Martin Wegener;
- метод применения технологии наведения солнечных панелей на солнце (солнечный трекер), описанный в работах: Ю.А. Шиняков, А.В. Осипов, О.А. Теущаков, К.В. Аржанов, А.В. Юрченко, А.В. Скороходов.
- метод использования режима экстремального регулирования мощности (ЭРМ), также известный как технология MPPT (Maximum Power Point Tracking - отслеживание точки максимальной мощности) и представленного в работах: О. А. Донцов, Ю. В. Краснобаев, Mohamed A. El-Sayed, Steven Leeb, Roberto Faranda, Sonia Leva.
Наиболее распространённым алгоритмом, поддерживающим поиск точки максимальной мощности (ТММ), является алгоритм «возмущение и наблюдение». В этом методе управляющее устройство пошагово изменяет напряжение и измеряет мощность, если мощность увеличивается — контроллер продолжает изменять напряжение в этом же направлении, пока мощность не перестанет увеличиваться, т.е. не будет достигнут экстремум вольт-ваттной характеристики (ВВХ) [8].
Недостатками алгоритма «возмущение и наблюдение» являются колебания мощности и фиксированное время «восхождения» (время поиска точки максимальной мощности). Уменьшение времени «восхождения» приводит к увеличению амплитуды колебаний, что ведёт к недовыработке мощности. Уменьшение амплитуды колебаний мощности приводит к увеличению времени поиска ТММ [12]. Также ввиду того, что фотоэлектрическое преобразование сильно зависит от внешних условий (уровня освещенности, температуры, угла падения солнечных лучей, затенения) и внутренних характеристик системы (тока короткого замыкания, напряжения холостого хода, деградации фотоэлементов), реализация экстремального регулирования мощности будет наиболее эффективна только в случае применения адаптивных алгоритмов.
Указанные проблемы стимулируют исследования, целью которых является разработка наиболее эффективных алгоритмов поиска ТММ, обеспечивающих требуемое качество отбора энергии в фотоэлектрических системах [35, 36]. Среди перспективных путей реализации адаптивных алгоритмов поиска ТММ можно выделить такие, как: применение нечёткой логики [34, 44]; использование систем с моделью-эталоном [27, 28, 29]; реализация подбора ТММ на базе нейро- нечеткой сети [8, 12, 20].
Проанализировав степень изученности проблемы алгоритмов поиска ТММ, можно прийти к выводу, что вопрос реализации эффективных решений остаётся открыт ввиду как отсутствия сравнительной базы методов адаптивного поиска ТММ, так и появления новых решений. В связи с вышеизложенным возникает противоречие между необходимостью выбора и реализации адаптивного алгоритма с требуемыми характеристиками и недостаточной оценочной базой тех или иных адаптивных алгоритмов поиска ТММ.
Цель работы и задачи исследования. Целью работы является улучшение качества процесса преобразования энергии в фотоэлектрической системе, путем разработки и исследования алгоритмов экстремального регулирования мощности, способных функционировать при недостатке априорной информации об объекте управления.
Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи исследования:
1. Разработка моделей элементов фотоэлектрической системы.
2. Разработка адаптивных алгоритмов экстремального регулирования мощности для управления процессом энергопреобразования в фотоэлектрической системе.
3. Создание программного обеспечения для компьютерного моделирования исследуемых процессов в фотоэлектрической системе, учитывающего физику
7 требуемых процессов, содержащего разрабатываемые адаптивные алгоритмы и позволяющего провести вычислительные эксперименты и обеспечить адекватные оценки эффективности.
Научная новизна диссертационной работы:
1. Разработан алгоритм экстремального регулирования мощности с предсказывающей адаптацией для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, отличающийся от существующих улучшенной прогностической моделью, обеспечивающей улучшение качества управления.
2. Разработаны алгоритмы экстремального регулирования мощности для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, такие как алгоритм с перенастройкой поискового шага и алгоритм на базе математического аппарата теории нечетких множеств, отличающиеся от существующих способностью учитывать фактор частичного затенения и улучшенными показателями качества управления.
3. Предложен алгоритм настройки базы нечетких правил для фотоэлектрической системы с нечетким управлением, отличающийся от существующих тем, что оперирует такими экспертными оценками как: диапазон регулирования и дрейф экстремума ВВХ ФЭУ, что улучшает работу системы с нечетким управлением.
Теоретическая и практическая значимость работы. Разработанные адаптивные алгоритмы экстремального регулирования мощности для управления процессом энергопреобразования в фотоэлектрических системах имеют значение для решения технических проблем ФЭУ, связанных с их низким КПД. Кроме повышения энергетической эффективности, адаптивные алгоритмы позволяют максимизировать время работы автономных систем. Созданные в результате выполнения научной работы модели элементов фотоэлектрической системы могут применяться для различных исследований по связанным отраслям, таким, как солнечная энергетика, робототехника, космонавтика. Результаты диссертационного исследования также могут использоваться в задачах
8 автономного энергоснабжения, проектирования фотоэлектрических систем, в системах с экстремальным управлением.
Диссертационные исследования выполнены в рамках проекта RFMEFI57817X0241, грантов РФФИ № 16-07-01138, № 19-29-06078.
Методология и методы исследования. В рамках выполнения диссертационного исследования, для решения поставленных задач использовались методы математического и компьютерного моделирования, теория нечетких множеств, теория адаптивного управления, данные из теории и практики применения фотоэлектрических систем.
Положения, выносимые на защиту:
1. Алгоритм экстремального регулирования мощности с предсказывающей адаптацией для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, отличающийся от существующих улучшенной прогностической моделью, обеспечивающей улучшение качества управления.
2. Алгоритмы экстремального регулирования мощности для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, такие как алгоритм с перенастройкой поискового шага и алгоритм на базе математического аппарата теории нечетких множеств, отличающиеся от существующих способностью учитывать фактор частичного затенения и улучшенными показателями качества управления.
3. Алгоритм настройки базы нечетких правил для фотоэлектрической системы с нечетким управлением, отличающийся от существующих тем, что оперирует такими экспертными оценками как: диапазон регулирования и дрейф экстремума ВВХ ФЭУ, что улучшает работу системы с нечетким управлением.
Личный вклад. Результаты научной работы, выносимые на защиту, получены соискателем лично. Часть результатов, касающихся исследования адаптивных алгоритмов и математических моделей, получены в соавторстве в ходе работы над статьями.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность полученных результатов подтверждается строгими математическими выводами,
проведенными вычислительными экспериментами, согласованностью
полученных результатов с имеющимися данными в отечественной и зарубежной литературе, результатами моделирования и экспериментальными
исследованиями.
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях различного уровня, в их числе: международные конференции «Инноватика - 2017, 2018, 2019», «Информационно-измерительная техника и технологии - 2017, 2018», «Когнитивная робототехника - 2016, 2017, 2018», «Интеллектуальные энергосистемы - 2015, 2017».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, среди которых 2 - в журналах из перечня ВАК; 2 - в изданиях, индексируемых Scopus; 2 - свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений, списка литературы из 86 наименований и 1 приложения. Диссертация изложена на 133 страницах машинописного текста, содержит 84 рисунка, 7 таблиц. В приложении приведены акты внедрения результатов работы, подтверждающие ее практическую значимость.
В условиях уменьшения запасов природного топлива всё больше внимания уделяется использованию солнечной энергии в качестве основного энергоресурса [67]. В настоящее время солнечные электростанции строятся не только в странах с высокой солнечной активностью, но практически во всех регионах мира с различными климатическими условиями. В связи с тем, что стоимость традиционных источников энергии сохраняет тенденцию роста, в настоящее время в регионах без стационарных сетей электропитания увеличивается уровень внедрения фотоэлектрических установок (ФЭУ). Это не только позволяет снизить экологическую нагрузку, но и экономически выгодно [1].
Современные ФЭУ обладают небольшим коэффициентом преобразования падающей солнечной энергии. В ясный солнечный день на каждый квадратный метр площади фотоэлектрический модулей (ФМ), перпендикулярной вектору солнечных лучей, поступает примерно 1 кВт энергии, но к потребителю поступает только часть этой энергии. Невысокие показатели реального КПД кремниевых фотоэлементов массового производства (в среднем 20 %), а также недоиспользование возможностей фотоэлектрического модуля являются факторами, негативно отражающимися на количестве генерируемой энергии. Как следствие - суммарный КПД обычной ФЭУ равен примерно 10 %. В связи с невысокими показателями КПД ФЭУ, возникает вопрос о повышении их эффективности [13, 14].
Большой вклад в развитие и применение ФЭУ внесли следующие российские и зарубежные ученые: А.П. Ландсман, Н.С. Лидоренко, А.Ф. Иоффе, В.С. Вавилов, В.К. Субашиев, Ж.И. Алферов, В.С. Стребков, Ю.А. Шиняков, О.С. Попель, А.В. Юрченко, Б.В. Лукутин, М. Вольф, Дж. Лоференский, М. Принс, Г. Раушенбах, М. Махмуд, Л. Браун, Р. Лопес, М. Грин, М. Гретцель и др.
Существуют различные подходы и методы повышения энергетической эффективности ФЭУ. К наиболее эффективным методам повышения энергетической эффективности ФЭУ относятся:
- метод усовершенствования конструкции элементов ФЭУ, этому посвящены работы таких ученых, как: В.М. Андреев, Н.Ю. Давидюк, Е.А. Ионова, П.В. Покровский, В.Д. Румянцев, Н.А. Садчиков, Martin F. Schumann, Carsten Rockstuhl, Martin Wegener;
- метод применения технологии наведения солнечных панелей на солнце (солнечный трекер), описанный в работах: Ю.А. Шиняков, А.В. Осипов, О.А. Теущаков, К.В. Аржанов, А.В. Юрченко, А.В. Скороходов.
- метод использования режима экстремального регулирования мощности (ЭРМ), также известный как технология MPPT (Maximum Power Point Tracking - отслеживание точки максимальной мощности) и представленного в работах: О. А. Донцов, Ю. В. Краснобаев, Mohamed A. El-Sayed, Steven Leeb, Roberto Faranda, Sonia Leva.
Наиболее распространённым алгоритмом, поддерживающим поиск точки максимальной мощности (ТММ), является алгоритм «возмущение и наблюдение». В этом методе управляющее устройство пошагово изменяет напряжение и измеряет мощность, если мощность увеличивается — контроллер продолжает изменять напряжение в этом же направлении, пока мощность не перестанет увеличиваться, т.е. не будет достигнут экстремум вольт-ваттной характеристики (ВВХ) [8].
Недостатками алгоритма «возмущение и наблюдение» являются колебания мощности и фиксированное время «восхождения» (время поиска точки максимальной мощности). Уменьшение времени «восхождения» приводит к увеличению амплитуды колебаний, что ведёт к недовыработке мощности. Уменьшение амплитуды колебаний мощности приводит к увеличению времени поиска ТММ [12]. Также ввиду того, что фотоэлектрическое преобразование сильно зависит от внешних условий (уровня освещенности, температуры, угла падения солнечных лучей, затенения) и внутренних характеристик системы (тока короткого замыкания, напряжения холостого хода, деградации фотоэлементов), реализация экстремального регулирования мощности будет наиболее эффективна только в случае применения адаптивных алгоритмов.
Указанные проблемы стимулируют исследования, целью которых является разработка наиболее эффективных алгоритмов поиска ТММ, обеспечивающих требуемое качество отбора энергии в фотоэлектрических системах [35, 36]. Среди перспективных путей реализации адаптивных алгоритмов поиска ТММ можно выделить такие, как: применение нечёткой логики [34, 44]; использование систем с моделью-эталоном [27, 28, 29]; реализация подбора ТММ на базе нейро- нечеткой сети [8, 12, 20].
Проанализировав степень изученности проблемы алгоритмов поиска ТММ, можно прийти к выводу, что вопрос реализации эффективных решений остаётся открыт ввиду как отсутствия сравнительной базы методов адаптивного поиска ТММ, так и появления новых решений. В связи с вышеизложенным возникает противоречие между необходимостью выбора и реализации адаптивного алгоритма с требуемыми характеристиками и недостаточной оценочной базой тех или иных адаптивных алгоритмов поиска ТММ.
Цель работы и задачи исследования. Целью работы является улучшение качества процесса преобразования энергии в фотоэлектрической системе, путем разработки и исследования алгоритмов экстремального регулирования мощности, способных функционировать при недостатке априорной информации об объекте управления.
Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи исследования:
1. Разработка моделей элементов фотоэлектрической системы.
2. Разработка адаптивных алгоритмов экстремального регулирования мощности для управления процессом энергопреобразования в фотоэлектрической системе.
3. Создание программного обеспечения для компьютерного моделирования исследуемых процессов в фотоэлектрической системе, учитывающего физику
7 требуемых процессов, содержащего разрабатываемые адаптивные алгоритмы и позволяющего провести вычислительные эксперименты и обеспечить адекватные оценки эффективности.
Научная новизна диссертационной работы:
1. Разработан алгоритм экстремального регулирования мощности с предсказывающей адаптацией для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, отличающийся от существующих улучшенной прогностической моделью, обеспечивающей улучшение качества управления.
2. Разработаны алгоритмы экстремального регулирования мощности для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, такие как алгоритм с перенастройкой поискового шага и алгоритм на базе математического аппарата теории нечетких множеств, отличающиеся от существующих способностью учитывать фактор частичного затенения и улучшенными показателями качества управления.
3. Предложен алгоритм настройки базы нечетких правил для фотоэлектрической системы с нечетким управлением, отличающийся от существующих тем, что оперирует такими экспертными оценками как: диапазон регулирования и дрейф экстремума ВВХ ФЭУ, что улучшает работу системы с нечетким управлением.
Теоретическая и практическая значимость работы. Разработанные адаптивные алгоритмы экстремального регулирования мощности для управления процессом энергопреобразования в фотоэлектрических системах имеют значение для решения технических проблем ФЭУ, связанных с их низким КПД. Кроме повышения энергетической эффективности, адаптивные алгоритмы позволяют максимизировать время работы автономных систем. Созданные в результате выполнения научной работы модели элементов фотоэлектрической системы могут применяться для различных исследований по связанным отраслям, таким, как солнечная энергетика, робототехника, космонавтика. Результаты диссертационного исследования также могут использоваться в задачах
8 автономного энергоснабжения, проектирования фотоэлектрических систем, в системах с экстремальным управлением.
Диссертационные исследования выполнены в рамках проекта RFMEFI57817X0241, грантов РФФИ № 16-07-01138, № 19-29-06078.
Методология и методы исследования. В рамках выполнения диссертационного исследования, для решения поставленных задач использовались методы математического и компьютерного моделирования, теория нечетких множеств, теория адаптивного управления, данные из теории и практики применения фотоэлектрических систем.
Положения, выносимые на защиту:
1. Алгоритм экстремального регулирования мощности с предсказывающей адаптацией для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, отличающийся от существующих улучшенной прогностической моделью, обеспечивающей улучшение качества управления.
2. Алгоритмы экстремального регулирования мощности для управления процессом преобразования энергии в фотоэлектрической системе, такие как алгоритм с перенастройкой поискового шага и алгоритм на базе математического аппарата теории нечетких множеств, отличающиеся от существующих способностью учитывать фактор частичного затенения и улучшенными показателями качества управления.
3. Алгоритм настройки базы нечетких правил для фотоэлектрической системы с нечетким управлением, отличающийся от существующих тем, что оперирует такими экспертными оценками как: диапазон регулирования и дрейф экстремума ВВХ ФЭУ, что улучшает работу системы с нечетким управлением.
Личный вклад. Результаты научной работы, выносимые на защиту, получены соискателем лично. Часть результатов, касающихся исследования адаптивных алгоритмов и математических моделей, получены в соавторстве в ходе работы над статьями.
Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность полученных результатов подтверждается строгими математическими выводами,
проведенными вычислительными экспериментами, согласованностью
полученных результатов с имеющимися данными в отечественной и зарубежной литературе, результатами моделирования и экспериментальными
исследованиями.
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных конференциях различного уровня, в их числе: международные конференции «Инноватика - 2017, 2018, 2019», «Информационно-измерительная техника и технологии - 2017, 2018», «Когнитивная робототехника - 2016, 2017, 2018», «Интеллектуальные энергосистемы - 2015, 2017».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, среди которых 2 - в журналах из перечня ВАК; 2 - в изданиях, индексируемых Scopus; 2 - свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений, списка литературы из 86 наименований и 1 приложения. Диссертация изложена на 133 страницах машинописного текста, содержит 84 рисунка, 7 таблиц. В приложении приведены акты внедрения результатов работы, подтверждающие ее практическую значимость.
✅ Заключение
Диссертационная работа является научно-квалификационной работой, в которой содержатся новые научно обоснованные адаптивные алгоритмы управления фотоэлектрическими системами, повышающие качество работы систем при недостатке априорной информации об объекте управления, что имеет большое значение в связанных отраслях: автономном энергоснабжении, робототехнике, космической отрасли и др.
Выводы. Можно выделить следующие наиболее важные результаты, полученные в диссертационной работе:
1. Разработаны модели элементов фотоэлектрических систем, позволяющие конфигурировать системы различных свойств. Разработанные модели имеют множество параметров настройки и учитывают широкий спектр возмущающих воздействий, соответствующих реальным условиям эксплуатации, что позволяет получать результаты, близкие к натурным.
2. Разработаны и подробно описаны адаптивные алгоритмы экстремального регулирования мощности для систем управления фотоэлектрических установок. Предложенные алгоритмы охватывают различные требования к таким системам, что дает широкий выбор решений при проектировании фотоэлектрических систем.
3. Улучшено экстремальное регулирование мощности в системе управления ФЭУ, а именно:
• нейтрализованы колебания мощности, вызываемые шаговым характером стандартного алгоритма управления;
• уменьшено время поиска экстремума за счет адаптации управления к переменным эксплуатационным условиям.
4. Решена задача повышения энергетической эффективности фотоэлектрических систем за счет внедрения адаптивных алгоритмов экстремального регулирования мощности. Доказана целесообразность и показана эффективность таких решений.
5. Создан прототип ФЭУ, на базе которого проведена серия опытов, подтверждающих полученные в результате моделирования результаты.
Рекомендации. Дальнейшие исследования могут развиваться в следующих направлениях:
• улучшение качества экстремального управления в системах ветроэнергетики;
• разработка методов предварительной настройки адаптивных алгоритмов управления в сложных динамических системах;
• разработка программного обеспечения для проектирования гибридных автономных систем, включающих в свой состав фотоэлектрические установки.
Автор благодарит научного руководителя доктора технических наук С.В. Шидловского за оказание систематической поддержки и обсуждение всех вопросов, возникающих в процессе работы над диссертацией.
Выводы. Можно выделить следующие наиболее важные результаты, полученные в диссертационной работе:
1. Разработаны модели элементов фотоэлектрических систем, позволяющие конфигурировать системы различных свойств. Разработанные модели имеют множество параметров настройки и учитывают широкий спектр возмущающих воздействий, соответствующих реальным условиям эксплуатации, что позволяет получать результаты, близкие к натурным.
2. Разработаны и подробно описаны адаптивные алгоритмы экстремального регулирования мощности для систем управления фотоэлектрических установок. Предложенные алгоритмы охватывают различные требования к таким системам, что дает широкий выбор решений при проектировании фотоэлектрических систем.
3. Улучшено экстремальное регулирование мощности в системе управления ФЭУ, а именно:
• нейтрализованы колебания мощности, вызываемые шаговым характером стандартного алгоритма управления;
• уменьшено время поиска экстремума за счет адаптации управления к переменным эксплуатационным условиям.
4. Решена задача повышения энергетической эффективности фотоэлектрических систем за счет внедрения адаптивных алгоритмов экстремального регулирования мощности. Доказана целесообразность и показана эффективность таких решений.
5. Создан прототип ФЭУ, на базе которого проведена серия опытов, подтверждающих полученные в результате моделирования результаты.
Рекомендации. Дальнейшие исследования могут развиваться в следующих направлениях:
• улучшение качества экстремального управления в системах ветроэнергетики;
• разработка методов предварительной настройки адаптивных алгоритмов управления в сложных динамических системах;
• разработка программного обеспечения для проектирования гибридных автономных систем, включающих в свой состав фотоэлектрические установки.
Автор благодарит научного руководителя доктора технических наук С.В. Шидловского за оказание систематической поддержки и обсуждение всех вопросов, возникающих в процессе работы над диссертацией.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.