1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
  4. Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии
  5. Выпуск 2023 г. Том 16. № 6
Система непрямогопрогнозированиявырабатываемойэлектроэнергиимассивом солнечныхпанелей на основемодифицированнойнечеткой нейросети Энгель Е. А.Энгель Н. Е.2023 год

Система непрямого прогнозирования вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей на основе модифицированной нечеткой нейросети
статья из журнала

Полный текстЗаказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: Энгель, Е. А. Система непрямого прогнозирования вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей на основе модифицированной нечеткой нейросети / Е. А. Энгель, Н. Е. Энгель. - Текст : непосредственный // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. - 2023. - Т. 16, № 6. - С. 744-758. - Библиогр.: с. 757-758. - ISSN 1999-494X.
Аннотация: Интеллектуальные системы прогнозирования вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей повышают эффективность солнечной электростанции и, таким образом, актуальны в соответствии с пунктом 20А Стратегии научно-технологического развития РФ. Вырабатываемая массивом солнечных панелей электроэнергия имеет сложную нелинейную динамику с неопределенностями, обусловленными изменением облачности. В связи с этим идентифицировать систему прогнозирования вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей классическими методами с заданной точностью нельзя, в то время как нейросети обеспечивают требуемую точность. Системы прогнозирования вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей на основе нейросетей в сравнении с традиционными методами обеспечивают требуемую точность прогноза, способствуя безопасному и эффективному управлению электрическими сетями, интегрирующими солнечные электростанции. В условиях неопределенности на основе модифицированной нечеткой нейросети, обеспечивающей средствами рекуррентных нейронов и механизма внимания эффективное формирование и передачу скрытого представления информации как сигнала выходного слоя скрытых рекуррентных нейронов глубоких нейросетей, на основе выходов которых алгоритмом нечетко-возможностной свертки генерируется прогнозируемое значение вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей. Модифицированная нечеткая нейросеть эффективно выделяет на основе архивных данных существенные функциональные аспекты прогнозирования вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей, включая аспекты идентификации облачности часа. Полученные результаты экспериментального моделирования системы прогнозирования на сутки вперед вырабатываемой электроэнергии массивом солнечных панелей на основе модифицированной нечеткой нейросети демонстрируют ее робастность и снижение среднеквадратичной ошибки прогноза в среднем в три и шесть раз в сравнении с рекуррентными нейросетями и стандартной моделью авторегрессии скользящего среднего в условиях неопределенности.
Год издания: 2023
Авторы: Энгель Е. А. , Энгель Н. Е.
Источник: Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии
Выпуск: Т. 16, № 6
Номера страниц: 744-758
Количество экземпляров:

Всего свободно 3 из 3 экземпляров.

  • Отдел научно-библиографической работы (пр. Свободный, 79, к. Б3-10): свободно 1 из 1 экземпляров
  • Электронный читальный зал (пер. Вузовский, 3, к. 131): свободно 1 из 1 экземпляров
  • Информационно-библиографический отдел (ул. Лиды Прушинской, 2, к. 3-06): свободно 1 из 1 экземпляров