Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31633
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorОстренко, Дмитро Олександрович-
dc.date.accessioned2020-02-28T13:13:00Z-
dc.date.available2020-02-28T13:13:00Z-
dc.date.issued2019-04-
dc.identifier.citationНауковий журнал «Молодий вчений» виступає тією сполучною ланкою, яка дозволяє обговорювати і бути в курсі всіх нових наукових поглядів, одержувати необхідну для освідомлення та аналізу інформацію як по Україні, так і з інших країн. Видання відстежує розвиток зарубіжної наукової думки і завжди висвітлює актуальні питання, пов'язані з кожною галуззю науки.uk_UK
dc.identifier.issn2304-5809-
dc.identifier.urihttp://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31633-
dc.description.abstractВ осатаній час на зміну центральному електроживленню приходить розподілена генерація. В її основі закладена невеликого, за потужністю, виробника енергії, як правило це відновлювальні джерела енергії (або ВДЕ). Такими джерелами є, як вже нам широко відомі вітрогенератори та сонячні панелі так й мало відомі пристрої, що працюють на водні. Проте системи в яких є такі джерела не є стабільними,бо залежать від зовнішніх факторів. Сьогодні існує декілька способів знайти та підтримувати максимальне значення потужності в електричних системах з ВДЕ. Це можуть бути вже вбудовані контролери на потужність пошукової системи (або MPPT контролери), а також окремі інтелектуальні системи (з фазовологічними або нейронними мережами). У даній статті було розглянуто приклад використання нейронної мережі для знаходження точки максимальної потужності в системі електропостачання з джерелом відновлюваної енергії (вітрогенератора). Нейронна мережа є двошаровою (перший шар – сигмоїдний (у якому знаходяться чотири нейрона), а другий – лінійна функція (там знаходяться два нейрона). Для виявлення ваг та коефіцієнтів функції досліджено нейронну мережу. Вона навчалася за моделям, результати яких були відомі заздалегідь. Ще одна навчена мережа нейронів мала при вирішенні різних завдань, протягом яких вона постійно перенавчалася. Це відбувалося до тих пір, поки результати не потрапляли в допустимі межі відхилення помилок. Побудова нейронної мережі виконувалася в програмі Matlab. Моделювання та перевірка працездатності, розробленої схеми, відбувалася також у цьому програмному пакеті. Отже повною метою даної статті є розробка моделі вітрогенератора, вибір структури та розробка системи управління, що має структуру управління потужністю в автономній системі електроживлення для забезпечення її максимальної ефективностuk_UK
dc.description.sponsorshipк.т.н Чашко Марк Васильовичuk_UK
dc.language.isoenuk_UK
dc.publisherЖурнал "Молодий вчений"uk_UK
dc.relation.ispartofseries№4 (68);10-
dc.subjectwind generatoruk_UK
dc.subjectMatlabuk_UK
dc.subjectMaximum power pointuk_UK
dc.subjectRecovery signal sourceuk_UK
dc.subjectVoltage ampere characteristicuk_UK
dc.subjectSmart griduk_UK
dc.titleSimulation of the wind generator. Study wind speed contouruk_UK
dc.title.alternativeМоделювання вітрогенератора. Вивчення контуру швидкостіuk_UK
dc.typeArticleuk_UK
Розташовується у зібраннях:Наукові праці співробітників кафедри Електричної інженерії

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Остренко Молодий вчений48.pdf443,09 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.