Моделювання роботи геометральної енергетики з підтримкою максимального значення потужності за допомогою інтелектуальних мереж

Abstract

Пропонується розглянути деякі особливості геотермальної енергетики та розглянути технологічний комплекс, що буде включати в себе компресор, датчики, центральний процесор та плати для отримання даних. У такій системі необхідно забезпечити максимальний відбір потужності при різних зовнішніх факторах. Це пропонується зробити завдяки використанню інтелектуальних систем, а саме нейронної мережі, для цього її потрібно створити та навчити на певний результат. Мета дослідження – розробити та інтегрувати нейронну мережу, яка мала б структуру контролю за потужністю в системі електроживлення компресора з метою забезпечення її максимальної ефективності. Нейронна мережа може слугувати як логічний пристрій, що буде виконувати підтримку значення максимальної потужності в системі з альтернативним джерелом енергії. У цій роботі наведено приклад застосування нейронної мережі з метою пошуку значення точки максимальної потужності в системі електроживлення з геотермальним джерелом енергії. Однією з основних особливостей побудованої нейронної мережі є її структура. Нейронна мережа написана у вигляді скрипт коду та має багатошарову структуру, де перший (вхідний) шар має функцію активації - гіперболічний тангес, а другий (вихідний) – лінійну функцію. Також розглянуто відомі способи керування альтернативними джерелами та насосними пристроями, компресорами. Після цього був зроблений висновок, що застосування штучного інтелекту(fuzzy logic або нейронних мереж) буде мати певну доцільність. Це пояснюється тим, що нейронні мережі не вимагають для своєї роботи якогось додаткового обладнання, окрім ПК, проте вони постійно самостійно перенавчаються, що згодом дасть можливість врахувати помилку внаслідок старіння обладнання. Для успішного інтегрування мережі в систему було розглянуто процес навчання нейронної мережі, побудову її виконано в прикладному пакеті Matlab.