СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННЫХ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ

Казымов Н.Ш.

63 просмотров

Казымов Н.Ш.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННЫХ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ *

Аннотация:
наиболее распространенный метод, используемый для выработки электроэнергии из солнечной энергии, фотоэлектрическая солнечная энергетическая система — это больше, чем просто солнечная панель. В зависимости от типа системы также доступны другие системные элементы, такие как аккумулятор, контроллер заряда и инвертор. Для сравнительной оценки разработанных алгоритмов (система последовательных операций) управления процессом энергопреобразования в ФЭ системе следует рассмотреть идентичных по своим настройкам и свойствам системы, помещенные в одинаковые условия

Ключевые слова:
алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, ФЭ, адаптивные алгоритмы (СРО), достоинства и недостатки

УДК 1

Казымов Н.Ш.

электроэнергетический факультет, магистрант 2 курса

Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности

(г. Баку, Азербайджан)

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

РАЗРАБОТАННЫХ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ

Аннотация: наиболее распространенный метод, используемый для выработки электроэнергии из солнечной энергии, фотоэлектрическая солнечная энергетическая система — это больше, чем просто солнечная панель. В зависимости от типа системы также доступны другие системные элементы, такие как аккумулятор, контроллер заряда и инвертор. Для сравнительной оценки разработанных алгоритмов (система последовательных операций) управления процессом энергопреобразования в ФЭ системе следует рассмотреть идентичных по своим настройкам и свойствам системы, помещенные в одинаковые условия.

Ключевые слова: алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, ФЭ, адаптивные алгоритмы (СРО), достоинства и недостатки.

Для большей наглядности можно принять следующие упрощения: инициализация алгоритмов (СРО) происходит с нулевого напряжения (точка короткого замыкания), уровень освещенности не изменяется, температура остается постоянной, нагрузка потребителей отключена. Для удобства анализа результаты исследования представляются в виде графиков работы алгоритмов (СРО). На рис. 1 приведены сводные графики токов при работе экстремальных регуляторов; на рис. 2 приведены графики подстройки напряжения по предложенным алгоритмам (СРО), на рис. 3 – графики поиска точки максимальной мощности по предложенным алгоритмам (СРО), на рис. 4 – графики по ошибке регулирования.

Рис. 1. Графики токов на ФМ при работе экстремальных регуляторов:

1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.

Рис. 2. Графики поиска оптимального напряжения:

Рис. 3. Графики поиска точки максимальной мощности:

1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором,4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.

Рис. 4. Графики процессов управления по ошибке поиска:

l – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором,4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.

Проведем оценку полученных результатов. Как видно из представленных графиков все адаптивные алгоритмы (СРО) показывают лучшие результаты, чем обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение: значительно снижается время поиска и уменьшаются флуктуации напряжения около оптимального значения. По рис. l заметно сокращение колебаний тока при применении адаптивных алгоритмов (СРО) Сами адаптивные алгоритмы(СРО) дают различные результаты [1,с.7]:

- алгоритм (СРО) с перенастройкой поискового шага обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ 20 с. модельного времени и обеспечивает нейтрализацию колебаний мощности;

- алгоритм (СРО) с предсказывающей адаптацией обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ 5 с. модельного времени и обеспечивает уменьшение амплитуды колебаний мощности со значения 0,2 –0,5 до значения в 0,l Вт;

- алгоритм (СРО) с настройкой нечетким регулятором обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ 20 с. модельного времени и обеспечивает нейтрализацию колебаний мощности.

- улучшенный алгоритм (СРО) с настройкой нечетким регулятором обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ l0 с. модельного времени и обеспечивает нейтрализацию колебаний мощности. [1,с.13].

Исходя из вышеизложенного, можно заметить, что алгоритм (СРО) с перенастройкой шага и алгоритм (СРО) с нечетким регулятором обеспечивают схожее качество управления, однако по сводному графику (Рис. 3) видно, что алгоритм (СРО) с нечетким регулятором обеспечивает большую выработку энергии (площадь под красным графиком больше площади под зеленым).

Алгоритм (СРО) с предсказывающей адаптацией обеспечивает наискорейший поиск точки максимальной мощности, однако сохраняет небольшие флуктуации мощности в этой точке. При этом по рисунку 3 можно заметить, что площадь под бирюзовым графиком наибольшая, т.е. именно этот алгоритм (СРО) позволяет отобрать максимум энергии.

Для полноты сравнительной оценки сведем полученные данные в таб. l и дополним их общей информацией об алгоритмах (СРО).

Исходя из изложенной в таблице информации, можно сделать вывод, что выбор адаптивного алгоритма (СРО) может быть осуществлен исходя из требований к системе. В случае требования к наибольшей выработке энергии следует выбирать алгоритм (СРО) с эталонной моделью. В случае, если система экономична: обладает небольшой вычислительной мощностью, отсутствуют датчики температуры, влажности, – лучшим решением будет применение адаптации с перенастройкой поискового шага. Алгоритм (СРО) с нечетким регулированием является оптимальным при выборе для системы с усредненными характеристиками [1,с.21].

Таблица l. Достоинства и недостатки адаптивных алгоритмов (СРО)

Название алгоритма (СРО)	Достоинства	Недостатки
Алгоритм (СРО) с перенастройкой поискового шага	l. Нейтрализация колебаний мощности 2. Уменьшение времени регулирования 3. Требует минимум вычислительных мощностей 4. Простота реализации	l. Нет подстройки к резкому изменению внешних условий 2. Зависимость от размера поискового шага
Алгоритм (СРО) с эталонной моделью	l. Подстройка эталонной модели к изменению внешних условий 2. Уменьшение колебаний мощности 3. Наименьшее время регулирования 4. Наибольшая выработка энергии	l. Требует наличия дополнительного оборудования (датчики температуры, влажности и др.) 2. Требует больше вычислительных мощностей 3. Сложность реализации
Алгоритм с нечетким регулированием	l. Возможность подстройки под изменения внешних условий 2. Нейтрализация колебаний мощности 3. Уменьшение времени регулирования

Оценка качества управления при применении разработанных алгоритмов (СРО) производится по первому и второму интегральным критериям [2,с.118]:

Показатели качества приведены в таблице 2.

Таблица 2. Оценки качества управления

Название алгоритма (СРО)	Il	I2	Tп, с
возмущение и наблюдение	12850	632000	45
С предсказывающей адаптацией	7,896	1,2	5
С перенастройкой поискового шага	80,8	852,8	20
С настройкой нечетким регулятором	19,58	l2,93	20
Улучшенный с настройкой нечетким регулятором	11,24	3,8	10

Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что применение адаптивных алгоритмов (СРО) значительно улучшает качество управления.

Далее рассматривается работа алгоритмов (СРО) при возникновении возмущений по температуре, освещенности и комбинации этих воздействий.

Заданы следующие параметры модели [2,с.120]:

- фотоэлектрический модуль с напряжением холостого хода Uх.х = 24 В, и током короткого замыкания Iк.з = 6,l4 А;

- внешние условия: температура 30 °С, уровень солнечной инсоляции Q = 750 кВт/м2, угол падения лучей α = 90°;

- шаг поискового алгоритма(СРО) 0.5 В;

- нагрузка потребителей отключена;

- солнечная батарея заряжает аккумулятор с номинальным напряжением Uab = l2 В, разряжѐнный до 80 %;

- время моделирования t = 400 с.

При температурном возмущении от 30 до 20 °С в момент времени 120 с. получено семейство графиков поисковых алгоритмов(СРО), приведенное на рис. 5. При увеличенном масштабе около точки возмущения можно оценить скорость выхода алгоритма(СРО) на экстремум мощности, что приведено на рис. 6.

На рис. 6 видно, что скорость выхода на точку экстремума после возмущения различна для предложенных алгоритмов(СРО), эта оценка сведена в таблице 3.

Увеличивая масштаб в области установившихся процессов поиска экстремума можно оценить амплитуду колебаний мощности, что приведено на рис. 7.

Рис. 5. Графики поиска точки максимальной мощности:

1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм(СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.

Рис. 6. Работа алгоритмов (СРО) после возмущения по температуре:

Рис. 7. Работа алгоритмов (СРО) около экстремума ВВХ после возмущения по температуре:

По рисунку 7 видно, чтообычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение и алгоритм (СРО) с предсказывающей адаптацией дают заметные колебания мощности по 0,5 и 0,1 Вт соответственно.

Эффективность применения алгоритмов (СРО) с учетом возмущения можно оценить по предложенным ранее интегральным оценкам (1) и (2), результаты вычислний сводятся в таб. 3.

При возмущении освещенности от 750 кВт/м2 до 900 кВт/м² в момент времени 120 с. Получено семейство графиков работы поисковых алгоритмов (СРО), приведененное на рис. 8.

Рис. 8. Работа алгоритмов(СРО) при возмущении освещения:

Увеличивая масштаб, можно оценить поведение алгоритмов (СРО) во время возмущения, что отражено на рис. 9. По рисунку можно оценить амплитуды колебаний мощности у точки экстремума и время поиска экстремума для каждого алгоритма (СРО). [2,с.125].

Эффективность применения алгоритмов (СРО) с учетом возмущения можно оценить по предложенным ранее интегральным оценкам (1) и (2), результаты вычислний сводятся в таблицу 3.

Рис. 9. Работа алгоритмов(СРО) около экстремума ВВХ после возмущения по освещенности:

l – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.

При комбинированном возмущении освещенности и темпераутры с параметрами: освещенность 500 – 900 кVт/м², температура 30 – 0 °С, время возмущения 100 с., получены следующие графики работы алгоритмов (СРО), приведенные на рис. 10. [4,с.850].

При увеличении масштаба около экстремума мощности в окрестностях точки возмущения можно получить семейство графиков, позволяющее оценить качество работы алгоритмов (СРО): скорость поиска и амплитуду колебаний. Такие графики приведены на рис. 10.

Рис. 10. Работа алгоритмов (СРО) при комбинированном возмущении:

Рис. 11. Работа алгоритмов(СРО) около экстремума ВВХ после комбинированного возмущения:

1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение; 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага; 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором; 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором; 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.

Таблица 3. Показатели эффективности алгоритмов (СРО)

Название алгоритма(СРО)	Возмущение по температуре			Возмущение по освещенности			Возмущение по комбинации параметров
	Il	I2	Tп, с	Il	I2	Tп, с	Il	I2	Tп, с
возмущение и наблюдение	921,9	1739	8	736	2838	6	946,7	920,2	8
С предсказывающей адаптацией	64,26	4,88	1	129,5	9l,07	2	389,4	180,9	2
С перенастройкой поискового шага	17,24	11,57	6	500,5	l556	12	163,8	59,36	4
С настройкой нечетким регулятором	35,48	17,05	7	290,1	174.4	2	213,7	30,18	3
Улучшенный с настройкой нечетким регулятором	3,363	0,05	3	133,1	154	4	137,6	11,94	2

Заключение

Проведено сравнительное исследование работы системы с различными адаптивными алгоритмами (СРО), показавшее их преимущество перед классическим алгоритмом (СРО).

На основании полученных данных, можно заметить, что все адаптивные алгоритмы (СРО) показывают лучшие результаты, чем стандартный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение. Наибольшей эффективностью обладает улучшенный алгоритм (СРО) с настройкой нечетким регулятором.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

Власов А. И., Гарифулина М.Р., Макарчук В. В., Адамовик Н. Модель элемента солнечной батареи типа CIGS //2012. – №8. – С. 1-21.
Давидюк Н.Ю., Андреев В.М., Покровский П.В., Ионова Е.А., Садчиков Н.А., Румянцев В.Д. Оптимизация параметров солнечных модулей на основе линзовых концентраторов излучения и каскадных фотоэлектрических преобразователей // Журнал технической физики. – 2010. – № 80-2. – C. 118-125.
Мурашева А. В. Альтернативная энергетика берет новые рубежи Информационно-аналитический сервис строительного сообщества, 2019.
Martin F. Schuman, Martin Wegener, Carsten Rockstuhl, Cloaked contact grids on solar cels by coordinate transformations: designs and prototypes // Opti – 2015. – No 10-2. – P. 850-853.
Soli Volther HybrId PV-T Panels [ElectronIc resource] / Solimpeks. – 2019. Режим доступа: http://solenergo.lv/wp-content/uploads/pvt_presentation_enl.pdf

Полная версия статьи PDF

Номер журнала Вестник науки №4 (61) том 3

Ссылка для цитирования:

Казымов Н.Ш. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННЫХ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ // Вестник науки №4 (61) том 3. С. 259 - 271. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/7798 (дата обращения: 25.04.2024 г.)

Альтернативная ссылка латинскими символами: vestnik-nauki.com/article/7798

Нашли грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики) ?
- напишите письмо в редакцию журнала: zhurnal@vestnik-nauki.com

* В выпусках журнала могут упоминаться организации (Meta, Facebook, Instagram) в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25 июля 2002 года № 114-ФЗ 'О противодействии экстремистской деятельности' (далее - Федеральный закон 'О противодействии экстремистской деятельности'), или об организации, включенной в опубликованный единый федеральный список организаций, в том числе иностранных и международных организаций, признанных в соответствии с законодательством Российской Федерации террористическими, без указания на то, что соответствующее общественное объединение или иная организация ликвидированы или их деятельность запрещена.