Автоматизированная автономная гелиосистема с интеллектуальным модулем управления

Список сокращений и условных обозначений…………………………………3
Введение………………………………………………………………………….7
ГЛАВА 1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ АВТОНОМНОЙ ГЕЛИОСИСТЕМЫ И ИХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ……………………………………………………………9

ГЛАВА №2. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЕМ РАБОЧЕЙ ПОВЕРХНОСТИ СОЛНЕЧНОГО КОЛЛЕКТОРА……………..44

ГЛАВА №3 РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО МОДУЛЯ УПРАВЛЕНИЯ В СОСТАВЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ СОВОКУПНОГО СОЛНЕЧНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ………….70

Заключение…………………………………………………..………………...

Список литературы……………………………………………………………

Приложения……………………………………………………………………

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность темы. Мировые тренды стимулируют исследования, направленные на раскрытие технико-экономического потенциала солнечных технологий, что расширяет географию их применения. Но большинство достижений в части эффективности элементов, непосредственно задействованных в получении излучения, могут быть полностью нивелированы низкоэффективной подсистемой управления положением поглощающих поверхностей. Вакуумные коллекторы пригодны для получения прямого, диффузного и отраженного излучения солнца, и для раскрытия потенциала их эффективности целесообразно применение систем экстремального регулирования. Так как в отличие от детерминированного процесса прихода прямой солнечной радиации (на основе которого построены большинство актуальных автоматизированных систем регулирования рабочих поверхностей солнечных коллекторов) диффузное и отраженное излучение может быть классифицировано как стохастическое внешнее воздействие. В исследованиях Jоhn А. Duffiе, Williаm А. Bескmаn доказано, что отсутствие системы оптимизации положения поглощающей поверхности, не только снижает показатели номинальной эффективности гелиосистемы, но и накладывает ограничения при реализации массива солнечных коллекторов, особенно в жилых районах с плотной застройкой.
Реализация такой подсистемы возможна на базе интеллектуальной автоматизированной системы управления (далее ИАСУ), позволяющей прогнозировать и оценивать воздействие на преобразователь всего доступного излучения (включая прямое, диффузное и отраженное излучение солнца) и синтезировать закон управления с учетом соотношения количества поглощаемой энергии к количеству затраченной энергии при выполнении регулирования.
Дополнительным стимулом при разработке ИАСУ является возможность улучшить на базе полученных результатов уже внедренные в эксплуатацию солнечные трекеры (следящие системы и системы программного регулирования), что позволит уменьшить срок окупаемости проектов по вводу в эксплуатацию таких систем и повысит их эффективность. Так как существующие промышленные образцы, преимущественно ориентированы на получение прямого солнечного излучения, что не в полной мере раскрывает потенциал эффективности солнечных коллекторов в утренние и вечерние часы.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ АВТОНОМНОЙ ГЕЛИОСИСТЕМЫ И ИХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

1.1 Исследование потенциала применимости солнечных технологий на территориях России с холодным климатом

Доступность источника должна быть непрерывной, либо с четко прогнозируемыми интервалами и определяться естественными характеристиками территории. В работе решается задача по поиску унифицированного решения, направленного на применение систем энергообеспечения с регенеративными источниками для всей территории ДФО. Поэтому источники, доступность которых ограничена естественными факторами, в исследовании учитываться не будут (геотермальное тепло, водные потоки, энергия волн, приливы и отливы воды, приливные электростанции). В связи с этим наиболее перспективными источниками являются потоки ветра и излучение солнца.
Исследования института им. Г.М. Кржижановского, на предмет среднегодовых показателей скорости ветра и инсоляции Солнца по регионам РФ, позволили оценить доступность источников и сделать вывод об их применимости для рассматриваемой территории ( на большей части территории скорость ветра до 3 м/с, уровень инсоляции от 4 кВт ч/м2 в день). Применение ветрогенератора для выработки электроэнергии целесообразно только при условии, если средняя скорость ветра на местности превышает 4 м/с, а преобразование в тепловую энергию требует максимального КПД, которое достигается при 9-12 м/с непрерывного воздействия, т.е. сокращает потенциал применимости технологии на
территории ДФО.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Калашников, И.А. Современные технологии использования солнечной энергии в автономных системах // Энергосбережение. – 2023. – №3. – С. 45–51.
2. Лебедев, А.В., Смирнов, П.Н. Автоматизация солнечных энергетических систем: современные подходы и решения. – Москва: Энергия, 2022. – 280 с.
3. Панов, Е.И., Сидоров, К.В. Гелиосистемы: проектирование и эксплуатация автономных установок. – СПб.: ТехноЛит, 2021. – 350 с.
4. Чернов, Д.В., Ильин, С.Г. Интеллектуальные системы управления: алгоритмы и их применение в гелиоэнергетике // Информационные технологии в энергетике. – 2023. – Т. 15, №4. – С. 22–29.
5. Королёв, Н.А., Михайлов, И.В. Автономные солнечные системы: теория и практика. – Екатеринбург: УралНИИЭ, 2023. – 310 с.
6. Intеrnаtiоnаl Rеnеwаblе Еnеrgу Аgеnсу (IRЕNА). Futurе оf Sоlаr Рhоtоvоltаiсs: Dерlоуmеnt, invеstmеnt, tесhnоlоgу, grid intеgrаtiоn аnd sосiо-есоnоmiс аsресts. – Аbu Dhаbi: IRЕNА, 2020. – 125 р.
7. Sоlаr Еnеrgу Hаndbоок. А Guidе tо Sоlаr Рhоtоvоltаiсs, Аррliсаtiоns, аnd Innоvаtiоns. – Lоndоn: Sрringеr, 2022. – 360 р.
8. Жуков, А.Н. Интеллектуальные алгоритмы управления в энергетике. – Казань: Казанский университет, 2021. – 240 с.
9. Михайлов, В.П. Автоматизация систем энергоснабжения с использованием возобновляемых источников энергии. – Ростов-на-Дону: ДГТУ, 2023. – 275 с.
10. Петров, С.В., Козлов, И.Е. Инновационные подходы к проектированию автономных гелиосистем // Энергетика будущего. – 2022. – Т. 12, №1. – С. 14–21.

Весь текст будет доступен после покупки