Интеллектуальная система прогнозирования работы солнечной электростанции

Содержание
Введение. 2
1.Солнечная электростанция. 4
1.1. Фотоэлектрические солнечные электростанции 4
1.2. Термодинамические солнечные электростанции 7
1.3. Основных принципов работы солнечных электростанций. 14
2. Влияние облачности и тени на выработку энергии солнечными панелями 15
2.1. Источники затенения. 17
2.2. Тень и эффективность солнечных батарей. 18
3. Достоинства и недостатки солнечной энергетики. 19
4.Методы прогнозирования, которые могут быть применены в энергетике. 21
5. Анализ существующих моделей и алгоритмов прогнозирования работы солнечных электростанций. 24
6. Методы, технологии и результаты по созданию системы прогнозирования работы солнечных электростанций. 28
Заключение. 38
Список использованных источников 40

Весь текст будет доступен после покупки

Данная работа посвящена исследованию и создание интеллектуаль-ной системе прогнозирования работы солнечной электростанции.
Из всех видов возобновляемых источников энергии одним из наиболее перспективным и доступным представляется Солнце. Запас солнечной энергии неисчерпаем, а физические принципы преобразования этой энергии в виды, удобные для потребления, просты, надежны и безопасны.
Солнечная энергия считается одним из наиболее экологически чи-стых источников энергии. В связи с растущей проблемой изменения кли-мата, использование солнечной энергии становится все более актуальным. Развитие интеллектуальных систем для управления солнечными электростанциями может способствовать более эффективному использованию этого ресурса.
С развитием технологий в области сбора, анализа данных и машин-ного обучения стали доступны новые возможности для улучшения прогнозирования работы солнечных электростанций. Применение современных интеллектуальных методов позволяет создавать более точные и адаптивные системы предсказания работы солнечной электростанции.
Разработка точной системы прогнозирования работы солнечной электростанции может привести к существенной экономии ресурсов, оп-тимизации производства и улучшению качества обслуживания энергоси-стем, поэтому многие страны активно развивают солнечную энергетику как альтернативу источникам энергии, основанным на ископаемых.

Весь текст будет доступен после покупки

1.Солнечная электростанция.
Солнечная электростанция — инженерное сооружение, служащее преобразованию солнечной радиации в электрическую энергию. Способы преобразования солнечной радиации различны и зависят от конструкции электростанции.
Получение электроэнергии от солнца давно применяется во всем мире. Главной задачей ученых на данный момент является необходимость так усовершенствовать имеющиеся технологии, чтобы как можно больше увеличить их КПД.
Солнечные электростанции преобразуют энергию солнечной радиа-ции в электроэнергию. Они бывают двух видов:
1. фотоэлектрические — непосредственно преобразуют солнечную энер-гию в электроэнергию при помощи фотоэлектрического генератора.
2. термодинамические — преобразуют солнечную энергию в тепловую, а потом в электрическую; мощность термодинамических солнечных элек-тростанций выше, чем мощность фотоэлектрических станций.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Искусственные нейронные сети как методологическая основа Генома материалов (Artificial neural networks as a methodological basis of the Materials Genome): Abrukov V.S.. — URL: https://www.researchgate.net/publication/361103341_Iskusstvennye_nejronnye_seti_kak_metodologiceskaa_osnova_Genoma_materialov_Artificial_neural_networks_as_a_methodological_basis_of_the_Materials_Genome
2. Абруков В.С., Кочаков В.Д., Абруков С.В., Ануфриева Д.А., Васильев А.И., Смирнов А.В. Интеллектуальная система прогнозирования работы солнечных электростанций. Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE). 2017;(16-18):30-42.
3. Выполнение и оформление выпускных квалификационных работ, научно-исследовательских работ, курсовых работ магистров и отчетов по практикам [Электронный ресурс]: методические указания/ М.Б. Быкова [и др.].— Электрон. текстовые данные.— М.: Издательский Дом МИСиС, 2017.— 76 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/72577.html.— ЭБС «IPRbooks».
4. Мустафаев А.Г. Нейросетевая модель прогнозирования уровня солнечной энергии для задач альтернативной энергетики // Программные системы и вычислительные методы. – 2016. – № 2. – С. 150 - 157.
5. В.С. Абруков, В.Д. Кочаков, А.Ю. Иваницкий, А.И. Васильев, А.В. Смирнов, С.В. Абруков. Создание баз знаний солнечных электростанций. Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» Изд. Научно-технический центр "ТАТА" (Саров), т. 19, № 183, 2015, с. 29-41.
6. Абруков В.С. Методы интеллектуального анализа данных при создании баз знаний. / В.С. Абруков, С.В. Абруков, А.В. Смирнов, Е.В. Карлович // Вестник Чувашского университета. - 2015. - № 1. - С. 140-146.
7. Васильев А.И., Кочаков В.Д. Результаты мониторинга сетевой солнечной станции в условиях г. Чебоксары. Наноструктурированные материалы и преобразовательные устройства для солнечной энергетики. 2015. - 149 с.

Весь текст будет доступен после покупки