Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
2 results
Search Results
Item Modeling the Energy-Dynamic Modes of a Wind Farm with a Battery Energy Storage System (BESS)(Видавництво Львівської політехніки, 2021-05-05) Медиковський, Микола; Мельник, Роман; Medykovskyy, Mykola; Melnyk, Roman; Lviv Polytechnic National UniversityВ статті подано результати математичного моделювання енергодинамічних процесів вітрової електричної станції до складу якої входить акумулюючий елемент, встановлено залежність між потужністю навантаження та можливостями генерації енергії активним складом вітрової електричної станції з урахуванням енергетичної ємності акумулюючого елемента. Розроблено математичну модель акумулюючого елемента. Розроблену модель порівняно з двома іншими моделями: моделлю чорної скриньки; моделлю на основі еквівалентної схеми. Застосування розробленої моделі забезпечує можливість оптимізувати енергетичну ємність акумуляторного елемента для заданих параметрів і режимів роботи вітрової електричної станції. Використання отриманих результатів розширює можливості адекватного управління енергодинамічними режимами енергетичних систем за наявності поновлювальних джерел енергії, забезпечує пом'якшення перехідних процесів в умовах недостатніх або надлишкових швидкості вітру та навантажень споживачів.Item Нейромережевий метод визначення активного складу вітрової електричної станції(Видавництво Львівської політехніки, 2020-03-01) Медиковський, Микола; Мельник, Роман; Дубчак, Максим; Medykovskyi, Mykola; Melnyk, Roman; Dubchak, Maxim; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityУ статті подано результати дослідження можливостей застосування нейронних мереж для розв’язання задачі визначення активного складу вітрової електричної станції (ВЕС) з врахуванням коефіцієнта ефективності кожної вітроелектричної установки (ВЕУ). Здійснено порівняльний аналіз отриманих результатів з відомими методами визначення активного складу ВЕС, такими як: метод динамічного програмування; метод динамічного програмування із обґрунтованим підвищенням заданого навантаження; модифікований метод динамічного програмування. Визначено переваги та недоліки використання кожного з досліджуваних методів, щодо можливості досягнення заданої потужності генерації при максимальному коефіцієнті ефективності вибраних ВЕУ. Встановлено, що при використанні рекурентних нейронних мереж для розв’язання задачі визначення активного складу ВЕС, мінімальний лінійний коефіцієнт варіації різниці між потужністю, яку необхідно генерувати, та реальною потужністю визначеного активного складу ВЕС становить 2,7 %. За тих самих умов застосування інших відомих методів, зокрема модифікованого методу динамічного програмування, забезпечує досягнення цього параметра на рівні 0,05 %. При цьому час розв’язання задачі суттєво збільшується. Шляхом комп’ютерного моделювання встановлено, що за рівних умов час розв’язання задачі за допомогою нейронних мереж – 0,04 с, а за допомогою модифікованого методу динамічного програмування – 3,4 с. Отримані результати забезпечують можливість реалізації ефективних систем підтримки прийняття рішень при управлінні енергетичними потоками.