Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/45105
Title: Інтелектуалізація управління комплексною системою генерації електричної енергії
Other Titles: Интеллектуализация управления комплексной системой генерации электрической энергии
Intellectualization of management of the complex system of electric energy generation
Authors: Кравчишин, Віталій Степанович
Affiliation: Національний університет «Львівська політехніка»
Bibliographic description (Ukraine): Кравчишин В. С. Інтелектуалізація управління комплексною системою генерації електричної енергії : дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук : 05.13.06 – інформаційні технології / Віталій Степанович Кравчишин ; Міністерство освіти і науки України, Національний університет “Львівська політехніка”. – Львів, 2019. – 197 с. – Бібліографія: с. 158–172 (192 назви).
Issue Date: 2019
Publisher: Національний університет "Львівська політехніка"
Country (code): UA
Place of the edition/event: Львів
Science degree: кандидат технічних наук
Defense council: Д 35.052.14
Supervisor: Медиковський, Микола Олександрович
Committee members: Сеньківський, Всеволод Миколайович
Осипенко, Володимир Васильович
UDC: 004.[89+942]
Keywords: динамічне програмування
вітрова електрична станція
активний склад вітрової електричної станції
енергоакумулюючий елемент
інтелектуальна система побудована на правилах
система підтримки прийняття рішень
динамическое программирование
ветровая электростанция
активный состав ветровой электрической станции
интеллектуальная система построена на правилах
энергоаккумулирующий элемент
система поддержки принятия решений
dynamic programming
wind power station
active composition of wind power station
battery
intelligent system built on rules
decision support system
Number of pages: 197
Abstract: У дисертаційній роботі розв’язано актуальне наукове завдання інтелектуалізації системи управління енергодинамічними режимами вітрової електричної станції за наявності засобів акумулювання енергії з використанням розроблених засобів підтримки прийняття рішень диспетчером щодо набору вітрових агрегатів, які доцільно використовувати в даний час з врахуванням потреб споживачів, енергетичного потенціалу вітру та технічних характеристик акумуляторів. Розроблено модель управління енергодинамічними режимами вітрової електричної станції на основі бази продукційних правил з врахуванням ємності енергоакумулюючого елемента, яка забезпечує можливість ефективно досліджувати енергодинамічні процеси з метою аналізу їх параметрів. Для коректної реалізації алгоритму в заданому географічному регіоні, розроблено метод статистичного аналізу швидкості вітру, який забезпечує можливість визначення ймовірнісного діапазону робочих швидкостей вітру для оцінювання потужності ВЕС. Отримані результати покладено в основу розроблення блоку інтелектуалізації системи управління вітровою електричною станцією, який забезпечує визначення критеріїв ефективності окремих ВЕУ та попереднє опрацювання вхідних даних з врахуванням технічних параметрів ВЕУ та умов експлуатації. Розроблено метод визначення активного складу вітрової електричної станції, який ґрунтується на модифікованому методі динамічного програмування, експертних оцінках параметрів, використовує узагальнений критерій ефективності вітрової електроустановки, енергетичну ємність акумулюючого елемента та забезпечує можливість приймати рішення в режимі реального часу. Розроблений метод використано при формуванні алгоритму функціонування інтелектуального блоку управління вітровою електричною станцією, який забезпечує визначення активного складу вітрової електричної станції, використовує інтелектуальну систему побудовану на продукційних правилах, для формування інформаційних порад диспетчеру та забезпечує відображення отриманих результатів у інтуїтивно зрозумілому вигляді. Реалізовано засоби інтелектуалізації автоматизованої системи управління енергодинамічними режимами вітрової електричної станції, які забезпечують функціонування системи підтримки прийняття рішення диспетчером при управлінні енергодинамічними режимами. В диссертационной работе решена актуальная научная задача интеллектуализации системы управления энергодинамическими процессами ветровой электрической станции при наличии средств аккумулирования энергии с использованием разработанных средств поддержки принятия решений диспетчером по набору ветровых агрегатов, которые целесообразно использовать в настоящее время с учетом потребностей потребителей, энергетического потенциала ветра и технических характеристик аккумуляторов. Разработана модель управления энергодинамическими режимами ветровой электрической станции на основе базы продукционных правил с учетом емкости аккумулирующего элемента, обеспечивает возможность эффективно исследовать энергетические процессы с целью анализа их параметров. Для корректной реализации алгоритма в заданном географическом регионе разработан метод статистического анализа скорости ветра, который обеспечивает возможность определения вероятностного диапазона рабочих скоростей ветра, оценки мощности ВЭС. Полученные результаты положены в основу разработки блока интеллектуализации системы управления ветровой электрической станции, который обеспечивает определение критериев эффективности отдельных ВЭУ и предварительную обработку входных данных с учетом технических параметров ВЭУ и условий эксплуатации. Разработан метод определения активного состава ветровой электрической станции, основанный на модификации метода динамического программирования, экспертных оценках параметров, использует обобщенный критерий эффективности ветровой электроустановки, энергетическую емкость аккумулирующего элемента и обеспечивает возможность принимать решения в режиме реального времени. Разработанный метод использован при формировании алгоритма интеллектуального блока управления ветровой электрической станцией, который обеспечивает определение активного состава ветровой электрической станции, использует интеллектуальную систему, построенную на производительных правилах, для формирования аддитивных советов диспетчеру и обеспечивает отображение полученных результатов в интуитивно понятном виде. Реализовано средства интеллектуализации автоматизированной системы управления ветровой электрической станцией, которые обеспечивают функционирование системы поддержки принятия решения диспетчером при управлении энергодинамическими режимами. In the dissertation work the solution of a scientific problem is presented, intellectualization of the system for management power dynamic processes of the wind power station which contains energy storage by using the developed decision support system which make decisions about wind turbines set advisable to use taking into account the consumers needs, wind energy potential and technical characteristics of batteries. A model of management of energy-dynamic processes of a wind power station based on the production rules, which consider the battery capacity and provides an opportunity to effectively manage the existing generation capabilities to meet the consumers’ needs, is developed. Production rules are constructed taking into account the changes of such parameters: wind speed, load of consumers, battery power capacity. For correct implementation of the algorithm in a specific geographic region, a method of statistical analysis of wind speed is developed, and it provides the ability to determine the probabilistic wind speed range and to estimate the ratio between power of wind power station and battery capacity The obtained results are the basis for the development of an intellectualization unit for a wind power station management system. It is based on a developed model that provides the obtaining and preliminary processing of input values taken from sensors and technical parameters of the wind turbine, the consumers load values asked by the dispatcher. Method for determining the active composition of a wind power station is developed. Method based on the modification of the dynamic programming method, expert estimates of parameters and uses generalized wind turbine efficiency criteria, available battery capacity and provides the opportunity to make real time decisions. This method adds an opportunity to minimize the deviation of the total power of wind power station from the consumers load and to maximize the efficiency of the wind power station. The developed method is used to format the algorithm of the intelligent control block of the wind power station. It provides determination of the active composition of the wind power station, uses an intelligent system built on product rules, to formulate additive tips to the dispatcher about managing of the energy flow, to ensure the consumers load, the efficient use of battery and the effective operation of the wind power station and provides the reflection of the results in intuitively understandable mode and provides for the construction of situational maps of the features that gives an opportunity to monitor system status in real time. This method adds an opportunity to minimize the deviation of the total power of wind power station from the consumers load and to maximize the efficiency of the wind power station. The intellectualization tools of the automated control system of the wind power station are developed, which ensure the functioning of the decision support system in the management of energy dynamical processes. Using of developed intellectualization tools for control system increases the average efficiency of the selected set by 3,04%, the average deviation between wind power station power (with battery) and consumers load decreases by 90%. Situational maps of features based on artificial neural networks, which provide visualization of the output parameters in the real time, and allow the operator to react promptly to the critical values of the consumers load and wind power station power are developed.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/45105
Content type: Dissertation Abstract
Appears in Collections:Автореферати та дисертаційні роботи

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
avt_Kravchyshyn.pdfАвтореферат дисертації893,93 kBAdobe PDFView/Open
dysertaciya_kravchyshyn.pdfДисертаційна робота5,1 MBAdobe PDFView/Open
dus_kravchyshyn_vidguk_oponenta_osypenko.pdfВідгук офіційного опонента1,82 MBAdobe PDFView/Open
dus_kravchyshyn_vidguk_oponenta_senkivskyi.pdfВідгук офіційного опонента6,63 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.