Программа прогнозирования мощности ветроэнергетических установок
ветроэнергетические установки возобновляемая энергетика искусственные нейронные сети прогнозирование мощности прогнозирование электроэнергии
Программа предназначена для прогнозирования скорости ветрового потока, поступающего на лопасти ветроэнергетической установки и прогнозирования мощности, вырабатываемой ветроустановкой на основе исходных данных. В качестве исходных данных могут быть использованы предыдущие фиксируемые параметры ветрового потока, а именно скорость и направление. Исходные данные постоянно пополняются фактическими данными, полученными в настоящий момент времени средствами мониторинга данных, что позволяет модели своевременно переобучаться и актуализировать прогноз. Математическая модель построена с использованием искусственной нейронной сети. Искусственные нейронные сети признанно являются лучшим методом для прогнозирования, оптимизации и диагностики данных. Предлагаемая структура математической модели позволяет с высокой точностью предсказывать ветровой поток на краткосрочную перспективу. Краткосрочный прогноз необходим для эффективного представления информации об объекте в ближайшей перспективе, и своевременно принять меры при необходимости. Программа может применяться для предиктивного управления гондолами ветроэнергетических установок, что, в свою очередь, повысит объем вырабатываемой электроэнергии, повысив эффективность использования ветроустановки. Повышение вырабатываемой ветроустановкой электроэнергии позволяет уменьшить загрязнение окружающей среды за счет снижения спроса на производство электроэнергии традиционными способами. Также программа может быть использована для предиктивного управления процессом электропотребления промышленных предприятий в составе программных комплексов, использующих предиктивную аналитику. Функциональные возможности программы заключаются в получении высокоточного прогноза на основе накопленного опыта за предыдущие периоды. Особенностью модели является возможность самообучения на основе последних полученных фактических значений прогнозируемых параметров.
Программа может использоваться для прогнозирования электропотребления и мощности ветроэнергетических установок. Также программа может быть использована для предиктивного управления процессом электропотребления промышленных предприятий в составе программных комплексов, использующих предиктивную аналитику.
Дмитрий
Орлов
Викторович
Аспирант, м.н.с.
Отсутствует
Отсутствует
-
-
1021102
https://ciu.nstu.ru/kaf/persons/82883/
0000-0002-8310-5312
РОССИЯ
Анатолий
Батаев
Андреевич
Ректор
РОССИЯ
44.01.94
Охрана окружающей среды в энергетике
44.01.75
Экономика, организация, управление, планирование и прогнозирование
44.01.85
Автоматизация и автоматизированные системы
44.39.29
Ветроэнергетические установки и станции
02.02.AC
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
02.02.ES
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.EW
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
Вадим
Манусов
Зиновьевич
Разработка математической модели прогнозирования
РОССИЯ
Дмитрий
Орлов
Викторович
Разработка и программная реализация математической модели прогнозирования
РОССИЯ
Геннадий
Иванов
Викторович
Разработка математической модели прогнозирования
РОССИЯ
РФФИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ ФОНД ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ"
1037739411489
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Российский фонд фундаментальных исследований"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
НГТУ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Новосибирский государственный технический университет»
1025401485010
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения