Підвищення ефективності автоматизованих систем керування гібридними сонячними електростанціями
dc.contributor.author | Емінов, Рафат Ельденіз огли | uk |
dc.date.accessioned | 2025-03-23T15:17:35Z | |
dc.date.available | 2025-03-23T15:17:35Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | У магістерській роботі розглядається тема «Підвищення ефективності автоматизованих систем керування гібридними сонячними електростанціями». Мета роботи – розробка методології та впровадження інноваційних рішень для підвищення ефективності автоматизованих систем керування гібридними сонячними електростанціями шляхом інтеграції сучасних алгоритмів оптимізації, прогнозування енерговиробництва та адаптивного управління енергетичними потоками. У межах дослідження проаналізовано існуючі підходи до управління гібридними сонячними електростанціями, визначено їх обмеження та можливі шляхи вдосконалення. Розроблено автоматизовану систему керування, що забезпечує ефективну інтеграцію сонячної генерації, акумуляторних батарей і резервних джерел енергії. Основна увага приділена використанню алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та оптимізації роботи системи, а також забезпеченню стабільності та надійності енергопостачання за змінних умов. У результаті реалізації запропонованих підходів створено автоматизовану систему, яка дозволяє підвищити ефективність використання енергетичних ресурсів, зменшити втрати енергії та забезпечити стабільну роботу станції навіть за відсутності зовнішніх джерел живлення. Проведено тестування розробленої системи на експериментальній установці, що підтвердило її високу ефективність у різних сценаріях експлуатації. | uk |
dc.description.abstract | The master’s thesis addresses the topic of "Enhancing the Efficiency of Automated Control Systems for Hybrid Solar Power Plants." Objective – to develop a methodology and implement innovative solutions aimed at improving the efficiency of automated control systems for hybrid solar power plants through the integration of modern optimization algorithms, energy production forecasting, and adaptive energy flow management. The study analyzes existing approaches to managing hybrid solar power plants, identifies their limitations, and proposes possible improvements. An automated control system has been developed to ensure effective integration of solar generation, battery storage, and backup energy sources. Special focus is placed on the use of artificial intelligence algorithms for forecasting and system optimization, as well as on ensuring the stability and reliability of energy supply under variable conditions. As a result of implementing the proposed approaches, an automated system has been created that enhances the efficient use of energy resources, reduces energy losses, and ensures the stable operation of the plant even in the absence of external power sources. The developed system was tested on an experimental setup, confirming its high efficiency in various operating scenarios. | en |
dc.identifier.citation | Емінов, Р. Е. огли Підвищення ефективності автоматизованих систем керування гібридними сонячними електростанціями = Improving the efficiency of automated control systems for hybrid solar power plants: кваліфікаційна робота магістра / Р. Е. огли Емінов. – Одеса, 2024. – 78 с. | uk |
dc.identifier.uri | https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/40862 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | Одеський національний університет імені І. І. Мечникова | uk |
dc.subject | 122 комп’ютерні науки | uk |
dc.subject | магістр | uk |
dc.subject | автоматизовані системи керування | uk |
dc.subject | гібридні сонячні електростанції | uk |
dc.title | Підвищення ефективності автоматизованих систем керування гібридними сонячними електростанціями | uk |
dc.title.alternative | Improving the efficiency of automated control systems for hybrid solar power plants | en |
dc.type | Diplomas | en |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Емінов Р. Е. огли.pdf
- Розмір:
- 7.09 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: