procyberВестник кибернетикиProceedings in Cybernetics1999-7604Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры «Сургутский государственный университет»10.34822/1999-7604-2020-4-21-27procyber-329Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИEngeneeringИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА СЛЕЖЕНИЯ ЗА ТОЧКОЙ МАКСИМАЛЬНОЙ МОЩНОСТИ ФОТОЭЛЕКТРИЧЕСКОГО МАССИВАTHE INTELLIGENT PHOTOVOLTAIC ARRAY MAXIMUM POWER POINT TRACKING SYSTEMЭнгельЕ. А.EngelE. A.

E-mail: ekaterina.en@gmail.com

E-mail: ekaterina.en@gmail.com

ЭнгельН. Е.EngelN. E.Хакасский государственный университет имени Н. Ф. Катанова, Абакан, РоссияРоссияKatanov Khakass State University, Abakan, RussiaRussian Federation20200102202104 (40)2127Copyright © Энгель Е.А., Энгель Н.Е., 20212021Энгель Е.А., Энгель Н.Е.Engel E.A., Engel N.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestcyber.ru/jour/article/view/329

Статья продолжает исследования авторов в области интеллектуальных систем слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива при неравномерной иррадиации. Разработана, апробирована при экспериментальном моделировании и логически спроектирована как программа для ЭВМ система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети. Сравнительное экспериментальное моделирование отражает эффективные и робастные результаты разработанной интеллектуальной системы в сравнении со стандартными системами слежения за точкой максимальной мощности на основе алгоритма возмущения и наблюдения или алгоритма роя частиц при равномерной и неравномерной иррадиации. Разработана модульная архитектура программы для ЭВМ «Cистема слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети» и ее многоуровневая иерархия классов на языке UML.

The paper continues the study in the area of intelligent photovoltaic array maximum power point tracking (MPPT) systems under non-uniform insolation. We developed, tested, and logically designed the MPPT system of the photoelectric array based on a modified fuzzy neural network as software. The results of comparative experimental simulation demonstrate that the developed intelligent system achieves competitive performance and robustness, as compared to a classical MPPT system based on the perturbation and observation algorithm, or particle swarm optimization under non-uniform and uniform insolation. The modular architecture of the software “System for tracking the maximum power point of a photovoltaic array based on a modified fuzzy neural network” and its multi-level class hierarchy by UML are developed.

нечеткая нейросетьрекуррентная нейросетьUMLМРРТ.fuzzy neural networkrecurrent neural networkUMLМРРТ.ReferencesЭнгель Е. А., Энгель Н. Е. Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети // Вестник кибернетики. 2019. № 3. С. 14–25.Энгель Е. А., Энгель Н. Е. Система слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива на основе модифицированной нечеткой нейросети // Вестник кибернетики. 2019. № 3. С. 14–25.Проект энергостратегии Российской Федерации на период до 2035 года // Официал. сайт Министерства энергетики Рос. Федерации. 2019. URL: https://minenergo.gov.ru/view-pdf/1920/104837 (дата обращения: 15.11.2020).Проект энергостратегии Российской Федерации на период до 2035 года // Официал. сайт Министерства энергетики Рос. Федерации. 2019. URL: https://minenergo.gov.ru/view-pdf/1920/104837 (дата обращения: 15.11.2020).Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности, и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации : федер. закон от 23.11.2009 № 261-ФЗ. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности, и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации : федер. закон от 23.11.2009 № 261-ФЗ. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».Logeswarana T., Senthilkumarb A. A Review of Maximum Power Point Tracking Algorithms for Photovoltaic Systems under Uniform and Non-Uniform Irradiances // Energy Procedia. 2014. Vol. 54. P. 228–235.Logeswarana T., Senthilkumarb A. A Review of Maximum Power Point Tracking Algorithms for Photovoltaic Systems under Uniform and Non-Uniform Irradiances // Energy Procedia. 2014. Vol. 54. P. 228–235.Yau H.-T., Lin C.-J., Wu C.-H. Sliding Mode Extremum Seeking Control Scheme Based on PSO for Maximum Power Point Tracking in Photovoltaic Systems // International Journal of Photoenergy. 2013. Vol. 2013.Yau H.-T., Lin C.-J., Wu C.-H. Sliding Mode Extremum Seeking Control Scheme Based on PSO for Maximum Power Point Tracking in Photovoltaic Systems // International Journal of Photoenergy. 2013. Vol. 2013.Значение солнечной инсоляции в г. Абакан (Республика Хакасия) // Beta Energy. URL: https://www.betaenergy.ru/insolation/abakan (дата обращения: 17.11.2020).Значение солнечной инсоляции в г. Абакан (Республика Хакасия) // Beta Energy. URL: https://www.betaenergy.ru/insolation/abakan (дата обращения: 17.11.2020).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.