Автоматизована система керування сонячною електростанцією на основі інноваційних технологій

Abstract

Актуальність роботи зумовлена стрімким зростанням частки сонячної енергетики у структурі генерації України та світу, що висуває підвищені вимоги до ефективності, керованості й прогнозованості роботи сонячних електростанцій (СЕС) як складних нестаціонарних технологічних об'єктів зі стохастичним первинним енергоресурсом. Об'єкт дослідження – процеси автоматизованого керування сонячною електростанцією. Предмет дослідження – методи та алгоритми автоматизованого керування СЕС із застосуванням інноваційних технологій: адаптивного відстеження точки максимальної потужності, прогнозування генерації, промислового інтернету речей. Мета роботи – підвищення ефективності функціонування СЕС шляхом розробки автоматизованої системи керування на основі інноваційних технологій. Методи дослідження: методи математичного та імітаційного моделювання, теорії автоматичного керування, нечіткої логіки, статистичного аналізу часових рядів. У роботі проаналізовано СЕС як об'єкт керування та сучасні системи їх диспетчеризації, розроблено математичну модель фотоелектричного модуля і масиву, виконано порівняльне дослідження алгоритмів MPPT (збурення та спостереження, інкрементної провідності, адаптивного на основі нечіткої логіки), запропоновано трирівневу структуру автоматизованої системи керування з модулем прогнозування генерації. За результатами імітаційного моделювання адаптивний нечіткий алгоритм Мамдані забезпечив ККД відстеження 99,85 % проти 99,48 % у класичного алгоритму збурення та спостереження, а гібридна модель прогнозування на роздільних навчальній і тестовій вибірках зменшила середню абсолютну відносну похибку прогнозу з 23,2 % до 9,3 % порівняно з наївною моделлю персистентності. Сторінок – 116, рисунків – 28, таблиць – 26, додатків – 9, джерел посилання – 41. The relevance of the work stems from the rapid growth of solar energy in the generation mix of Ukraine and the world, which imposes increased requirements on the efficiency, controllability and predictability of solar power plants (SPP) as complex non-stationary technological objects with a stochastic primary energy resource. The object of research is the processes of automated control of a solar power plant. The subject of research is methods and algorithms of automated SPP control based on innovative technologies: adaptive maximum power point tracking, generation forecasting, and the industrial Internet of Things. The aim of the work is to increase the efficiency of SPP operation by developing an automated control system based on innovative technologies. Research methods: mathematical and simulation modelling, automatic control theory, fuzzy logic, statistical time series analysis. The thesis analyses SPP as a control object and modern supervisory systems, develops a mathematical model of a photovoltaic module and array, performs a comparative study of MPPT algorithms (perturb-and-observe, incremental conductance, fuzzy-logic-based adaptive), and proposes a three-level architecture of an automated control system with a generation forecasting module. According to simulation results, the adaptive Mamdani fuzzy algorithm provided a tracking efficiency of 99,85 % against 99,48 % for the classical perturb-and-observe algorithm, while the hybrid forecasting model reduced the day-ahead mean absolute percentage error from 23,2 % to 9,3 % against the persistence baseline. Pages – 116, figures – 28, tables – 26, appendices – 9, references – 41.