ЖАСАНДЫ НЕЙРЛІК ЖЕЛІЛЕРДІ ЖӘНЕ АДАПТИВТІ АНЫҚ ЕМЕС ЖЕЛІЛЕРДІ (ANFIS) ПАЙДАЛАНА ОТЫРЫП, ЖЕЛ ЭНЕРГИЯСЫН ӨНДІРУДІ БАҒАЛАУ
Кілт сөздер:
жасанды нейрондық желілер, жел энергиясы, өндірісті болжау, модельдеу.Аңдатпа
Жел энергиясы электр энергиясын өндірудің экологиялық таза әрі тиімді тәсілдерінің бірі болып табылады. Жел энергетикасын дамыту үшін жел режимдерін терең талдау және белгілі бір аймақтағы жел энергиясының потенциалын дәл болжау қажет.
Бұл зерттеуде жаңартылатын энергия көздерінің бірі ретінде жел энергиясын өндіру көлемі бағаланды. Адыяман аймағындағы жел электр станциясының (ЖЭС) өндіріс деректерін болжау үшін геологиялық және метеорологиялық мәліметтер пайдаланылды.
Болжау жүргізу үшін жасанды интеллект әдістерінің бірі ретінде кері таралу алгоритмі бар көпқабатты жасанды нейрондық желі (ANN) және бейімделген нейро-бұлыңғыр қорытынды жүйесі (ANFIS) қолданылды. Бұл әдістер сызықтық және сызықтық емес модельдерді болжауда жоғары нәтижелер көрсететіндігімен ерекшеленеді. Зерттеу нәтижелері бойынша болжанған энергия өндіру көлемі (МВт·сағ) нақты өндіріс мәндеріне өте жақын екені анықталды. Болашақтағы болжау зерттеулерінде жасанды интеллект әдістері дәстүрлі әдістерге тиімді балама ретінде қолданылуы мүмкін.
Әдебиеттер тізімі
Akman, T., Yilmaz, C., & Sonmez, Y. (2018). Analiz metodov prognozirovaniya elektroenergii. Gazi Muhendislik Bilimleri Dergisi, 4(3), 168–175. https://doi.org/10.30855/GJES.2018.04.03.003
Bader, S. H., Inguva, V., & Perot, J. B. (2018). Povyshenie effektivnosti vetroparkov s pomoshchyu upravleniya vikhryami. Wind Energy, 21(5), 1–15.
Ervural, B. C., Ervural, B., & Evren, R. (2016). Primenenie optimizatsii v energetike: obzor literatury. Ege Academic Review, 16.
Maouedj, R., Mammeri, A., Draou, M., & Benyoucef, B. (2015). Tekhniko-ekonomicheskiy analiz avtonomnoy gibridnoy fotoelektricheskoy-vetrovoy sistemy dlya elektrifikatsii doma v regione Adrar. Energy Procedia, 74, 1192–1204. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2015.07.762
Ann Rufus, A., & Kalaivani, L. (2019). Kontroller GOA–RNN dlya avtonomnoy gibridnoy fotoelektricheskoy/vetrovoy nasosnoy sistemy. Soft Computing, 23, 12255–12276. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04224-8
Al-Janabi, S., Alkaim, A. F., & Adel, Z. (2020). Innovatsionnyy sintez metodov glubokogo obucheniya (DCapsNet & DCOM) dlya proizvodstva elektroenergii iz vetra. Soft Computing, 24, 10943–10962. https://doi.org/10.1007/s00500-020-04905-9
Rajasingam, N., Rasi, D., & Deepa, S. N. (2019). Optimizirovannaya model glubokoy neyronnoy seti dlya sistemy preobrazovaniya energii vetra s dvukhobmotochnym induktsionnym generatorom. Soft Computing, 23, 8453–8470. https://doi.org/10.1007/s00500-019-03947-y
Yavuz, I., & Ozbay, H. (2020). Protsessy ustanovki i obsluzhivaniya vetrovykh turbin: primer Bandyrmy. Muhendislik Bilimleri ve Arastirmalari Dergisi, 2(2), 58–68. https://doi.org/10.46387/bjesr.800527
Ilkilic, C., & Aydin, H. (2015). Potentsial vetrovoy energii i ee ispolzovanie v pribrezhnykh regionakh Turtsii. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 44, 78–86.
Ilkilic, C., Aydin, H., & Behcet, R. (2011). Tekushchee sostoyanie vetrovoy energetiki v Turtsii i mire. Energy Policy, 39, 961–967.
Lebkowski, A. (2020). Analiz ispolzovaniya elektricheskikh privodov dlya sudov obsluzhivaniya offshornykh vetroparkov. Energies, 13(6), 1466. https://doi.org/10.3390/en13061466
Senel, M. C., & Koc, E. (2015). Sostoyanie vetrovoy energetiki v mire i Turtsii — obshchiy obzor. Muhendis ve Makina, 56(663), 46–56.
TEIAS. (2022). Otchet ob ustanovlennoy moshchnosti za aprel 2022. https://www.teias.gov.tr/kurulu-guc-raporlari
Gorgel, P., & Kavlak, E. (2020). Prognozirovanie proizvodstva vetrovoy energii s ispolzovaniem CNN i LSTM. Dicle Universitesi Muhendislik Fakultesi Muhendislik Dergisi, 11(1), 69–80. https://doi.org/10.24012/dumf.596533
Senol, U., & Musayev, Z. (2017). Prognozirovanie proizvodstva elektroenergii iz vetra s ispolzovaniem iskusstvennykh neyronnykh setey. Bilge International Journal of Science and Technology Research, 1(1), 23–31.
Kaya, U., Caner, M., & Oguz, Y. (2016). Prognozirovanie potentsiala proizvodstva elektroenergii s ispolzovaniem modeley vetrovykh turbin v provintsii Kastamonu. Technological Applied Sciences, 11(3), 65–74.
Doganci, O., Erturk, M., Ozsunar, A., & Arcaklioglu, A. (2016). Issledovanie prognozirovaniya vetrovoy energii v Tsentralnom i Zapadnom Chernomorskom regione. Ileri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 5(1), 153–163.
Kilic, B., & Arabaci, E. (2015). Prognozirovanie budushchikh znacheniy skorosti vetra v provintsii Burdur metodom iskusstvennykh neyronnykh setey. Dumlupinar Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi, spets. vypusk, 45–50.
Sengur, A., Turkoglu, I., & Ince, M. C. (2005). Primenenie neobuchaemykh neyronnykh setey dlya segmentatsii izobrazheniy. V IEEE 13. Signal processing and communications applications (s. 271–274). Kayseri.
Principe, J. C., Euliano, N. R., & Lefebvre, W. C. (2000). Neural and Adaptive Systems (1-e izd.). New York: John Wiley & Sons.
Oztemel, E. (2003). Iskusstvennye neyronnye seti. Istanbul: Papatya Yayinclik.
Uguz, S. (2019). Teoreticheskie aspekty mashinnogo obucheniya i primeneniya na Python: Shkola iskusstvennogo intellekta (1-e izd.). Ankara: Nobel Yayinclik.
Gecmez, A., & Gencer, C. (2021). Prognozirovanie proizvodstva vetrovoy energii s ispolzovaniem ANN i ANFIS. V IEEE 9th International Conference on Smart Grid (icSmartGrid), 29 iyunya – 1 iyulya 2021.
Elmas, C. (2003). Iskusstvennye neyronnye seti (teoriya, arkhitektura, obuchenie, primenenie). Ankara: Seckin Yayinclik.
Sahan, M., & Okur, Y. (2016). Prognozirovanie solnechnoy energii dlya regiona Sredizemnomorya s ispolzovaniem iskusstvennykh neyronnykh setey na osnove meteodannykh. SDU Journal of Science (E-Journal), 11(1), 61–67.
Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. New York: Prentice Hall.
Gok, A. O., Yildiz, C., & Sekelli, M. (2019). Prognozirovanie kratkosrochnogo proizvodstva solnechnoy energii s ispolzovaniem ANN: primer provintsii Kahramanmarash. Uluslararasi Dogu Anadolu Fen Muhendislik ve Tasarim Dergisi, 1(2), 186–195.
Kalogirou, S. A. (2000). Primenenie iskusstvennykh neyronnykh setey v energeticheskikh sistemakh. Applied Energy, 67, 17–35.
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 Yassawi Journal of Engineering Science
Бұл жұмыс Creative Commons атрибуты бойынша лицензияланған. 4.0 Халықаралық лицензия.
