'
Казымов Н.Ш.
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННЫХ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ *
Аннотация:
наиболее распространенный метод, используемый для выработки электроэнергии из солнечной энергии, фотоэлектрическая солнечная энергетическая система — это больше, чем просто солнечная панель. В зависимости от типа системы также доступны другие системные элементы, такие как аккумулятор, контроллер заряда и инвертор. Для сравнительной оценки разработанных алгоритмов (система последовательных операций) управления процессом энергопреобразования в ФЭ системе следует рассмотреть идентичных по своим настройкам и свойствам системы, помещенные в одинаковые условия
Ключевые слова:
алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, ФЭ, адаптивные алгоритмы (СРО), достоинства и недостатки
УДК 1
Казымов Н.Ш.
электроэнергетический факультет, магистрант 2 курса
Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности
(г. Баку, Азербайджан)
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
РАЗРАБОТАННЫХ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ
Аннотация: наиболее распространенный метод, используемый для выработки электроэнергии из солнечной энергии, фотоэлектрическая солнечная энергетическая система — это больше, чем просто солнечная панель. В зависимости от типа системы также доступны другие системные элементы, такие как аккумулятор, контроллер заряда и инвертор. Для сравнительной оценки разработанных алгоритмов (система последовательных операций) управления процессом энергопреобразования в ФЭ системе следует рассмотреть идентичных по своим настройкам и свойствам системы, помещенные в одинаковые условия.
Ключевые слова: алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, ФЭ, адаптивные алгоритмы (СРО), достоинства и недостатки.
Для большей наглядности можно принять следующие упрощения: инициализация алгоритмов (СРО) происходит с нулевого напряжения (точка короткого замыкания), уровень освещенности не изменяется, температура остается постоянной, нагрузка потребителей отключена. Для удобства анализа результаты исследования представляются в виде графиков работы алгоритмов (СРО). На рис. 1 приведены сводные графики токов при работе экстремальных регуляторов; на рис. 2 приведены графики подстройки напряжения по предложенным алгоритмам (СРО), на рис. 3 – графики поиска точки максимальной мощности по предложенным алгоритмам (СРО), на рис. 4 – графики по ошибке регулирования.
Рис. 1. Графики токов на ФМ при работе экстремальных регуляторов:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
Рис. 2. Графики поиска оптимального напряжения:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
Рис. 3. Графики поиска точки максимальной мощности:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором,4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
Рис. 4. Графики процессов управления по ошибке поиска:
l – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором,4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
Проведем оценку полученных результатов. Как видно из представленных графиков все адаптивные алгоритмы (СРО) показывают лучшие результаты, чем обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение: значительно снижается время поиска и уменьшаются флуктуации напряжения около оптимального значения. По рис. l заметно сокращение колебаний тока при применении адаптивных алгоритмов (СРО) Сами адаптивные алгоритмы(СРО) дают различные результаты [1,с.7]:
- алгоритм (СРО) с перенастройкой поискового шага обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ 20 с. модельного времени и обеспечивает нейтрализацию колебаний мощности;
- алгоритм (СРО) с предсказывающей адаптацией обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ 5 с. модельного времени и обеспечивает уменьшение амплитуды колебаний мощности со значения 0,2 –0,5 до значения в 0,l Вт;
- алгоритм (СРО) с настройкой нечетким регулятором обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ 20 с. модельного времени и обеспечивает нейтрализацию колебаний мощности.
- улучшенный алгоритм (СРО) с настройкой нечетким регулятором обеспечивает время выхода на точку максимальной мощности ≈ l0 с. модельного времени и обеспечивает нейтрализацию колебаний мощности. [1,с.13].
Исходя из вышеизложенного, можно заметить, что алгоритм (СРО) с перенастройкой шага и алгоритм (СРО) с нечетким регулятором обеспечивают схожее качество управления, однако по сводному графику (Рис. 3) видно, что алгоритм (СРО) с нечетким регулятором обеспечивает большую выработку энергии (площадь под красным графиком больше площади под зеленым).
Алгоритм (СРО) с предсказывающей адаптацией обеспечивает наискорейший поиск точки максимальной мощности, однако сохраняет небольшие флуктуации мощности в этой точке. При этом по рисунку 3 можно заметить, что площадь под бирюзовым графиком наибольшая, т.е. именно этот алгоритм (СРО) позволяет отобрать максимум энергии.
Для полноты сравнительной оценки сведем полученные данные в таб. l и дополним их общей информацией об алгоритмах (СРО).
Исходя из изложенной в таблице информации, можно сделать вывод, что выбор адаптивного алгоритма (СРО) может быть осуществлен исходя из требований к системе. В случае требования к наибольшей выработке энергии следует выбирать алгоритм (СРО) с эталонной моделью. В случае, если система экономична: обладает небольшой вычислительной мощностью, отсутствуют датчики температуры, влажности, – лучшим решением будет применение адаптации с перенастройкой поискового шага. Алгоритм (СРО) с нечетким регулированием является оптимальным при выборе для системы с усредненными характеристиками [1,с.21].
Таблица l. Достоинства и недостатки адаптивных алгоритмов (СРО)
Название алгоритма (СРО) |
Достоинства |
Недостатки |
Алгоритм (СРО) с перенастройкой поискового шага |
l. Нейтрализация колебаний мощности 2. Уменьшение времени регулирования 3. Требует минимум вычислительных мощностей 4. Простота реализации |
l. Нет подстройки к резкому изменению внешних условий 2. Зависимость от размера поискового шага
|
Алгоритм (СРО) с эталонной моделью |
l. Подстройка эталонной модели к изменению внешних условий 2. Уменьшение колебаний мощности 3. Наименьшее время регулирования 4. Наибольшая выработка энергии
|
l. Требует наличия дополнительного оборудования (датчики температуры, влажности и др.) 2. Требует больше вычислительных мощностей 3. Сложность реализации |
Алгоритм с нечетким регулированием |
l. Возможность подстройки под изменения внешних условий 2. Нейтрализация колебаний мощности 3. Уменьшение времени регулирования |
|
Оценка качества управления при применении разработанных алгоритмов (СРО) производится по первому и второму интегральным критериям [2,с.118]:
Показатели качества приведены в таблице 2.
Таблица 2. Оценки качества управления
Название алгоритма (СРО) |
Il |
I2 |
Tп, с |
возмущение и наблюдение |
12850 |
632000 |
45 |
С предсказывающей адаптацией |
7,896 |
1,2 |
5 |
С перенастройкой поискового шага |
80,8 |
852,8 |
20 |
С настройкой нечетким регулятором |
19,58 |
l2,93 |
20 |
Улучшенный с настройкой нечетким регулятором |
11,24 |
3,8 |
10 |
Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что применение адаптивных алгоритмов (СРО) значительно улучшает качество управления.
Далее рассматривается работа алгоритмов (СРО) при возникновении возмущений по температуре, освещенности и комбинации этих воздействий.
Заданы следующие параметры модели [2,с.120]:
- фотоэлектрический модуль с напряжением холостого хода Uх.х = 24 В, и током короткого замыкания Iк.з = 6,l4 А;
- внешние условия: температура 30 °С, уровень солнечной инсоляции Q = 750 кВт/м2, угол падения лучей α = 90°;
- шаг поискового алгоритма(СРО) 0.5 В;
- нагрузка потребителей отключена;
- солнечная батарея заряжает аккумулятор с номинальным напряжением Uab = l2 В, разряжѐнный до 80 %;
- время моделирования t = 400 с.
На рис. 6 видно, что скорость выхода на точку экстремума после возмущения различна для предложенных алгоритмов(СРО), эта оценка сведена в таблице 3.
Увеличивая масштаб в области установившихся процессов поиска экстремума можно оценить амплитуду колебаний мощности, что приведено на рис. 7.
Рис. 5. Графики поиска точки максимальной мощности:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм(СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
Рис. 6. Работа алгоритмов (СРО) после возмущения по температуре:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией
Рис. 7. Работа алгоритмов (СРО) около экстремума ВВХ после возмущения по температуре:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
По рисунку 7 видно, чтообычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение и алгоритм (СРО) с предсказывающей адаптацией дают заметные колебания мощности по 0,5 и 0,1 Вт соответственно.
Эффективность применения алгоритмов (СРО) с учетом возмущения можно оценить по предложенным ранее интегральным оценкам (1) и (2), результаты вычислний сводятся в таб. 3.
Рис. 8. Работа алгоритмов(СРО) при возмущении освещения:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией
Увеличивая масштаб, можно оценить поведение алгоритмов (СРО) во время возмущения, что отражено на рис. 9. По рисунку можно оценить амплитуды колебаний мощности у точки экстремума и время поиска экстремума для каждого алгоритма (СРО). [2,с.125].
Эффективность применения алгоритмов (СРО) с учетом возмущения можно оценить по предложенным ранее интегральным оценкам (1) и (2), результаты вычислний сводятся в таблицу 3.
Рис. 9. Работа алгоритмов(СРО) около экстремума ВВХ после возмущения по освещенности:
l – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
При увеличении масштаба около экстремума мощности в окрестностях точки возмущения можно получить семейство графиков, позволяющее оценить качество работы алгоритмов (СРО): скорость поиска и амплитуду колебаний. Такие графики приведены на рис. 10.
Эффективность применения алгоритмов (СРО) с учетом возмущения можно оценить по предложенным ранее интегральным оценкам (1) и (2), результаты вычислний сводятся в таблицу 3.
Рис. 10. Работа алгоритмов (СРО) при комбинированном возмущении:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение, 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага, 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором, 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
Рис. 11. Работа алгоритмов(СРО) около экстремума ВВХ после комбинированного возмущения:
1 – обычный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение; 2 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с перенастройкой шага; 3 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором; 4 – улучшенный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с настройкой нечетким регулятором; 5 – алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение с предсказывающей адаптацией.
Таблица 3. Показатели эффективности алгоритмов (СРО)
Название алгоритма(СРО) |
Возмущение по температуре |
Возмущение по освещенности |
Возмущение по комбинации параметров |
||||||
|
Il |
I2 |
Tп, с |
Il |
I2 |
Tп, с |
Il |
I2 |
Tп, с |
возмущение и наблюдение |
921,9 |
1739 |
8 |
736 |
2838 |
6 |
946,7 |
920,2 |
8 |
С предсказывающей адаптацией |
64,26 |
4,88 |
1 |
129,5 |
9l,07 |
2 |
389,4 |
180,9 |
2 |
С перенастройкой поискового шага |
17,24 |
11,57 |
6 |
500,5 |
l556 |
12 |
163,8 |
59,36 |
4 |
С настройкой нечетким регулятором |
35,48 |
17,05 |
7 |
290,1 |
174.4 |
2 |
213,7 |
30,18 |
3 |
Улучшенный с настройкой нечетким регулятором |
3,363 |
0,05 |
3 |
133,1 |
154 |
4 |
137,6 |
11,94 |
2 |
Заключение
Проведено сравнительное исследование работы системы с различными адаптивными алгоритмами (СРО), показавшее их преимущество перед классическим алгоритмом (СРО).
На основании полученных данных, можно заметить, что все адаптивные алгоритмы (СРО) показывают лучшие результаты, чем стандартный алгоритм (СРО) возмущение и наблюдение. Наибольшей эффективностью обладает улучшенный алгоритм (СРО) с настройкой нечетким регулятором.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №4 (61) том 3
Ссылка для цитирования:
Казымов Н.Ш. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗРАБОТАННЫХ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ // Вестник науки №4 (61) том 3. С. 259 - 271. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/7798 (дата обращения: 04.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+
*