Cистема слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического модуля на основе модифицированной нечеткой нейросети

модифицированы автоматизированные методов обеспечения на всех этапах жизненного цикла системы слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива средствами модифицированной нечеткой нейросети: • формализована цель управления фотоэлектрической системой как частный критерий энергоэффективности;• модифицирован с использованием многомерного алгоритма роевых частиц метод структурно-параметрического синтеза системы слежения за точкой максимальной мощности фотоэлектрического массива, включающей: нейро-нечеткую базу знаний и интеллектуальный мультиагентный регулятор; проведено экспериментальное сравнение указанного метода с традиционным методом наименьших квадратов;• модифицирован метод анализа устойчивости интеллектуальной мультиагентной системы автоматического управления фотоэлектрическим массивом, составляющий обобщенный критерий устойчивости как нечетко-возможностную свертку частных критериев: устойчивости нейросетевой и неопределенности нечеткой подсистем; разработан обобщенный критерий эффективности интеллектуальной мультиагентной системы автоматического управления фотоэлектрическим массивом, формируемый как нечетко-возможностная свертка частных критериев: энергоэффективности, обобщенного критерия устойчивости; • модифицирован метод диагностического функционирования интеллектуальной мультиагентной системы автоматического управления путем организации взаимодействия интеллектуальных агентов на основе алгоритма нечетко-возможностной свертки) разработанная модификация метода диагностического функционирования обеспечивает идентификацию с прогнозированием динамики фотоэлектрического массива и эффективное (по разработанному обобщенному критерию эффективности в сравнении с традиционным алгоритмами: случайных возмущений; дополненной проводимости,метода роевых частиц) управление фотоэлектрической системой, а также максимизацию ее выработки (посредством решения настроенной двойственной нейросетью комбинированной задачи максимизации выработки без снижения основных характеристик эффективности системы управления фотоэлектрическим массивом); указанный модифицированный метод обеспечивает: максимум мощности фотоэлектрического массива, что повышает эксплуатационный КПД фотоэлектрической системы в среднем на 5-20 процентов (в зависимости от степени затененности или в случае непрерывного увеличения инсоляции);• модифицирован метод масштабированной коррекции модифицированной нечеткой нейросети на основе модифицированного многомерного алгоритма роевых частиц при снижении запасов устойчивости и/или эффективности (в соответствии со степенью нарушения обобщенного критерия эффективности) мультиагентной системы автоматического управления фотоэлектрическим массивом.