Застосування ШІ алгоритмів прогнозування для підвищення надійності сонячних диверторів

Анотація

У роботі представлено адаптивний підхід до керування сонячними диверторами на основі штучного інтелекту, реалізований на платформі мікроконтролера STM32F405. Запропоноване рішення спрямоване на розв’язання проблеми неефективного використання надлишкової фотоелектричної (PV) енергії в побутових сонячних електростанціях без акумуляторних накопичувачів, коли надлишок генерації часто експортується до електромережі замість локального споживання. Розроблений підхід базується на короткостроковому прогнозуванні потужності для проактивного регулювання роботи силового контролера на основі симістора. Запропоновано гібридну стратегію керування, яка поєднує традиційне фазо-кутове керування та методи широтно-імпульсної модуляції з прогнозуванням на основі штучного інтелекту. З урахуванням прогнозованої динаміки потужності система обирає оптимальну стратегію комутації та обмежує швидкість зміни потужності, що дозволяє зменшити втрати на перемикання та теплові навантаження на силові електронні компоненти. Вбудована нейронна модель одночасно виконує дві задачі: регресію для прогнозування величини короткострокових змін активної потужності та бінарну класифікацію для визначення напряму потоку енергії (споживання або експорт). Навчання моделі здійснюється на основі реальних вимірювальних даних напруги, струму та фазових сигналів, які формують вектори ознак, що описують поточний електричний стан системи. Для забезпечення сумісності з апаратними платформами з обмеженими ресурсами модель оптимізовано за обсягом пам’яті та швидкодією з використанням підходу TinyML. Експериментальні результати показують, що запропонована система досягає середньої абсолютної похибки 18–23 % та середньоквадратичної похибки 16–21 % при прогнозуванні змін потужності, а точність класифікації напряму потоку енергії становить 78–84 %. Отримані результати підтверджують, що прогнозне керування на основі штучного інтелекту суттєво підвищує надійність і ресурс симісторних сонячних диверторів, забезпечує більш плавне регулювання потужності та підвищує загальну ефективність використання сонячної енергії в побутових фотоелектричних установках без використання хмарних обчислень