Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/59884
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorШидловский, Станислав Викторовичru
dc.contributor.authorАманжолова, Нурбану Аманжоловнаru
dc.date.accessioned2020-06-02T19:37:13Z-
dc.date.available2020-06-02T19:37:13Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationАманжолова Н. А. Оптимизация управления автономной энергетической системы с помощью роевых алгоритмов : научный доклад / Н. А. Аманжолова ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Управление магистратуры, аспирантуры и докторантуры (УМАД), Отдел аспирантуры и докторантуры (ОАиД) ; науч. рук. С. В. Шидловский. — Томск, 2020.-
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/59884-
dc.description.abstractПредставленная научно-квалификационная работа посвящена решению задачи оптимизации управления автономной энергетической системы с помощью роевых алгоритмов. В ходе выполнения работы были разработаны компьютерные модели элементов фотоэлектрической системы, с помощью которых осуществлялись исследования разработанных алгоритмов. В работе предложены следующие алгоритмы: - алгоритм пчелиного роя с ручной настройкой параметров; - алгоритм пчелиного роя с мета-оптимизатором на основе генетического алгоритма. Результаты исследования показали улучшение качества управления в режиме экстремального регулирования мощности при применении алгоритмов роевого интеллекта, в сравнении со стандартным алгоритмом.ru
dc.description.abstractThe presented scientific and qualification work is devoted to solving the problem of optimizing the management of an autonomous energy system using swarm algorithms. In the course of the work, computer models of the elements of the photovoltaic system were developed, with the help of which studies of the developed algorithms were carried out. The following algorithms are proposed: - Bee swarm algorithm with manual settings; - A bee swarm algorithm with a meta-optimizer based on a genetic algorithm. The results of the study showed an improvement in the quality of control in the mode of extreme power control when using swarm intelligence algorithms, in comparison with the standard algorithm.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.subjectоптимизацияru
dc.subjectуправлениеru
dc.subjectроевой интеллектru
dc.subjectфотоэлектрическая системаru
dc.subjectэкстремальное регулирование мощностиru
dc.subjectoptimizationen
dc.subjectcontrolen
dc.subjectswarm intelligenceen
dc.subjectphotovoltaic systemen
dc.subjectmaximum power point trackingen
dc.titleОптимизация управления автономной энергетической системы с помощью роевых алгоритмовru
dc.typeStudents work-
local.departmentНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Управление магистратуры, аспирантуры и докторантуры (УМАД)::Отдел аспирантуры и докторантуры (ОАиД)-
local.institut5394-
local.localtypeСтуденческая работа-
dc.subject.oksvnk09.06.01-
local.thesis.levelАспирантru
local.thesis.disciplineИнформатика и вычислительная техника-
local.local-vkr-id745507-
local.vkr-id44834-
local.stud-groupА6-38-
local.lichnost-id158996-
local.thesis.level-id5-
local.tutor-lichnost-id32506-
dc.subject.udc004.896:004.421.2:621.311-
Располагается в коллекциях:Научные доклады

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU911797.pdf131,29 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.