Для вирішення задач апроксимації широко використовуються математичні моделі у вигляді штучних нейронних мереж (ШНМ). Використання цієї технології передбачає двох етапний підхід. На першому етапі визначається структура моделі ШНМ, а на другому етапі здійснюється навчання для отримання максимального наближення до еталонної моделі. Максимальне значення наближення до еталону визначається складністю архітектури ШНМ. Тобто, підвищення складності моделі ШНМ дозволяє підвищувати точність апроксимації, а, відповідно, і результату навчання. При цьому визначення структури моделі ШНМ, що здійснює апроксимацію із заданою точністю, визначається як процес оптимізації. Однак підвищення складності ШНМ призводить не тільки до підвищення точності, а і до підвищення часу обчислювального процесу. Таким чином, показник «задана точність» не може використовуватися в задачах визначення оптимальної архітектури нейронної мережі. Це пов'язано з тим, що результат вибору структури моделі і процесу її навчання, котрий базується на забезпеченні необхідної точ ності апроксимації, може зайняти неприйнятний для користувача часовий проміжок. Для вирішення завдання структурної ідентифікації нейронної мережі використовується підхід, у рамках якого здійснюється визначення конфігурації моделі за критерієм ефективності. У про цесі реалізації розробленого методу узгоджується часовий чинник вирішення завдання і точністю апроксимації. Запропонований підхід дозволяє обґрунтувати принцип вибору структури і параметрів нейронної мережі, спираючись на максимальне значення показника ефективності використання ресурсів Ключові слова: штучна нейронна мережа, оптимізація структури, апроксимація функцій, критерій ефективності UDC 007.5

The article is devoted to the improvement of control systems for wind turbines by developing fuzzy controllers with higher transient characteristics and low computational costs of identification in comparison with the applied PI controllers. Based on the self-organization method, a fuzzy speed controller of the doubly-fed induction generator (DFIG) of a wind turbine was synthesized, which uses a zero-order Sugeno fuzzy inference system and is made in the form of a block-oriented Wiener model. This regulator is an element of the vector control system of the transistor converter on the rotor side. The results of simulation modeling of the fuzzy controller showed that it provides a lower transition time compared to the PI controller, by 53.59% during acceleration and by 79.76% during braking, and 23.81% less error speed deviations from the reference signal. Such indicators can minimize losses while maintaining the maximum output power point of the power plant. The implementation of the developed system on wind turbines contributes to increasing the efficiency of wind farms, reducing the cost of electricity production, reducing the payback period of equipment, and the sustainable development of alternative energy in general.

No abstract

The paper examines the pumped hydroelectric energy storage potential of mine dewatering system for power generation in a distributed power system. Based on the water inflows that can be used to fill the drainage basins, the following options for pumped-storage hydroelectric power plants (PSHPP) are considered: when groundwater is discharged from only one mine, one hydraulic turbine is installed on the horizon below the surface; with additional discharge of groundwater from neighboring mines – installation of two or four hydraulic turbines at the drainage stages closest to the surface. Comparison was made with grid only system. It is based on net present value (NPV) and levelized cost of energy (LCOE) criteria. Variable parameters were hydraulic turbine water flow and mine power consumption. Also, for a certain combination of parameters, the optimal mine power system was determined. The area of use of the PSHS is estimated. It was found that the smallest economic effect is achieved when the power generation of one hydraulic turbine is close to the power consumption. The area of expedient use of the PSHPP within the limits of parameter variation is 17.2%, 19.6% (base and peak costs of power). This is because power generation drops when the water flow decreases. It does not cover the needs of the mine and there is a power shortage. Thus, the mine power system autonomy is very low. With an increase in water inflow and the number of hydraulic turbines, first up to two and then up to four units, the area of expedient use of PSHPP increases to 51.5%, 55.9% and 50.6%, 72.8%, respectively. However, with low energy consumption and a low water flow, it is still rational to receive electricity from the grid. This is due to a sharp drop in the efficiency of hydraulic turbines and high costs for maintenance and repair of PSHPP equipment, which are not comparable to the cost of purchasing power. So it was noted that with the base cost of electricity and an increase in the number of hydro turbines from two to four, the area of conditions under which the use of PSHPP is justified even decreased by 0.9%. At peak cost, the area increases by 16.9%. The mine power system autonomy is not achieved. In general, the efficiency of using PSHPP for mine dewatering systems is high, but the feasibility of their use should be studied for specific conditions of use.

In this paper, block-oriented systems with linear parts based on