Нейросетевое моделирование в системах охлаждения солнечных электростанций представляет собой перспективный инструмент для оптимизации процессов охлаждения, повышения эффективности генерации электроэнергии и управления ресурсами, однако требует решения проблем, связанных с неопределенностью данных и зависимостью от параметров, что может быть достигнуто через интеграцию дополнительных источников данных и применение современных методов машинного обучения.
Ключевые слова: нейросетевое моделирование, энергетика, системы охлаждения, прогнозирование температуры, оптимизация.
Neural network modeling in cooling systems of solar power plants is a promising tool for optimizing cooling processes, increasing the efficiency of electricity generation and resource management, however, it requires solving problems related to data uncertainty and dependence on parameters, which can be achieved through the integration of additional data sources and the use of modern machine learning methods.
Keywords: neural network modeling, energy, cooling systems, temperature forecasting, optimization.
Системы охлаждения играют критически важную роль в энергетике, обеспечивая эффективное отведение тепла от оборудования и поддержание оптимальных температурных режимов. Некоторые примеры применения нейросетевого моделирования в системах охлаждения:
— прогнозирование температуры: Нейросети могут быть использованы для прогнозирования температуры в системах охлаждения, что позволяет предсказать и предотвратить перегрев оборудования.
— оптимизация параметров охлаждения: Нейросети могут быть использованы для оптимизации параметров охлаждения, таких как температура, давление и расход охлаждающей жидкости, чтобы обеспечить максимальную эффективность охлаждения.
— контроль за уровнем жидкости: Нейросети могут быть использованы для контроля за уровнем жидкости в системах охлаждения, чтобы предотвратить ее истощение или перегрев.
— диагностика неисправностей: Нейросети могут быть использованы для диагностики неисправностей в системах охлаждения, таких как утечки жидкости, засорение фильтров.
— мониторинг состояния оборудования: Нейросети могут быть использованы для мониторинга состояния оборудования в системах охлаждения, чтобы предсказать и предотвратить отказы.
— управление режимом охлаждения: Нейросети могут быть использованы для управления режимом охлаждения в зависимости от изменений температуры, нагрузки и других факторов.
— оптимизация энергопотребления: Нейросети могут быть использованы для оптимизации энергопотребления в системах охлаждения, чтобы уменьшить затраты на электроэнергию.
— моделирование теплообмена: Нейросети могут быть использованы для моделирования теплообмена в системах охлаждения, чтобы предсказать и оптимизировать теплообменные процессы.
К системам охлаждения в энергетике можно отнести ядерные реакторы, паровые и газовые турбины, солнечные электростанции, нефтегазовые отрасли. В современном мире больше внимание уделяется солнечным электростанциям, это связано с быстрым изменением климата и ростом спроса на возобновляемые источники энергии.
Нейросетевое моделирование в охлажденных системах солнечных электростанций представляет собой использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации процессов охлаждения и повышения эффективности генерации электроэнергии.
Это включает в себя:
— анализ данных о производительности:
— управление ресурсами
— интеграция с другими системами
— снижение затрат
Однако существуют и недостатки в этом методе. Сюда относят возможность неопределенность данных и зависимость нейросети от параметров, что может вызвать неточное прогнозирование, плохую производительность. Для решения данных проблем можно включить в модель дополнительные источники данных, такие как метеорологические прогнозы, и использовать методы синтетических данных, генеративных моделей или активного обучения для создания дополнительных данных.
Исходя из этого, нейросетевое моделирование в системах охлаждения на электростанциях используется для повышения эффективности и надежности работы оборудования.
Литература:
- Гильфанов К. Х., Шакиров Р. А., Гайнуллин Р. Н. Нейросетевое моделирование дискретно-шероховатых поверхностей теплообмена в виде лунок // Вестник Технологического университета. — 2018
- Khan, M. A., & Khan, M. A. (2018). «Application of Artificial Neural Networks in Predicting the Performance of Cooling Systems». Energy Reports, 4, 1–10.
- Промышленные системы охлаждения. — Москва: Бюро НДТ, 2016
- Стребков Д. С., Тверьянович Э. В., Под ред. Стребкова Д. С. Солнечные электростанции: концентраторы солнечного излучения. — 2-е изд. — 2023: 265 с.
