AVTONOM FOTOELEKTRIK TIZIMLAR ISHONCHLILIGINI INTELLEKTUAL OPTIMALLASHTIRISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: avtonom fotoelektrik tizim, sun’iy intellekt, intellektual optimallashtirish, ishonchlilik, adaptiv boshqaruv, energiya samaradorligi, akkumulyator, invertor, energiya yo‘qotishlari., Ключевые слова: автономная фотоэлектрическая система, искусственный интеллект, интеллектуальная оптимизация, надежность, адаптивное управление, энергетическая эффективность, аккумуляторная батарея, инвертор, энергетические потери., Keywords: autonomous photovoltaic system, artificial intelligence, intelligent optimization, reliability, adaptive control, energy efficiency, battery storage, inverter, energy losses.Abstract
Annotatsiya: Ushbu tezisda avtonom fotoelektrik tizimlar ishonchliligini sun’iy intellekt asosida intellektual optimallashtirish masalasi ko‘rib chiqiladi. Fotoelektrik modul, akkumulyator batareyasi, invertor va elektr yuklamalarining ish rejimlarini kompleks tahlil qilish asosida tizimning optimal boshqaruv holatini aniqlash yondashuvi taklif etiladi. Sun’iy intellekt algoritmlaridan foydalanish energiya ishlab chiqarish, energiyani saqlash va iste’mol qilish jarayonlarini muvofiqlashtirish, texnik holatning o‘zgarishiga moslashish hamda tizimning uzluksiz ishlash ehtimolini oshirish imkonini beradi. Taklif etilgan yondashuv energiya yo‘qotishlarini kamaytirish va avtonom fotoelektrik tizimlarning ishonchli ishlashini ta’minlashga qaratilgan.
Аннотация: В данной работе рассматривается задача интеллектуальной оптимизации надежности автономных фотоэлектрических систем на основе технологий искусственного интеллекта. Предлагается подход к определению оптимального режима управления системой на основе комплексного анализа режимов работы фотоэлектрических модулей, аккумуляторных батарей, инверторов и электрических нагрузок. Использование алгоритмов искусственного интеллекта позволяет согласовывать процессы производства, накопления и потребления энергии, адаптироваться к изменениям технического состояния системы и повышать вероятность ее непрерывной работы. Предложенный подход направлен на снижение энергетических потерь и обеспечение надежной работы автономных фотоэлектрических систем.
Abstract: This thesis examines the intelligent optimization of autonomous photovoltaic system reliability based on artificial intelligence technologies. An approach is proposed for determining optimal system operating and control conditions through the integrated analysis of photovoltaic modules, battery storage, inverters, and electrical loads. Artificial intelligence algorithms can coordinate energy generation, storage, and consumption processes, adapt to changes in the system's technical condition, and increase the probability of continuous operation. The proposed approach aims to reduce energy losses and ensure the reliable operation of autonomous photovoltaic systems.
