GIBRID QAYTA TIKLANUVCHI ENERGIYA TIZIMLARIDA ENERGIYA OQIMLARINI BOSHQARISHNING INTELLEKTUAL ALGORITMLARINI TAKOMILLASHTIRISH

Raxmatillox Soliyev

doi:10.5281/zenodo.20551618

Authors

Soliyev Raxmatillox Mashrabjon ogʻli Andijon davlat texnika instituti Qurilish muhandisligi va elektroenergetika fakulteti Energiya tejamkorligi va energoaudit yoʻnalishi talabasi

Abstract

Mazkur maqolada gibrid qayta tiklanuvchi energiya tizimlarida energiya oqimlarini boshqarishning intellektual algoritmlarini takomillashtirish masalalari tahlil qilingan. Shamol va quyosh energiyasiga asoslangan gibrid tizimlarda energiya ishlab chiqarishning o‘zgaruvchanligi energiya oqimlarini samarali boshqarishni talab etadi. Tadqiqotda sun’iy intellekt, mashinali o‘qitish, noaniq mantiq (Fuzzy Logic) va sun’iy neyron tarmoqlarga asoslangan boshqaruv algoritmlarining imkoniyatlari o‘rganilgan. Energiya oqimlarini optimallashtirish orqali tizimning umumiy samaradorligini oshirish, energiya yo‘qotishlarini kamaytirish va elektr ta’minoti ishonchliligini yaxshilash yo‘llari ko‘rsatib berilgan. Tadqiqot natijalari intellektual boshqaruv algoritmlarining gibrid energiya tizimlarida muhim ahamiyatga ega ekanligini tasdiqlaydi.

Keywords:

gibrid energiya tizimi energiya oqimi sun’iy intellekt noaniq mantiq neyron tarmoqlar energiya boshqaruvi qayta tiklanuvchi energiya optimallashtirish.

References

Boyle G. Renewable Energy: Power for a Sustainable Future. – Oxford University Press, 2023.

Twidell J., Weir T. Renewable Energy Resources. – Routledge, 2023.

Ackermann T. Wind Power in Power Systems. – Wiley, 2022.

Masters G.M. Renewable and Efficient Electric Power Systems. – Wiley, 2021.

Kalogirou S.A. Artificial Intelligence in Energy and Renewable Energy Systems. – Nova Science Publishers, 2022.

Lasseter R.H. Smart Distribution: Coupled Microgrids // Proceedings of the IEEE. – 2021. – Vol. 99. – No. 6. – P. 1074–1082.

Haykin S. Neural Networks and Learning Machines. – Pearson Education, 2021.

Kennedy J., Eberhart R. Particle Swarm Optimization // Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. – 2020. – P. 1942–1948.

GIBRID QAYTA TIKLANUVCHI ENERGIYA TIZIMLARIDA ENERGIYA OQIMLARINI BOSHQARISHNING INTELLEKTUAL ALGORITMLARINI TAKOMILLASHTIRISH

Authors

Abstract

Keywords:

References

Downloads

Published

Issue

Section

License

How to Cite

Publisher

Contact

Links