Електротехніка і Електромеханіка

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62894

Офіційний сайт http://eie.khpi.edu.ua/

Журнал публікує оригінальні результати досліджень з аналітичного, чисельного та мультифізичного методів моделювання електрофізичних процесів в електротехнічних електромеханічних та електроенергетичних установках та системах, з розробки нових електротехнічних пристроїв і систем з поліпшеними техніко-економічними та екологічними показниками в таких сферах, як: теоретична електротехніка, інженерна електрофізика, техніка сильних електричних та магнітних полів, електричні машини та апарати, електротехнічні комплекси та системи, силова електроніка, електроізоляційна та кабельна техніка, електричний транспорт, електричні станції, мережі і системи, безпека електрообладнання.

Рік заснування: 2002. Періодичність: 6 разів на рік. ISSN 2074-272X (Print), ISSN 2309-3404 (Online).

Новини

Видання включене до Переліку наукових фахових видань України з технічних наук до найвищої категорії «А» згідно Наказу МОН України №1412 від 18.12.2018 р.

Переглянути

Фільтри

2023 - 20242

Налаштування

Містить файли: ТакКлючові слова: search.filters.subject.machine learning

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Maximizing solar photovoltaic system efficiency by multivariate linear regression based maximum power point tracking using machine learning
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Paquianadin, V.; Navin Sam, K.; Koperundevi, G.
    Introduction. In recent times, there has been a growing popularity of photovoltaic (PV) systems, primarily due to their numerous advantages in the field of renewable energy. One crucial and challenging task in PV systems is tracking the maximum power point (MPP), which is essential for enhancing their efficiency. Aim. PV systems face two main challenges. Firstly, they exhibit low efficiency in generating electric power, particularly in situations of low irradiation. Secondly, there is a strong connection between the power output of solar arrays and the constantly changing weather conditions. This interdependence can lead to load mismatch, where the maximum power is not effectively extracted and delivered to the load. This problem is commonly referred to as the maximum power point tracking (MPPT) problem various control methods for MPPT have been suggested to optimize the peak power output and overall generation efficiency of PV systems. Methodology. This article presents a novel approach to maximize the efficiency of solar PV systems by tracking the MPP and dynamic response of the system is investigated. Originality. The technique involves a multivariate linear regression (MLR) machine learning algorithm to predict the MPP for any value of irradiance level and temperature, based on data collected from the solar PV generator specifications. This information is then used to calculate the duty ratio for the boost converter. Results. MATLAB/Simulink simulations and experimental results demonstrate that this approach consistently achieves a mean efficiency of over 96 % in the steady-state operation of the PV system, even under variable irradiance level and temperature. Practical value. The improved efficiency of 96 % of the proposed MLR based MPP in the steady-state operation extracting maximum from PV system, adds more value. The same is evidently proved by the hardware results. References 24, table 4, figures 14.
  • Ескіз
    Документ
    Enhancing power system security using soft computing and machine learning
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Venkatesh, Peruthambi; Visali, Nagalamadaka
    To guarantee proper operation of the system, the suggested method infers the loss of a single transmission line in order to calculate a contingency rating. Methods. The proposed mathematical model with the machine learning with particle swarm optimization algorithm has been used to observe the stability analysis with and without the unified power flow controller and interline power flow controller, as well as the associated costs. This allows for rapid prediction of the most affected transmission line and the location for compensation. Results. Many contingency conditions, such as the failure of a single transmission line and change in the load, are built into the power system. The single transmission line outage and load fluctuation used to determine the contingency ranking are the primary emphasis of this work. Practical value. In order to set up a safe transmission power system, the suggested stability analysis has been quite helpful.