Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ) разработали интеллектуальную систему управления для DC-DC преобразователей, которая повышает стабильность питания от нестабильных источников, таких как солнечные панели или аккумуляторы.
Новая система на основе адаптивной нейронной сети компенсирует нелинейности компонентов, ускоряет реакцию на 58% и снижает количество вычислений более чем вдвое по сравнению с традиционными аналоговыми решениями. Тестирование подтвердило высокую точность и эффективность разработки.
Мы создали две виртуальные копии: одну с интеллектуальным алгоритмом на основе адаптивной нейронной сети, а другую — с классической схемой управления. Оба алгоритма тестировались в одной и той же цифровой модели: в них подавались одинаковые «скачки» входного напряжения, имитирующие работу от нестабильного источника, например, солнечной панели. Далее в виртуальной среде и на реальном физическом прототипе фиксировались все ключевые параметры — точность выходного напряжения, скорость реакции на изменения и количество вычислительных итераций, необходимое для стабилизации.
Одно из преимуществ разработки — использование адаптивных алгоритмов управления. Структура нейронной сети построена на базе персептрона — простой классической модели. В режиме реального времени микроконтроллер анализирует выходное напряжение преобразователя, сравнивает его с заданным значением и корректирует режим работы автоматически. Разработка открывает перспективы применения ИИ в силовой электронике для создания адаптивных и надежных систем питания в портативной технике, робототехнике и автономных энергоустановках. Работа опубликована в журнале «Электротехника».
Ранее Наука Mail писала о первом российском инверторе для солнечных электростанций.
