|
|
|
|
| LEADER |
02871nam a22001817a 4500 |
| 005 |
20151209122632.0 |
| 008 |
151209s2011 ci ||||| |||| 00| 0 hrv d |
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 041 |
|
|
|a hrv
|
| 100 |
|
|
|9 34709
|a Gulin, Marko
|
| 245 |
|
|
|a Modelsko predikativno upravljanje za povećanje efikasnosti agregata obnovljivih izvora električne energije :
|b [ nagrađeni studentski rad za Rektorovu nagradu u ak.god. 2010./2011.
|c mentori Nedjeljko Perić i Marijo Vašak
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb :
|b Sveučilište u Zagrebu Fakultet elektrotehnike i računarstva,
|c 2011.
|
| 300 |
|
|
|a 55 str. :
|b graf. prikazi ;
|c 30 cm.
|
| 520 |
|
|
|a Energija dobivena iz obnovljivih izvora još uvijek je znatno skuplja nego ona dobivena iz konvencionalnih izvora (fosilna goriva, nuklearna goriva itd.). Upravo ta činjenica predstavlja jednu od najvedih prepreka za masovno korištenje takvih izvora energije. U novije se vrijeme sve više truda i napora ulaže u poboljšanje sustava za iskorištavanje obnovljivih izvora energije, s ciljem povedanja omjera uloženog prema dobivenom. Cilj je ovog rada razviti i provjeriti algoritme modelskog prediktivnog upravljanja agregatima obnovljivih izvora električne energije sa svrhom povedanja proizvodnje energije uz istodobno čuvanje komponenata agregata. Postupak sinteze prediktivnog upravljanja sastoji se od dva temeljna koraka: (i) identifikacija obnovljivog izvora energije i modela pripadnog agregata te (ii) razvoj algoritma prediktivnog upravljanja agregatom na temelju identificiranih modela. Razvijeni su algoritmi prediktivnog upravljanja agregatima za iskorištavanje energije Sunca te energije vjetra, tj. fotonaponskim i vjetroagregatima. Kvaliteta razvijenih algoritama potvrđena je simulacijskim rezultatima.
|
| 520 |
|
|
|a Renewable energy is still considerably more expensive than the energy obtained from the conventional sources (fossil and nuclear fuels, etc.) and this is a major obstacle for its larger deployment. Recently a considerable amount of effort is being invested into the efficiency of renewable energy systems, in order to enlarge their economic gain. The aim of this work is to develop and verify model predictive control algorithms for renewable energy conversion systems with the aim to increase their efficiency while protecting their components from outwear. The predictive control synthesis procedure comprises two basic steps: (i) identification of renewable energy source and of the corresponding energy conversion system, and (ii) development of predictive control algorithm based on the identified models. Predictive control algorithms are developed for solar and wind energy conversion systems, i.e. photovoltaic systems and wind turbines. The quality of developed algorithms is verified through simulations.
|
| 700 |
|
|
|4 aut
|9 33700
|a Hure, Nikola
|
| 942 |
|
|
|2 udc
|c N
|
| 999 |
|
|
|c 44796
|d 44796
|