Нейросеть, разрабатываемая учеными Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ), повысит эффективность ветряных электростанций, сообщается на портале «Научная Россия».
По замыслу научных сотрудников кафедры «Промышленная теплоэнергетика», оснащение лопастей ветрогенераторов горизонтального типа элементами механизации наподобие тех, которые входят в конструкцию самолетов, увеличит эффективность ветроэлектростанций. Также ученые создают нейросеть, которая сможет настроить безукоризненную работу модернизированных аппаратов.
«Наша задача номер один — разработать лопасти с элементами механизации, задача номер два — разработать нейросеть, которая бы этим управляла. Программа будет отслеживать всевозможные ошибки в работе и не допускать их в дальнейшем. Для ветряков это будет полностью автоматизированная система без участия человека, а для беспилотных летательных аппаратов — самообучающаяся сеть при участии человека», — отметил кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Промышленная теплоэнергетика» Константин Осинцев.
Элементы механизации позволят избежать полного отключения ветроэлектростанции — лопасти будут замедляться до безопасных скоростей. Постоянная работа ветряка не допустит сбоя в подаче электроэнергии и устранит потребность в резервном источнике электропитания. Кроме того, разработанный элемент механизации применим в том числе и для повышения эксплуатационных возможностей квадрокоптеров гражданского назначения, которые используются для обслуживания электро- и теплосетей, сельскохозяйственных нужд, например, проведения кадастровых работ
Нейросеть, которую создают специалисты, установит качественную работу ветряков и квадрокоптеров в усовершенствованном виде. Разработка нужна в промышленном назначении для сбора данных об ошибках работы оператора и систем управления, которые необходимо избежать в дальнейшем. Она сможет корректировать движение квадрокоптера, за счет этого можно будет свести к минимуму влияние человеческого фактора.
«Смоделируем ситуацию: квадрокоптер находился в устойчивом положении, но в какой-то момент пытается упасть. Оператор регулирует положение устройства, пытаясь вернуть его на прежнюю траекторию. В это время сеть запоминает допущенные ошибки оператора и в дальнейшем при попытке оператора совершить какое-либо обратное действие корректирует его конечное решение. Если все ошибки в своих прогнозах будет исправлять нейросетевой алгоритм, то и разработка имеет перспективу к внедрению», — добавил ученый.
Научные сотрудники ЮУрГУ планируют создать экспериментальные модели квадрокоптера и ветряка при помощи 3D-принтера, способного отливать пластические материалы. Квадрокоптер будет воссоздан в натуральном размере, а лопасти ветряной установки — в уменьшенном.
Исследование эффективности работы лопастей, оснащенных элементами механизации, учеными ЮУрГУ будет производиться в аэродинамическом стенде. В нем происходит обтекание лопастей потоками воздуха на высоких скоростях. По направлениям линий тока специалисты узнают траекторию течения воздуха в зависимости от положения элементов механизации и сделают выводы об оптимальной конструкции.
На развитие исследовательского направления Российским научным фондом в рамках проекта, рассчитанного на 3 года, выделено 6,9 млн рублей.
Источник: Научная Россия
