Прогнозирование величины электрической нагрузки в электротехнических комплексах летательных аппаратов

Обоснование. Более значимым становится вопрос прогнозирования, анализа и управления электрической нагрузкой как в рамках электротехнического комплекса летательного аппарата в целом, так и для определенных групп потребителей электрической энергии. Прогнозирование электрической нагрузки необходимо для решения проблемы оптимизации эксплуатационного состояния электротехнического комплекса или системы, при постоянно изменяющихся условиях и изменяющиеся обстановке, что влечет изменение мощности. В последнее время часто применяется относительно новый метод, в основе которого лежит нечеткая логика. Этот метод является симбиозом нечеткой логики и нейронных сетей, который включает в себя основные свойства характерные для этих направлений. Благодаря применению отлаженной нечетко-нейронной технологии, реализованной в корректно спроектированной и обученной нечеткой нейронной сети для предсказания электрических нагрузок стало возможным обеспечить достаточно высокую точность и скорость прогнозирования нагрузок.

Цель работы – анализ методик прогнозирования электрической нагрузки электротехнического комплекса летательного аппарата, а также определение наиболее оптимальной методики для прогнозирования электрической нагрузки автономного летательного аппарата, применяемого в вооруженных силах.

Материалы и методы. Моделирование условий работы выполнено в программе Matlab и его приложениях – Simulink. При этом при помощи фундаментальных блоков данного приложения созданы модели физических компонентов электротехнического комплекса летательного аппарата.

Результаты. Для предметной оценки прогнозирования величины электрической нагрузки электротехнического комплекса летательного аппарата разработан алгоритм, реализованный на ЭВМ. Он предусматривает выполнение ретроспективных расчетов с учетом величины вырабатываемой мощности, длительности работы и перетоков электроэнергии в электротехническом комплексе в целом.

Заключение. Из-за использования отлаженной нечетко-нейронной технологии для предсказания электрических нагрузок, реализованной в корректно спроектированной и обученной нечеткой нейронной сети, стало возможным обеспечить необходимую точность и быстроту прогнозирования электрических нагрузок.