Халықаралық Ғылыми-тәжірибелік конференцияның ЕҢбектері



жүктеу 5.62 Mb.
Pdf просмотр
бет44/53
Дата24.03.2017
өлшемі5.62 Mb.
1   ...   40   41   42   43   44   45   46   47   ...   53

Литература 
1.
 
Абдулагатов  И.М.,  Алхасов  А.Б.  Преобразование  геотермальной  энергии  в  электрическую  с 
использованием во вторичном контуре сверхкритического цикла. «Теплоэнергетика.-1988№4-стр. 53-56». 
2.
 
Михайлова Л.П., Малая гидроэнергетика Москва, «Электроатомиздат», 1989 г. 
3.
 
Ниязбекова Р.К., Байнеева П.Т., Илашева С.А. Социально-экономическое положение Южно-Казахстанской 
области: оценка и перспективы развития. / – Шымкент, 2010. – 276 с. 
4.
 
Тонкопий М.С. Экология и экономика природопользования: Учебник – Алматы.   ЭкономикС, 2003.- 592 с. 
5.
 
Саламов А.А. « Геотермические электростанции в энергетике мира»    Теплоэнергетика2000№1-стр. 79-80» 
 
  
АТМОСФЕРАЛЫҚ ЕКІНШІЛІК АЭРОЗОЛЬДЕРДІҢ ТҤЗІЛУ МӘСЕЛЕЛЕРІНЕ 
ЗЕРТТЕУ ЖҤРГІЗУ ЖҦМЫСТАРЫ 
 
Окиан Д., Сихынбаева Ж.С., Жолдасбекова Б.А. 
Тҥркия, Балликесер қ., Шымкент, Қазақстан 
 
Атмосфералық  процестердің  кӛпшілігі  тікелей  немесе  жанама  тҥрде  ауа  қҧрамындағы  ілеспе 
заттардың  –  аэрозольдердің  болуымен  байланысты.  Атмосфераның  аэрозольдермен  ластануын  зерттеу 
қазіргі  кезде  ӛзекті  мәселе  болып  табылады,  себебі  аэрозольді  бӛлшектер  ҧзақ  қашықтыққа  тасымалдана 
алады  және  климаттың  глобальды  ӛзгеруіне,  соның  салдарынан  адамзаттың  денсаулығының  нашарлауына 
әсер  етуі  мҥмкін[1].  Осы  себептен  де  соңғы  жылдары  әлемдік  ғылыми  қауымдастықтың  атмосфералық 
аэрозольдерді зерттеуге деген назары ҥздіксіз ӛсіп келеді . 

243 
 
Қазақстанның  кӛптеген  қалаларының  ауа  бассейнінің  органикалық  отындардың  жану  ӛнімдерімен 
ластануының  жоғары  деңгейімен  сипатталады,  жеке  алып  қарағанда  онда  кҥкірт  тотығы  (SO
2
)  және  азот 
тотығы (NO
х
), кӛміртегі монототығы (СО), полициклды ароматты кӛмірсутектердің (ПАК) кҥйелері кӛптеп 
таралған.  Атмосферада  жанудың  біріншілік  ӛнімдері  одан  ары  реакцияға  тҥсе  отырып  екіншілік 
ластаушыларды тҥзуге қабілетті, мҧнда олар газ тәрізді және сонымен қатар аэрозоль тәрізді ӛнімдер тҥзуі 
мҥмкін. Осы арада екіншілік аэрозольдер қоршаған орта және адамзат ҥшін ҥлкен қауіп туғызады. Олар ҧсақ 
дисперсті  болып  табылады  (бӛлшектер  ӛлшемі  1  мкм  жоғары  емес,  әдетте  10
-1
-10
-2
)  және  сондықтан  да 
адамның және жануарлардың тыныс алу жолдарына терең енуге және ол жерде жинақталуға бейім келеді . 
Қоршаған  ортаның  мониторингін  қоса  алғандағы  кӛп  жылдар  бойы  жҥргізілген  зерттеулер  нәтижелерінде 
антропогенді  аэрозольдер  бӛлшектері  локальды  және  глобальды  климатқа  едәуір  шамада  әсер  ететіндігі 
жалпы мойындалды [2]. 
Аэрозольді  бӛлшектер  кҥн  сәулесінен  келетін  қысқа  толқынды  сәулелерді  кері  космосқа  қарай 
шағылыстыруға бейім, осының салдарынан Жер бетінде жаппай суықтану қҧбылысы орын алуы мҥмкін. Бҧл 
тікелей  эффект  деп  аталады.  Антропогенді  сульфатты  аэрозольдер  әсерінен  орын  алатын  климаттық 
эффекттік  суықтың  туындауы  0,3  тен  1,3  Вт/м
2
диапазонында  бағаланады.  Мҧнда  ҧзақ  уақыт  сақталатын 
жылыжайлық газдар әсерінен болатын тікелей эффект +2,5 Вт/м
2
 қҧрайды. Аэрозольдік әрекеттен климатта 
туындайтын тікелей эффектіні анықтаушы маңызды параметр салыстырмалы ылғалдылық болып табылады, 
ал  оны  анықтаушы  маңызды  процесс  болып  –  сулану  нәтижесінде  сульфаттық  аэрозольдер  массасының 
артуы  есептеледі.  Аэрозольдердің  басқа  компоненттері  әсерінен  туындайтын  климатқа  әсер  ету  эффекті 
(карбонатты  бӛлшектер,  биомасаны  жағудан  болтын  бӛлшектер,  топырақ  және  т.б.)  жете  зерттелмеген. 
Бҧлттардың  микрофизикалық  қҧрылымы  және  радиациялық  қасиеттері  де  конденсация  ядролары  есептік 
концентрациясына  байланысты  болады,  бҧл  заттар  ретінде  аэрозольдер  әрекет  етеді.  Бірлік  кӛлеміндегі 
бӛлшектер  санының  артуы  бҧлттық  тамшылардың  жоғарыда  аталған  сияқты  артуын  тудырады  және 
олардың тиімді радиусының тӛмендеуіне алып келеді. Осының салдарынан бҧлттар альбедосы артады, ол ӛз 
кезегінде  олардың  ӛмірлік  циклына  әсер  етеді.  Бҧл  аэрозольдердің  климатқа  әсер  етуінің  тікелей  емес 
эффекті болып табылады . 
Атмосфералық  аэрозольдерді  мониторингілеудің  маңызды  міндеті  біріншілік  аэрозольдерді  және 
екіншілік  аэрозольдер  тҥзілуіне  себепші  болатын  қышқыл  тҥзетін  газдарды  бӛлу  кӛздерін 
идентификациялау  [3].  Мҧндай  міндеттің  ӛзектілігі  әрине  бәрімізге  белгілі,  себебі  оны  шешу  ауаның 
аэрозольдермен  ластануындағы  жеке  кӛздердің  қосатын  ҥлесін  анықтауға  және  соның  негізінде  мәселені 
шешудің анағҧрлым тиімді бағытын анықтауға мҥмкіндік береді.  
Антропогенді аэрозольдермен қоршаған ортаның ластануының негізгі кӛздерінің бірі энергетикалық 
нысандар  болып  табылады  [4].  Зерттеу  затын  нақты  анықтау  ҥшін  атмосферада  жҥзеге  асырылатын 
процестерді  суреттеп  беру  қажет,  атап  айтсақ:  екіншілік  аэрозольдер  тҥзілуі,  және  олардың  химиялық 
қҧрамын  анықтау,  аэрозольдердің  атмосферадағы  трансформациялануы  және  отыруын  анықтау  қажет. 
Атмосфералық химиядағы аэрозоль тҥсінігі ең алдымен ауалы ортада ілеспе тҥріндегі қатты немесе сҧйық 
заттың  диспергацияланған  фазасы  дегенді  білдіреді  [49,  50].  Атмосфералық  аэрозоль  химиялық  және 
физикалық  процестердің  кҥрделі  жиынтығының  ӛнімдері  болып  табылады.  Осы  процестердің  кҥрделі 
болуына байланысты аэрозольдердің химиялық қҧрамы және физикалық сипаттамалары ӛте ӛзгергіш болып 
келеді.  Алуан  тҥрлі  аэрозольдердің  жеткілікті  нақты  тепе  –  теңдігі  алуға  әлі  қол  жеткізілмеген,  себебі 
аэрозольдер  кеңістіктік  –  уақыттық  сипаттамалары  ӛте  жоғары,  ал  бақылаулар  мәліметтері  тек 
фрагментарлы  сипатқа  ие.  Сондықтан  қазіргі  уақытта  табиғи  және  антропогенді  аэрозольдер  глобальды 
кӛздерінің қуатын бағалау тек шамаланған мәліметтер ғана . 
Атмосфералық  аэрозольдер  қасиеттері  ӛлшемдер  спектрімен,  концентрациясымен,  химиялық 
қҧраммен  және  бӛлшектер  қҧрылысымен  анықталады  .  Қазіргі  уақытқа  дейін  атмосфералық  аэрозоль 
бӛлшектерінің  жалпы  қабылданған  жіктелуі  жоқ.  Табиғаты  бойынша  келесідей  бӛлінеді:  а)  қаты  немесе 
сҧйық затты ӛнеркәсіптік процестерде ҧнталау жолымен (антропогенді аэрозоль) немесе қоршаған ортада – 
қҧрлық  және  мҧхит  бетінде  тҥзілетін  аэрозольдер  (табиғи  аэрозоль);  б)  газ  тәрізді  заттардан  тҥзілетін 
конденсацияланған аэрозольдер. 
Фазалық жағдайларын ескере отырып келесідей жіктеуге болады : 
 
шаңдар – диспергацияланған қатты фаза бӛлшектері; 
 
сулы шаң – диспергацияланған сҧйық фаза бӛлшектері; 
 
тҥтін – конденсацияланған қатты фаза заттары; 
 
тҧман – конденсацияланған сҧйық фаза заттары; 
 
қара тҧман – тҥтін және тҧманнан тҧратын аралас аэрозольдер. 
Атмосфера химиясында бӛлшетер ӛлшемдеріне байланысты аэрозольді бӛлшектердің ҥш класын атап 
кӛрсетуге болады . 
 
ҧсақ дисперсті (транзитті) - r<0,1 мкм; 
 
орташа дисперсті (аккумулятивті, ҥлкен) – 0,1 < r < 1 мкм; 
 
ірі дисперсті (гиганттық) – r > 1 мкм. 
Қар  қабатының  ластануын  зерттеу  ластаушы  заттардың  атмосферадан  жер  бетіне  тҥсуі  туралы 
мағлҧматтар  алудың  ең  қолайлы  және  арзан  тәсілі  болып  табылады.  Қар  қабаты  әсіресе  ҧзақ  уақыт  бойы 

244 
 
ластану  процестерін  (айлар,  мезгілдер)  зерттеуде  қызығушылық  тудырады,  себебі  ол  табиғи  планшет 
жинақтаушы  ретінде  жылдың  салқын  мезгілінде  қҧрғақ  және  ылғал  тҥсімдер  шын  мәніндегі  шамасын 
кӛрсетіп береді .Қар қабаты ластануын анағҧрлым интенсивті зерттеу әлемнің әртҥрлі елдерінде соңғы 30-40 
жыл  кӛлемінде  жҥргізіліп  келді,  соның  ішінде  Ресейде  де  жҥргізілді  .  Мҧнда  негізінен  қар  қабаты 
атмосфераның  шаңдармен,  макрокомпоненттермен,  ауыр  металдармен,  мҧнайлы  полициклды  ароматты 
кӛмірсутектермен,  ақуызды  қосылыстармен  және  т.б.  ластануының  индикаторы  ретінде  қызмет  ететіндігі 
кӛрсетілген  .  Кейбір  жҧмыстарда    қар  қабаты  ӛз  бетінше  қар,  мҧз,  су,  су  булары  және  ауа  кристалдары 
қоспасынан  тҧратын  шӛгінді  жыныс  ретінде  қарастырылады.  Қар  қабатының  химиялық  қҧрамы  тек 
антропогенді,  сонымен  қатар  табиғи  қоспалар  ылғалды  және  қҧрғақ  отыруы  жолымен  жҥретін  қардың 
атмосферадан  ластануымен  ғана  негізделмейді,  мҧнда  сонымен  қатар  мҧнда  топырақ  қабатының  ауамен 
және  тҧтас  алғанда  ӛсімдік-топырақ  қабатымен  ауаның  әрекеттесуі  де  ӛз  ҥлесін  қосады.  Қар  қабатындағы 
химиялық элементтердің және қосылыстардың динамикасы әлі соңына дейін зерттелмеген. Сонымен қатар, 
кҥзгі уақытта заттардың топырақтан қар қҧрамына миграциялануы ҥшін қолайлы шарттар туады . 
Қар қабаты суыған кезде қар кристалдарыбетіндегі болатын сҧйық тәрізді фазаның мӛлшерінің азаюы 
есебінен  еритін  тҧздар  мӛлшері  азаяды.  Мҧнда  заттардың  бір  бӛлігі  ерімейтін  тҧнба  ретінде  бӛлінеді.  Ал 
кӛктем  кезінде  еритін  тҧздар  мӛлшері  қайтадан  артады,  ал  қардың  еру  мезгілінде  әрине  олардың  жуылуы 
орын алады. Зиянды заттар қоспаларының қар қабатында жинақталуы екі кезеңде ӛтеді. Біріншіден, бҧлтта 
қар тҥзілуі кезінде және  жер бетіне жауу барысында (ылғалды ену). Екіншіден, бҧл жауып қойған қардың 
ластануы,  яғни  жауған  қар  бетіне  атмосферадан  қҧрғақ  тҥрінде  қоспалар  отырады,  сонымен  қатар  қарға 
астындағы топырақтан және таулы жыныстардан заттардың ӛтуі.  
Мҧнда  қарға  ластаушы  заттардың  қҧрғақ  және  ылғалды  тҥрде  енуінің  арасындағы  ӛзара  қатынас 
бірқатар  факторларға  байланысты  болады,  солардың  ішінде  бастылары:  суық  мезгілдің  жалғасу  ҧзақтығы, 
яғни  қар  қабаты  сақталатын  мезгіл  жалғасуы,  қар  жауу  жиілігі  және  оның  интенсивтілігі,  ластаушы 
заттардың физика – химиялық қасиеттері, аэрозольдер ӛлшемі.  
Қыстың  басында,  яғни  әлі  қардың  тҧтас  жапқан  қабаты  жоқ  кезде  қар  ластануы  қатқан  топырақ 
қабаты жалаңаш беттерінен желдің эрозиясы нәтижесінде жҥруі мҥмкін. Бҧлай ластанудың негізгі массасы 
негізінен алевритті және перлитті топырақ фракциялары болып келетін минералды бӛлшектердің жеткілікті 
ірі бӛлшектерімен (50 мкм және одан жоғары) орын алады. Бҧл бӛлшектер бірнеше метрден ондаған және 
жҥздеген  метрге  жететін  ҥлкен  емес  қашықтыққа  тасымалданады.  Қар  қабатының  биіктігі  ӛскен  сайын 
мҧндай ластану  жылдам кҥрт тӛмендеп және  тҧтас қар қабаты пайда болған кезде мҥлдем тоқтайды.  Бҧлт 
ішілік  және  бҧлт  астындағы  жуылу  кезінде  және  қҧрғақ  тҥсу  кезіндегі  қар  ластануы  кӛптеген  факторлар 
әсерінен қҧрамының ӛзгеруіне алып соқтыруы мҥмкін.  
 
Әдебиеттер 
1
 
Экспериментальное определение выбросов сажи и ПАУ котельными и домовыми печами // Известия РАН. 
– М.: Энергетика, 2000, - №3.-С. 108-118. 
2
 
Аэрозоль и климат. под. Ред. К.Я. Кондратьева - Л.: Гидрометеоиздат. 1991.-541 с. 
3
 
Houghton  J.T.,  Meira-  Filha  L.G.,  Bruce  J.,  Hoesung  L.,  Callander  B.A.,  Haites  E.,  Haitis  N.,  Maskell  K.  Eds. 
IPCC  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  Radiative  forcing  of  climate  change:  Climate  Change  1994. 
Cambridge University Press, Cambridge. 1995. -Р. 1-231. 
4
 
Каганович  Б.М.  Филиппов  С.П.  Анализ  технических  и  экологических  проблем  энергетики  методами 
равновесной термодинамики // Известия РАН. - М.: Энергетика, 2000. -№6. – С. 13-21. 
 
 
УДК620.92 
 
УПРАВЛЕНИЕ РЕЖИМАМИ РАБОТЫ СОЛНЕЧНОЙ ЭЛЕКТРОСТАНЦИИ, 
НАХОДЯЩЕЙСЯ ПОД СТОХАСТИЧЕСКИМ ВЛИЯНИЕМ МЕТЕОФАКТОРОВ 
ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ 
 
Умирбаев Р. 
ЮКГУ им. М. Ауэзова, Шымкент, Казахстан  
  
Түйін  
Басқару  жүйесіндегі  құрылған  модельдердің  қолданылуы    шешім  қабылдауда    күн  электростанция  
функциясының    тиімділігін  әлдеқайда  арттырады.    Айтылған    модель  құру  әдісін  қолдануда,    M,N,T 
шамаларының кез келген мәндерінде  бағдарламаның орындалу  ықтималдығы, бұл типтегі станциялардың  күн 
шағылыстырғыштарын    басқарудағы  эмпирикалық    әдіс  пен      ӛтпелі  режимдер    жұмысындағы  қоршаған 
ортаның   метеоға тәуелді шығынын азайту әдісі қарағанда тиімді. 
Бұл әдісті қолдану  қоршаған ортаның ауа райын есепке ала отырып автоматты режимдегі күн  электр 
станцияларының  қалыпты жұмыс істеуін  қамтамассыз етеді.  
 
Summary  

245 
 
Application of the constructed models of decision-making provides essential increase of efficiency of functioning of 
a solar power station. At any the probability of implementation of the set program when using the constructed models is 
higher  than  M,N,T,  than  at  empirical  approach  of  management  by  solar  reflectors  of  a  solar  power  station  and 
minimization  of  expenses  of  transitional  operating  modes  because  of  meteodependence  of  environment  for  this  purpose 
like  stations.  Application  of  this  technique  can  solve  a  problem  of  functioning  of  a  solar  power  station  in  an  automatic 
mode taking into account environment weather forecasts. 
 
Одним из основных направлений будущего развития энергетики является: 
- переход от энергетики, основанной на ископаемом топливе, к бестопливной энергетике с использованием 
возобновляемых источников энергии; 
- переход на распределенное производство энергии, совмещенное с локальными потребителями энергии; 
- создание глобальной солнечной энергетичекой системы. 
Стационарная солнечная электростанция с КПД 25% пиковой мощностью 1 кВт вырабатывает за год 
в  ЮКО  РК  до  1800  кВт·ч.  При  слежении  за  солнцем  производство  электроэнергии  при  тех  же  условиях 
возрастет в ЮКО РК до 2500 кВт·ч/кВт. Зависимость вырабатываемой энергии солнечной электростанции 
от  времени  суток  и  погодных  условий  является  ахиллесовой  пятой  в  конкуренции  с  электростанциями  на 
ископаемом топливе, поэтому до настоящего времени в крупномасштабных проектах и прогнозах развития 
солнечной  энергетики  предусматривалось  аккумулирование  солнечной  энергии  путем  электролиза  воды  и 
накопления водорода. 
В  общем  случае  динамическая  задача  оптимального  управления  зеркальными  отражателями 
солнечной  электростанции  сводится  к  решению  уравнения  Беллмана[1]  которое  представляет  собой 
рекуррентное соотношение  обеспечивающее последовательную оптимизацию управления на каждом этапе 
управляемого процесса. 
 
1
1
,
,
1, ,
k
k
k
k
k
k
t
T t
T t
T t
t
T
t
J
y
opt F y
x
J
y
t
T
                                                          (1) 
 
Где  T  –  число  этапов,  t  –  число  этапов  до  конца  процесса  управления; 
k
t
J
  и 
1
k
t
J
-  оптимальные 
выигрыши  на  соответствующих  этапах;   
k
T t
y
  и 
1
k
T
t
y
-  векторы  состояния  солнечных  отражателей 
солнечной  электростанции  на  соответствующих  этапах; 
k
T t
x
  вектор  управляющих  воздействий; 
,
k
k
T t
T t
F y
x
  -  выигрыш  на  (Т-  t)  –  этапе.  Индекс  k  –  указывает  на  k-ю  стратегию  использования 
стохастической информации [2,3]. 
Применение множества таких стратегий  обеспечивает  множества вариантов  динамической  задачи 
оптимального  управления.  Методика  выбора  наилучшей  стратегии  и  построения  на  базе  этой  стратегии 
наилучшего  вектора   
opt
x
,  которое  обеспечивает    решение  стохастической  задачи  динамического 
программирования. 
Построение  методики  осуществляется  на  базе  использования  дополнительной  статистической 
информации  о  соответствии  принимаемых  решений  и  эффективности  функционирования  солнечной 
электростанции. Данная информация может быть получена с помощью анализа показателей относительной 
верификации 
k
 и 
k
, рассчитанных на базе архивной информации о критерии J. 
 
1
1
k
э
N
i
i
k
э
i
i
J
y
J
y
N
J
y
                                                                                                                (2) 
 
1
1
,
1,
k
э
N
i
i
k
и
э
i
i
i
J
y
J
y
k
K
N
J
y
J
y
                                                                                            (3) 
 
Где  N  -  объем  выборки;  K  -  число  стратегий  использования  стохастической  информации; 
k
y

э
y

и
y
- параметры состояния отражателей солнечной электростанции по окончанию ее функционирования; 
Основной  принцип  методики  решения  задачи  динамического  программирования    при  управлении 
солнечными  отражателями  солнечной  электростанции  и  стратегий  использования  стохастической 
информации сводится к следующему: 

246 
 
- с помощью рекуррентного соотношения (1) для всех этапов функционирования солнечной электростанции 
и  стратегий  использования  стохастической  информации  разрабатывается  множество  вариантов  плана 
управления  отражателей солнечной электростанции; 
- с помощью соотношений (2) выбирается план, обеспечивающий максимум показателей  
k
 и 
k

- на основе анализа значений  показателей 
k
 и 
k
делается вывод об эффективности наилучшего вектора 
opt
x
 принятия решения и перспективах ее увеличения. 
Данную  методику  целесообразно  применять  при  построении  моделей  принятия  решений  для 
управлении зеркальными концентраторами солнечной электростанции, когда стохастическая составляющая 
влияющих  факторов  обусловлена  метеорологической    неопределенностью.  При  этом  цель  управления 
заключается    в  обеспечении  оптимального  выполнения  ряда  элементарных    задач  на  последовательных 
этапах функционирования солнечной электростанции.  
Постановка  задачи  построения  моделей  принятия  решений  при  управлении  солнечной 
электростанции.  Для  выполнения  программы  функционирования  солнечной  электростанции  решающей  М 
элементарных  задач  имеются  ограниченные  ресурсы,  обеспечивающие  возможность  выполнения  N 
элементарных  задач  за  Т  этапов.  Причем  на  каждом  этапе  можно  выполнить  лишь  одну  элементарную 
задачу.  Если  метеоусловия  не  соответствуют  установленным  требованиям,  то  элементарная  задача 
выполнена  быть  не может. В этом случае необходимо построить  динамические модели принятия решений 
по  поэтапному  функционированию  солнечной  электростанции  в  условиях  метеонеопределенности,  
обеспечивающей  максимум  вероятности.  В  качестве  предикторов  прогнозов  выполнения  программы 
функционирования  солнечной  электростанции  по  влияющим  метеофакторам,  необходимо  принять 
вероятностные  характеристики  качества  стратегий  использования  метеоинформации  и  показатели 
учитывающие влияние метеоусловий на возможность выполнения элементарных задач. Если обозначить за 
, ,
k
M N T
P
вероятность выполнения программы функционирования, то она определяется с помощью следующих 
рекуррентных соотношений 
 
,
,
1,
1,
1
1
k
k
k
k
M N T
T
M
N
T
T
P
p
P
p
                                                                                                   (4) 
При m=M-1, n=N-1, t=T-1 
,
,
,
1,
1
(
)
1 (
)
k
k
k
k
k
k
M N T
T
T
M N
T
T
T
P
p
p
P
p
p
                                                                             (5) 
При m=M, n=N-1, t=T-1 
, ,
, ,
1
1
(1
)
k
k
k
M N T
T
M N T
P
p
P
                                                                                                            (6) 
При m=M, n=N, t=T-1 
При условиях  
, ,
1
k
M N T
P
N
и Т при М=0 
                          
, ,
0
k
M N T
P
N
M
 или Т<М  
 
Где 
k
T
p
  -  вероятность  выполнения  элементарной  задачи  при  прогнозе  благоприятных  метеоусловий 
k-й  стратегии; 
k
T
p
-вероятность  принятия  решения  на  выполнение  элементарной  задачи;  m,n,t  –  число 
оставшихся элементарных задач, ресурсов и этапов соответственно. 
Указанные вероятности рассчитываются по формулам: 
 
1
*
*
*
0
)
(
k
T
p
k
T
k
T
k
k
T
dp
p
f
p
      и    
1
*
`
*
*
0
)
(
k
T
p
k
T
k
T
k
T
k
k
T
dp
p
f
p
                                                                  (7) 
 
Где 
0
k
T
p
 - пороговая вероятность выполнения элементарной задачи; 
)
(
*k
T
k
p
f
  - плотность распределения вероятности 
k
T
p
*
 принятия решения; 
'k
T
p
-  условная  вероятность  выполнения  элементарной  задачи  при  прогнозе  благоприятных 
метеоусловий. 
Из  приведенных  выражений  следует,  что  состояние  солнечной  электростанции,  определяемое 
величинами m,n,t может меняться при появлении одного из трех событий: 
-  при  прогнозе  благоприятных  метеоусловий  принимается  решение  на  выполнение  элементарной  задачи  и 
она выполняется; 

247 
 
-  при  прогнозе  благоприятных  метеоусловий  принимается  решение  на  выполнение  элементарной  задачи  и 
она не выполняется вследствие неоправдываемости метеопрогноза; 
-  при  прогнозе  неблагоприятных  метеоусловий  принимается  решение  на  невыполнение  элементарного 
задания. 
Данные  события  представляют  собой  полную  группу  несовместных  событий.  В  процессе 
функционирования  солнечной  электростанции  возможен  случай  выполнения  элементарной  задачи,  когда 
прогноз неблагоприятных метеоусловий не оправдывается. Однако вероятность реализации такого случая в 
работе  минимизируется  выбором  порога 
0
k
T
p
,  зависящего  от  выбранной  процедуры  управления. 
Необходимые  рекомендации  на  каждом  этапе  предполагается  разрабатывать    путем  сравнения  значений 
пороговой вероятности  
0
k
T
p
и вероятности 
, ,
k
M N T
P
.  В случае если 
, ,
k
M N T
P
>
0
k
T
p
  принимается  решение  на 
выполнение элементарной задачи. В противном случае на ее невыполнение. Величину 
0
k
T
p
 перед каждым 
этапом 
функционирования 
солнечной 
электростанции 
следует 
определять 
из 
условия 
,
,
0
max .
k
k
M N T
T
P
p
 (6)  
Выбор наилучшей стратегии осуществляется по максимуму показателей 
k
 и 
k

Выводы 
Применение  построенных  моделей  принятия  решений  обеспечивает  существенное  повышение 
эффективности функционирования  солнечной электростанции. При любых M,N,T вероятность выполнения 
заданной  программы  при  использовании  построенных  моделей  выше,    чем  при  эмпирическом  подходе 
управления  солнечными  отражателями  солнечной  электростанции  и  минимизации  издержек  переходных 
режимов работы из-за метеозависимости  окружающей среды для этого типа станций. Применение данной 
методики может решить задачу функционирования солнечной электростанции в автоматическом режиме с 
учетом метеопрогнозов окружающей среды. 
 
 
Каталог: sites -> default -> files -> Volume2013
files -> ҚазҰТУда «Ерлігі жүрегінде елінің» атты Зейнеп Ахметовамен кездесу өтті
files -> Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрінің
files -> Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрінің
files -> БАҒдарламасын дамыту жолдары ақашева Ә. С г.ғ. к., доц., Дүйсебаева К. Ж. г.ғ. к., доц
files -> А. Т. Селкебаева
files -> Бағдарламасы (оқыту қазақ тілінде жүргізілетін мектептер үшін) Түсінік хат
files -> Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрінің
Volume2013 -> Халықаралық Ғылыми-тәжірибелік конференцияның ЕҢбектері
Volume2013 -> Халықаралық Ғылыми-тәжірибелік конференцияның ЕҢбектері


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   40   41   42   43   44   45   46   47   ...   53


©emirsaba.org 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет