Application of neural network technologies for intelligent electric lighting control system
DOI №______
Abstract
Article discusses the intellectual control system of electric lighting is considered in the conditions of inaccuracy of the initial data. Lighting networks in modern cities are complex energy-intensive objects, for the effective work of which it is necessary to create energy-saving control systems. Comparison of existing methods of control of electric lighting is carried out, as a result of which it is established that in the existing modern settlements, these methods can not ensure the adoption of the most effective solution. Priority, significant and relevant issues are the development of intelligent control systems that allow simultaneous measurement, analysis, diagnosis and reduction of electricity consumption, providing management flexibility in uncertainty of input data. Considering the presence of many random factors such as weather conditions, the change in the duration of light, the aging of fixtures, the formalization of the dependence of the power of the lighting installation on external illumination is complicated. To approximate this dependence, it is proposed to use the mathematical apparatus of neural networks, the choice of which is due to its efficiency in the field of approximation of continuous functions. The urgency of the task is to develop intelligent control systems that allow simultaneous measurement, analysis, diagnostics, reduction of electric energy consumption, and also provide variability of management. With the use of neural network technologies, the algorithm of the intelligent power supply control system for street lighting installations was developed and programmed for the first time with training on the basis of the error-reverse error propagation method. The methodology of the algorithm of regulation of electric lighting with the use of neural network technologies is presented.
Keywords: intellectual system, neural network technologies, control system.
References
1. Эннс О. Интеллектуальные системы уличного освещения / О. Эннс // Энергосбережение. – 2008. – №1. – С. 58-62.
2. Валиуллин К.Р. Анализ способов управления уличным освещением по различным критериям. Электроэнергетика глазами молодежи: науч. тр. V междунар. техн. конф., Т.2., г. Томск, 10-14 ноября 2014 г./ Мин-во образования и науки РФ, Томский политехнический университет. – Томск: 2014, с 275-279.
3. Гурьев А. В. Системы автоматизированного управления наружным освещением / А. В. Гурьев, Е. А. Букварев // Электротехника. – 2001. – № 5. – С.4.
4. Киричок А.И. Автоматизация наружного освещения как инструмент энергосбережения / А. И. Киричок // Мир дорог.-2012.- №63.-С. 38-40.
5. Казаринов Л. С. Разработка проектов энергоэффективных систем уличного освещения на основе инновационного техникоэкономического механизма возвратно-целевого усиления бюджетного финансирования / Л. С. Казаринов, Т. А. Барбасова // Вестник ЮУрГУ Серия Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника.– 2011.– Вып. 14. № 23 (240).– С. 92-97.
6. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории / А. И. Галушкин. – Москва : Горячая линия-Телеком, 2012. – 496 с.
7. Матвеев М.Г. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. пособие / М. Г. Матвеев, А. С. Свиридов, Н. А. Алейникова. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2008. – 448 с.
8. Валиуллин, К.Р. Стенд автоматического регулирования уличного освещения / К.Р. Валиуллин // Труды Всероссийской научно-технической конференции «Энергетика: состояние, проблемы, перспективы» – Оренбург: ОООИПК «Университет», 2014. – С. 32-35.
