Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58784
Title: Использование средств моделирования характеристик солнечных панелей при проектировнии их отказоустойчивости
Other Titles: Using modeling tools for solar panel characteristics in designing their fault tolerance
Authors: Дик, К. С.
Keywords: материалы конференций;моделирование;солнечные панели;автокодировщик;цифровой двойник
Issue Date: 2024
Publisher: БГУИР
Citation: Дик, К. С. Использование средств моделирования характеристик солнечных панелей при проектировнии их отказоустойчивости = Using modeling tools for solar panel characteristics in designing their fault tolerance / К. С. Дик // Компьютерное проектирование в электронике = Electronic Design Automation : cборник трудов Международной научно-практической конференции, Минск, 28 ноября 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол. : В. Р. Стемпицкий [и др.]. – Минск, 2024. – С. 154–157.
Abstract: В статье рассматривается результат исследования эффективности использования программных средств для выявления аномалий в работе солнечных панелей, что позволяет повысить эксплуатационные характеристики оборудования. Исследуемые программные средства используют два разных подхода при обнаружению аномалий и неисправностей: с использованием цифрового двойника и искусственной нейронной сети – автокодировщика. В статье приводится описание структурной схемы эксперимента, где данные телеметрии собираются с помощью специального оборудования, а затем анализируются с использованием двух программных средств. Результаты эксперимента показывают, что программное средство на основе автокодировщика эффективнее с точки зрения времени и вычислительных ресурсов на 33,3 – 42,5 % по сравнению с программным средством на основе цифрового двойника, обеспечивая одинаковую точность обнаружения аномалий.
Alternative abstract: This article presents the results of a study on the effectiveness of software tools for detecting anomalies in the operation of solar panels, aimed at improving equipment performance. The software tools examined employ two different approaches to anomaly and fault detection: one using a digital twin and the other an artificial neural network, specifically an autoencoder. The article describes the experimental setup, where telemetry data is collected using specialized equipment and subsequently analyzed with the two software tools. The experiment results indicate that the autoencoder-based tool is 33.3–42.5% more efficient in terms of time and computational resources compared to the digital twin-based tool, while providing the same level of accuracy in anomaly detection.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58784
Appears in Collections:Компьютерное проектирование в электронике (2024)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dik_Ispol'zovanie.pdf161.2 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.