SCI Библиотека

Сегодня беспилотная авиация используется для решения самых разных задач. Одна из проблем, возникающих при использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), – это проблема навигации, в частности установление их точного местоположения в пространстве. Сегодня существуют различные методы решения этой проблемы. Перспективным способом ее решения в условиях невозможности использования спутниковой системы навигации являются системы видеонавигации, использующие для установления местоположения визуальные ориентиры. В настоящей работе проведен обзор существующих типов систем видеонавигации БПЛА, выделены особенности работы систем видеонавигации, использующих сопоставление визуальных ориентиров со спутниковыми картами, поставлена задача поиска маршрута в условиях недостатка визуальных ориентиров, при которых возможно возникновение проблемы потери опорных точек. Описан используемый графовый формат данных, хранящий значения метрики разнообразия подстилающей поверхности, которая характеризует величину вероятности возникновения проблемы потери опорных точек. Рассмотрены существующие алгоритмы поиска пути в графе и обоснована необходимость разработки нового алгоритма.

Предложено теоретическое описание алгоритма, в котором процесс поиска пути делится на два этапа: вначале производится поиск варианта решения с максимальным значением метрики разнообразия подстилающей поверхности, а затем выбор маршрута с минимальной длиной. Приведено несколько вариантов реализации предложенного алгоритма и выполнена оценка их асимптотической сложности. На основании теоретического описания разработана программная реализация предложенного алгоритма и выполнена экспериментальная проверка корректности его работы на тестовой карте с различными полетными заданиями. По результатам тестирования предложенный алгоритм показал свою работоспособность, корректно построив маршруты во всех тестовых примерах. В дальнейшем этот алгоритм может быть использован как часть системы видеонавигации БПЛА. Также в статье описаны основные преимущества и недостатки ал

Прогноз вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции позволяет эффективно и безопасно управлять электрическими сетями, интегрирующими кластер солнечных электростанций. Штрафные тарифы закупки рынка «сутки вперед» электроэнергии солнечных электростанций, отклоняющейся более чем на 5 % максимальной мощности солнечной электростанции от предоставляемого почасового макета рынка «сутки вперед» выработки солнечной электростанции, актуализируют повышение точности макета рынка «сутки вперед» путем создания эффективных интеллектуальных систем прогнозирования выработки солнечной электростанции. Проведенный анализ существующего программного обеспечения показал отсутствие доступного программного обеспечения для эффективного прогноза выработки солнечной электростанции, целесообразность и актуальность создания ПО, реализующего интеллектуальную систему прогнозирования выработки солнечной электростанции. В настоящем исследовании разработана, апробирована и реализована как программа для ЭВМ на основе модифицированной нечеткой нейросети с механизмом внимания интеллектуальная система непрямого прогнозирования выработки солнечной электростанции. В нотации UML CASE-средством Microsoft Visio созданы диаграмма классов и блочно-модульная архитектура программы для ЭВМ, реализующей интеллектуальную систему непрямого прогнозирования выработки солнечной электростанции. Гибкость созданной программы для ЭВМ обеспечивает блочно-модульная
архитектура. Апробация программы для ЭВМ, реализующей интеллектуальную систему непрямого прогнозирования выработки солнечной электростанции, отражает ее эффективные, робастные результаты и целесообразность ее применения для построения макетов рынка «сутки вперед». База данных SCADA солнечной электростанции легко интегрируется с интеллектуальной системой непрямого прогнозирования вырабатываемой электроэнергии солнечной электростанции.