Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 517898

Predikcija proizvodnje električne energije iz fotonaponskog panela uz dvoosno pozicioniranje njegove aktivne plohe


Čeović, Josip
Predikcija proizvodnje električne energije iz fotonaponskog panela uz dvoosno pozicioniranje njegove aktivne plohe, 2011., diplomski rad, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb


CROSBI ID: 517898 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Predikcija proizvodnje električne energije iz fotonaponskog panela uz dvoosno pozicioniranje njegove aktivne plohe
(Predicting the production of electricity from photovoltaic panels with a Two-Axis positioning of its active surface)

Autori
Čeović, Josip

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
13.06

Godina
2011

Stranica
41

Mentor
Perić, Nedjeljko

Neposredni voditelj
Vašak, Mario

Ključne riječi
Obnovljivi izvori energije; Sunčeva energija; Umjetne neuronske mreže; Fotonaponska pretvorba; Sustav za pozicioniranje
(Renewable energy sources; Solar energy; Artificial neural networks; Photovoltaic conversion; Tracking system)

Sažetak
Povećanje ovisnosti o energiji, ograničeni izvori fosilnih goriva, njihove rastuće cijene i negativni utjecaji na okoliš, prisiljavaju čovječanstvo na poboljšanje iskorištavanja obnovljivih izvora energije. Obnovljivi izvori predstavljaju neiscrpan potencijal energije za budućnost. Međžu obnovljivim izvorima, Sunčeva energija se nameće kao jedan od najperspektivnijhi izvora energije. Fotonaponski sustavi predstavljaju već dostupno rješenje za korištenje Sunčeve energije. Oni pretvaraju Sunčevo zračenje direktno u električnu energiju. Na Sunčevo zračenja koje dopire do površine Zemlje ne može se utjecati kontrolom fotonaponskog sustava, jer ono ovisi prvenstveno o uvjetima u atmosferi. Mežđutim, na ukupno Sunčevo zračenje, koje dopire do površine fotonaponskih ćelija u obliku direktnog i difuznog zračenja, može se utjecati pravilnim radom sustava za pozicioniranje FN panela. Cilj rada bio je pronalazak optimalnih trajektorija za pozicioniranje FN panela u svrhu maksimiziranja Sunčeva zračenja na plohu panela, a time i maksimiziranja proizvodnje električne energije. Odrežđene su optimalne trajektorije u stohastičkom okruženju, uzimajući u obzir nesigurnost razvijenog modela Sunčevog zračenja ostvarenog RBF neuronskom mrežom.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb

Profili:

Avatar Url Nedjeljko Perić (mentor)

Avatar Url Mario Vašak (mentor)

Poveznice na cjeloviti tekst rada:

Pristup cjelovitom tekstu rada

Citiraj ovu publikaciju:

Čeović, Josip
Predikcija proizvodnje električne energije iz fotonaponskog panela uz dvoosno pozicioniranje njegove aktivne plohe, 2011., diplomski rad, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Čeović, J. (2011) 'Predikcija proizvodnje električne energije iz fotonaponskog panela uz dvoosno pozicioniranje njegove aktivne plohe', diplomski rad, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {\v{C}eovi\'{c}, Josip}, year = {2011}, pages = {41}, keywords = {Obnovljivi izvori energije, Sun\v{c}eva energija, Umjetne neuronske mre\v{z}e, Fotonaponska pretvorba, Sustav za pozicioniranje}, title = {Predikcija proizvodnje elektri\v{c}ne energije iz fotonaponskog panela uz dvoosno pozicioniranje njegove aktivne plohe}, keyword = {Obnovljivi izvori energije, Sun\v{c}eva energija, Umjetne neuronske mre\v{z}e, Fotonaponska pretvorba, Sustav za pozicioniranje}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {\v{C}eovi\'{c}, Josip}, year = {2011}, pages = {41}, keywords = {Renewable energy sources, Solar energy, Artificial neural networks, Photovoltaic conversion, Tracking system}, title = {Predicting the production of electricity from photovoltaic panels with a Two-Axis positioning of its active surface}, keyword = {Renewable energy sources, Solar energy, Artificial neural networks, Photovoltaic conversion, Tracking system}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font