Система автоматизованого наведення сонячних панелей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВонсевич, Костянин Петрович
dc.contributor.authorЧуніцький, Олександр Володимирович
dc.date.accessioned2026-01-05T14:53:21Z
dc.date.available2026-01-05T14:53:21Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація присвячена розробці та дослідженню гібридної системи автоматизованого наведення сонячних панелей, що базується на інтеграції технологій комп'ютерного зору та астрономічного моделювання для забезпечення максимальної генерації енергії незалежно від погодних умов. Об’єктом дослідження є процес перетворення сонячної енергії та підвищення ефективності фотоелектричних систем. Предметом дослідження є методи та алгоритми використання нейронних мереж (YOLOv8) для точної детекції положення Сонця і керування двоосьовим механізмом трекера. Мета роботи полягає у підвищенні енергетичної ефективності сонячних установок шляхом розробки системи, здатної адаптуватись до змінної хмарності за допомогою технологій комп’ютерного зору та нейронних мереж. У роботі проведено аналіз сучасних систем трекінгу, обґрунтовано вибір мікроконтролера NodeMCU (ESP8266) та сервоприводів. Реалізовано програмний комплекс, який включає навчання та застосування нейромережі YOLOv8 для визначення центру сонячного диска на зображенні та алгоритм керування сервоприводами. Розроблено Desktop-додаток для моніторингу телеметрії та візуалізації. Особливу увагу приділено удосконаленню методу керування шляхом поєднання астрономічної моделі та нейромережевого алгоритму (сенсорна фузія). Польові випробування фізичного макету двоосьового трекера підтвердили його практичну цінність, продемонструвавши приріст генерації електроенергії на 48,2% порівняно зі стаціонарною панеллю. Розроблено стартап-проєкт для комерціалізації розробки.
dc.description.abstractotherThe Master's thesis is dedicated to the development and research of a hybrid automated solar panel tracking system. The system is based on the integration of computer vision technologies and astronomical modeling to ensure maximum energy generation regardless of weather conditions. The object of the research is the process of solar energy conversion and improving the efficiency of photovoltaic systems. The subject of the research is the methods and algorithms for using neural networks (YOLOv8) for accurate detection of the Sun’s position and controlling the dual-axis tracker mechanism. The aim of the work is to increase the energy efficiency of solar installations by developing a system capable of adapting to variable cloudiness using computer vision technologies and neural networks. The thesis analyzed modern tracking systems and justified the choice of the NodeMCU (ESP8266) microcontroller and servo drives. A software complex was implemented, including the training and application of the YOLOv8 neural network to determine the center of the solar disk in the image and an algorithm for controlling the servo drives. A Desktop application for telemetry monitoring and visualization was also developed. Special attention was paid to improving the control method by combining the astronomical model and the neural network algorithm (sensor fusion). Field tests of the physical prototype of the dual-axis tracker confirmed its practical value, demonstrating a 48.2% increase in electricity generation compared to a stationary panel. A startup project for the commercialization of the development has been prepared.
dc.format.extent133 с.
dc.identifier.citationЧуніцький, О. В. Система автоматизованого наведення сонячних панелей : магістерська дис. : 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка / Чуніцький Олександр Володимирович. – Київ, 2025. – 133 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77852
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectсонячний трекер
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectneural networks
dc.subjectyolo
dc.subjectesp8266
dc.subjectmatlab
dc.subjectенергоефективність
dc.subjectвідновлювана енергетика
dc.subjectsolar tracker
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectenergy efficiency
dc.subjectrenewable energy
dc.subject.udc621.311.243:681.51
dc.titleСистема автоматизованого наведення сонячних панелей
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Chunitskyi_magistr.pdf
Розмір:
13.6 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (КІТВП)
Магістерські роботи