Інтелектуальна система регулювання режимів роботи сонячної електростанції
| dc.contributor.advisor | Розен, Віктор Петрович | |
| dc.contributor.author | Хомяк, Андрій Олегович | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-20T12:29:21Z | |
| dc.date.available | 2025-06-20T12:29:21Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Хомяк А.О. Інтелектуальна система регулювання режимів роботи сонячної електростанції. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктор філософії за спеціальністю 141 –«Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка» (14–Електрична інжерерія). – Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, 2025. Дисертаційне дослідження «Інтелектуальна система регулювання режимів роботи сонячної електростанції» присвячене актуальному науковому завданню підвищення рівня енергоефективності енергосистеми України шляхом розроблення моделей та методів моніторингу, прогнозування та контролю для забезпечення енергетичної стійкості країни. Для аналізу проблем галузі було обрано сонячні електростанції, що є джерелами відновлюваної енергетики. Дисертаційне дослідження відповідає пріоритетному напрямку розвитку країни: «Енергетика та енергоефективність» (Енергоефективність і енергозбереження, ринки енергоресурсів; Енергоменеджмент, інформаційно-аналітичне та нормативно-методичне забезпечення енергетичної галузі; Екологічно збалансована енергетична безпека ) що затверджений постановою Кабінету міністрів України від 7 вересня 2011 р. № 942 «Про затвердження переліку пріоритетних тематичних напрямів наукових досліджень і науково-технічних розробок на період до 2023 року» (в редакції постанови Кабінету Міністрів України від 9 травня 2023р. №463). У першому розділі розглянуто проблематику керування енергосистемою України, особливості функціонування енергосистеми України в умовах військової агресії російської федерації. Крім того, розглянуто питання прогнозування розвитку енергосистеми України та особливості впровадження розосередженої генерації в контексті стійкості енергосистеми України. Окремо розглянуто вплив відновлювальних джерел енергії на стійкість енергосистеми та проблему зниження інерційності енергосистеми. Визначено мету та завдання дослідження. Розглянуто українську енергетичну систему в моделі TIMES-Україна, яка містить в собі базу даних по економічній та енергетичній статистиці за 2005-2015 роки. Деякі ключові вхідні дані, такі як виробництво енергії, міжнародна торгівля, виробничі показники електростанцій і котлів були внесені за 2016-2018 р.р. в базу даних. З 21 квітня 2023 року було впроваджено нову Енергетичну стратегію України до 2050 року, де враховано дані то досвід, отриманий за час повномасштабного вторгнення російської федерації. Цим документом визначено посилення ролі енергетичної безпеки, та зміцнення стійкості енергосистеми, результати приєднання ОЕС України до європейської мережі операторів системи передачі електроенергії (ENTSO – E), поглиблення інтеграції енергетичної системи України в загальноєвропейську, наявність новітніх технологій(виробництво та використання водно, малі модульні ядерні реактори, установки зберігання енергії), технічні зміни в енергетичному секторі, світові тренди та інноваційні рішення, вимоги до екологічної безпеки згідно з нормами ЄС та прийнятим зобов’язанням України, міжнародні зобов’язання України щодо енергоефективності та використання відновлювальних джерел енергії, зменшення викидів парникових газів, децентралізація генерації електроенергії по всій території країни. Крім того стратегією передбачено досягнення Україною вуглецевої нейтральності енергетичного сектору до 2050 року. Також розглянуто нове програмне забезпечення GridOS від General Electric, яке планується до виходу на ринок у 2027 році. В основу програмного забезпечення лягло використання в якості альтернативних джерел отримання даних з PMU. Компанія GE працює над принципом Grid Data Fabric (Фабрика виробництва даних), що в свою чергу має перейти в ONM (One Network Model або модель однієї мережі). За такої моделі дані отримані від WAMS та PMU будуть збиратись в одному місці, порівнюватись між собою, аналізуватись і надаватись диспетчерам в зручному інтерфейсі, що дозволить спростити та пришвидшити реагування на проблеми, що виникають в енергосистемі країн світу. Мета. Підвищення ефективності застосування резервів енергосистеми для компенсації небалансів, що виникають при зміні навантаження на сонячних електростанціях. Здешевлення процесу компенсації небалансів, що виникають при зміні навантаження на сонячних електростанціях. Актуальність. Тема спрямована на підвищення енергетичної стійкості України та вирішення задачі компенсації небалансів внаслідок роботи сонячних електростації. Новизна теми полягає у розробленні нового підходу до керування сонячними електростанціями та реагування на відхилення частоти в енергосистемі за рахунок впровадження інтелектуальної системи регулювання режимами роботи сонячної електростанції, здатної до короткочасного планування з горизонтом планування більше 15 хвилин та отриманням сучасного інструменту превентивного реагування на виклики в енергосистемі України. Об'єкт: процес генерації електричної енергії сонячними електростанціями України. Предмет: показники генерації електричної енергії, коливання в енергосистемі, наявність резервів допоміжних послуг, а саме: резерву підтримки частоти, автоматичного та ручного резерву відновлення частоти, резерву заміщення. Завдання: 1. проаналізувати графік генерації електричної енергії на сонячній електростанції та його особливості; 2. проаналізувати методи компенсації небалансів в енергосистемі країн Європи; 3. проаналізувати проблеми зростання частки сонячних електростанцій в структурі генерації електричної енергії різних країн світу. Проаналізувати структуру генерації електричної енергії в різних країнах світу. Виконати порівняльний аналіз цін на допоміжні послуги з забезпечення резервів в різних країнах світу; 4. розробити алгоритм розрахунку ефективності роботи сонячних електростанцій; 5. розробити алгоритм прогнозування величини зміни генерації електричної енергії на сонячній електростанції; 6. розробити алгоритм передачі інформації від власника генеруючої установки до оператора системи передачі; 7. проаналізувати можливість збільшення стійкості та автономності роботи сонячної електростанції за рахунок встановлення УЗЕ та встановлення GridForming інверторів ; 8. розробити алгоритм та модель моніторингу сукупних відхилень від графіку генерації електричної енергії сонячними електростанціями. У Розділі 2 виконано аналіз роботи сонячної електростанції, графік генерації електричної енергії з 01.10.2022 00:00:00 по 27.09.2023 14:00:00. Масив даних на щохвилинній основі з значенням генерації електричної енергії на сонячній електростанції було переведено у відносні числа у порівнянні з максимальним значенням генерації електричної енергії на сонячній електростанції за відповідний період часу та усереднено на 15-хвилинному інтервалі часу. На основі отриманих даних було створено матрицю значень, яка в подальшому стала основою для побудови тривимірного графіку залежності значення генерації електричної енергії на сонячній електростанції відносно максимального значення у відсотках до часу. Проаналізовано відхилення фактичного графіку генерації електричної енергії від прогнозованого. Проаналізовано швидкість зміни генерації електричної енергії на щохвилинному та 15-хвилинному інтервалі часу, величину зміни генерації відносно максимального значення, середню швидкість зміни генерації на завантаження та розвантаження. Проаналізовано критерії оцінки якості частоти за SO GL, а саме перцентилі. Проаналізовано величину середнього значення генерації електричної енергії на погодинній основі за досліджуваний період часу. Проаналізовано зміни графіку генерації електричної енергії на сонячній електростанції з урахуванням сезонності за досліджуваний період часу та величину сумарної згенерованої енергії Запропоновано модернізацію сонячних електростанцій за рахунок впровадження системи короткочасного прогнозування з горизонтом прогнозування більше 15 хвилин та встановлення на станціях установок зберігання енергії з GridForming інверторами. На рівні оператора системи розподілу пропонується модернізація програмного забезпечення за рахунок програмного продукту від компанії General Electric під назвою GridOS. На рівні оператора системи передачі проаналізовано методи компенсації небалансів в країнах Європейського союзу, кошти що витрачають оператори системи передачі на компенсацію небалансів, враховуючи особливості ринку електричної енергії країн Євросоюзу. Проаналізовано вартість одного МВт резерву підтримки частоти та однієї МВт*год генерації електричної енергії на ринку електричної енергії в Європі. Запропоновано, за умови впровадження системи короткочасного прогнозування зміни величини генерації на сонячних електростанціях, головному диспетчерському пункту завчасно віддавати команди більш довгого та дешевого резерву відновлення частоти, що дозволить здешевити процес компенсації небалансу. За умови успішного впровадження та позитивного зворотного зв’язку пропонується масштабувати цей метод на всю енергосистему Євросоюзу. У Розділі 3 створено нейронні мережі, які аналізують інформацію, що буде надходити від сонячної електростанції. За результатами аналізу можна отримати інформацію стосовно положення Сонця та хмар на небі, швидкість та напрям руху, прогнозний час їх перетину та величину зниження генерації електричної енергії від прогнозного графіку. Нейронні мережі будуть продовжувати своє навчання в процесі практичної роботи на станції, відповідно буде зростати точність прогнозування. Дані для навчання нейронна мережа буде отримувати з камер в реальному часі за рахунок створення і оброблення зображення з дискретністю в 4 секунди, що зменшить навантаження на обладнання та необхідні обчислювальні потужності. Розпізнавання образів хмар реалізовано на базі згорткової нейронної мережі в середовищі програмування Python. Обробку отриманих результатів пропонується аналізувати на базі програмного забезпечення компанії General Electric під назвою GridOS. У четвертому розділі було створено метод рангових коефіцієнтів узгодженості для дослідження ефективності роботи сонячних електростанцій та запропоновано параметри для багатокритеріального алгоритму аналізу ефективності роботи визначених станцій. На прикладі показано алгоритм розрахунку для методу рангових коефіцієнтів узгодженості. Проаналізовано ціни, що склались на ринку допоміжних послуг в різних країнах Європи для резерву підтримки частоти та ціни на ринку на добу наперед. Проаналізовано структуру генерації різних країн Європи і принципи, які впливають на ціни, що склались на ринках електричної енергії в Європі. Побудовано порівняльні таблиці з результуючими цінами за 2023-2024 роки. За результатами аналізу було зроблено висновки, що середньозважена ціна, що склалась на ринку на добу наперед в Україні співставна з цінами більшості європейських країн, незважаючи на значний дефіцит електричної енергії через пошкодження критичної інфраструктури та генеруючого обладнання. На основі побудованих діаграм видно, що зміна ціни по країнах Європи має різнонапрямлений характер зі здешевленням для північної Європи та здорожчанням для південно-східної частини Європи. В країнах з значною часткою газотурбінних установок спостерігається зниження загальної ціни за рахунок зниження цін на ринку на добу наперед. В першу чергу це пов’язано з тим, що ціна на природній газ в Європі почала поступово знижуватись. Країни, які в своїй структурі генерації мають багато сонячних електростанцій та відсутні високоманеврові потужності стикнулись з значним здорожчанням послуг резерву підтримки частоти. Наукова новизна дослідження полягає у тому, що: 1. Запропоновано метод реагування на зміну величини генерації електричної енергії на сонячних електростанціях на основі короткочасного прогнозування з використанням інтелектуальних систем на базі нейронних мереж, що дозволило змінити підхід до балансування енергосистеми та здешевити процес за рахунок активації більш повільних, проте дешевших резервів відновлення частоти. 2. Запропоновано новий математичний метод рангових коефіцієнтів узгодженості та критерії до багатокритеріального аналізу ефективності роботи електростанцій, що дозволило збільшити швидкість реагування диспетчерського персоналу оператора системи передачі на відхилення в енергосистемі за рахунок ранжування сонячних електростанцій за ефективністю їх роботи та впливом на енергосистему. 3. Створено нейронну мережу для розпізнавання образів Сонця і хмар на небі та аналізу траєкторії їх руху, що дозволило отримувати прогнозні значення генерації електричної енергії на сонячних електростанціях в режимі реального часу та горизонтом прогнозування в 15 хвилин за рахунок використання згорткових нейронних мереж в середовищі програмування Python. Практичне значення. Розроблено метод рангових коефіцієнтів узгодженості, багатокритеріальний алгоритм аналізу ефективності роботи, створено інтелектуальну систему на базі нейронної мережі для аналізу положення Сонця і хмар, та подальшого прогнозування траєкторії їх руху. Створено новий метод активації допоміжних послуг для компенсації небалансів в енергосистемі, що дає змогу більш дешево компенсувати небаланси в енергосистемі за рахунок короткочасного прогнозування зміни величини генерації електричної енергії на сонячних електростанціях. Метод рангових коефіцієнтів узгодженості та багатокритеріальний алгоритм аналізу ефективності вже знайшов своє застосування в роботі НЕК «Укренерго». Дисертаційне дослідження складається з 249 сторінки, 4 додатки. Основна частина дисертації містить 44 рисунка та 19 таблиць. | |
| dc.description.abstractother | Khomiak A.O. An intelligent system for regulating the operating modes of a solar power plant. – Qualifying scientific work on manuscript rights. Thesisfor obtaining the Doctor of Philosophy degree in the specialty 141 - "Electric power engineering, electrical engineering and electromechanics" (14-Electrical engineering). - National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv, 2025. The dissertation study "Intelligent system for regulating the operating modes of a solar power plant" is dedicated to the current scientific task of increasing the level of energy efficiency of the energy system of Ukraine by developing models and methods of monitoring, forecasting and control to ensure the country's energy sustainability. To analyze the problems of the industry, solar power plants, which are sources of renewable energy, were chosen. The dissertation study corresponds to the priority direction of the country's development: "Energy and energy efficiency" (Energy efficiency and energy saving, energy resource markets; Energy management, information-analytical and normative-methodological support of the energy industry; Ecologically balanced energy security) which was approved by the resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine dated September 7, 2011. No. 942 "On approval of the list of priority thematic areas of scientific research and scientific and technical development for the period until 2023" (as amended by the resolution of the Cabinet of Ministers of Ukraine dated May 9, 2023 No. 463). In the first chapter, the problems of managing the energy system of Ukraine, the peculiarities of the functioning of the energy system of Ukraine in the conditions of military aggression of the russian federation are considered. In addition, the issue of forecasting the development of the energy system of Ukraine and the peculiarities of the implementation of distributed generation in the context of the sustainability of the energy system of Ukraine were considered. The influence of renewable energy sources on the stability of the power system and the problem of reducing the inertia of the power system are separately considered. The purpose and tasks of the research are determined. The Ukrainian energy system is considered in the TIMES-Ukraine model, which contains a database of economic and energy statistics for 2005-2015. Some key inputs such as energy production, international trade, power plant and boiler production figures were entered for 2016-2018. to the database. From April 21, 2023, a new Energy Strategy of Ukraine until 2050 was implemented, which takes into account the data and experience gained during the fullscale invasion of the russian federation. This document defines the strengthening of the role of energy security and the strengthening of the stability of the energy system, the results of joining the UES of Ukraine to the European network of electricity transmission system operators (ENTSO-E), deepening the integration of the energy system of Ukraine into the European one, the availability of the latest technologies (production and use of hydro, small modular nuclear reactors, energy storage facilities), technical changes in the energy sector, global trends and innovative solutions, requirements for environmental safety in accordance with EU regulations and accepted obligations of Ukraine, international obligations of Ukraine regarding energy efficiency and the use of renewable energy sources, reduction of greenhouse gas emissions, decentralization of electricity generation throughout territory of the country. In addition, the strategy provides for Ukraine to achieve carbon neutrality in the energy sector by 2050. Also reviewed is General Electric's new GridOS software, which is slated to hit the market in 2027. The basis of the software was the use of alternative data sources from the PMU. The GE company is working on the principle of Grid Data Fabric (Factory of data production), which in turn should go into ONM (One Network Model). Under such a model, the data obtained from WAMS and PMU will be collected in one place, compared with each other, analyzed and provided to dispatchers in a convenient interface, which will allow to simplify and speed up the response to problems arising in the energy system of the countries of the world. Objective. Increasing the efficiency of the use of power system reserves to compensate for imbalances that occur when the load on solar power plants changes. Reducing the cost of the process of compensation for imbalances that occur when the load changes at solar power plants. Relevance. The topic is aimed at increasing the energy sustainability of Ukraine and solving the problem of compensation for imbalances due to the operation of solar power plants. The novelty of the topic lies in the development of a new approach to controlling solar power plants and responding to frequency deviations in the power system by implementing an intelligent system for regulating the operating modes of a solar power plant, capable of short-term planning with a planning horizon of more than 15 minutes and obtaining a modern tool for preventive response to challenges in the power system of Ukraine. Object: the process of generating electrical energy by solar power plants of Ukraine. Subject: indicators of electricity generation, fluctuations in the power system, availability of reserves of auxiliary services, namely: reserve of frequency support, automatic and manual reserve of frequency restoration, reserve of replacement. Objectives: 1. analyze the electricity generation schedule at a solar power plant and its features; 2. analyze methods for compensating for imbalances in the power system of European countries; 3. analyze the problems of increasing the share of solar power plants in the structure of electricity generation in different countries of the world. Analyze the structure of electricity generation in different countries of the world. Perform a comparative analysis of prices for auxiliary services for ensuring reserves in different countries of the world; 4. develop an algorithm for calculating the efficiency of solar power plants; 5. develop an algorithm for predicting the magnitude of changes in electricity generation at a solar power plant; 6. develop an algorithm for transmitting information from the owner of the generating plant to the transmission system operator; 7. analyze the possibility of increasing the stability and autonomy of the solar power plant by installing UZE and installing Grid-Forming inverters; 8. develop an algorithm and model for monitoring cumulative deviations from the electricity generation schedule by solar power plants. In Section 2, the analysis of the operation of the solar power plant, the electricity generation schedule from 01.10.2022 00:00:00 to 27.09.2023 14:00:00 is performed. The minute-by-minute data array of the solar power generation value was converted to relative numbers compared to the maximum solar power generation value for the corresponding time period and averaged over a 15-minute time interval. Based on the obtained data, a matrix of values was created, which later became the basis for constructing a threedimensional graph of the dependence of the value of the generation of electrical energy at the solar power plant relative to the maximum value in percent to time. The deviation of the actual electricity generation schedule from the predicted one was analyzed. The rate of change of electric energy generation at every minute and 15-minute time intervals, the amount of change of generation relative to the maximum value, the average rate of change of generation per loading and unloading were analyzed. The criteria for assessing frequency quality according to SO GL, namely percentiles, were analyzed. The value of the average value of electric energy generation on an hourly basis for the studied time period was analyzed. Changes in the electricity generation schedule at the solar power plant were analyzed taking into account seasonality for the studied time period and the amount of total energy generated. It is proposed to modernize solar power plants by implementing a short-term forecasting system with a forecasting horizon of more than 15 minutes and installing energy storage units with Grid-Forming inverters at the stations. At the level of the distribution system operator, software modernization is offered at the expense of a software product from General Electric called GridOS. At the level of the transmission system operator, the methods of compensation of imbalances in the countries of the European Union, the funds spent by the operators of the transmission system for compensation of imbalances, taking into account the peculiarities of the electric energy market of the countries of the European Union, were analyzed. The cost of one MW of frequency support reserve and one MW*h of electricity generation on the electricity market in Europe was analyzed. It is proposed that, subject to the implementation of a system of short-term forecasting of changes in the amount of generation at solar power plants, the main control center should be given commands for a longer and cheaper frequency restoration reserve in advance, which will make it possible to reduce the cost of the imbalance compensation process. Subject to successful implementation and positive feedback, it is proposed to scale this method to the entire energy system of the European Union. In Section 3, neural networks are created that analyze the information that will come from the solar power plant. Based on the results of the analysis, it is possible to obtain information about the position of the Sun and clouds in the sky, the speed and direction of movement, the forecast time of their crossing, and the amount of reduction in electricity generation from the forecast schedule. Neural networks will continue their training in the process of practical work at the station, accordingly, the accuracy of forecasting will increase. The neural network will receive training data from the cameras in real time by creating and processing the image with a discreteness of 4 seconds, which will reduce the load on the equipment and the necessary computing power. Recognition of cloud images is implemented on the basis of a convolutional neural network in the Python programming environment. The processing of the obtained results is proposed to be analyzed on the basis of the software of the General Electric company called GridOS. In the fourth Section, the method of rank coefficients of consistency was created for the study of the efficiency of solar power plants and the parameters for a multi-criteria algorithm for the analysis of the efficiency of the specified plants were proposed. The example shows the calculation algorithm for the method of rank coefficients of consistency. The prices that have developed on the market of auxiliary services in various European countries for the reserve of frequency support and prices on the market for a day in advance have been analyzed. The generation structure of various European countries and the principles that influence the prices on the electricity markets in Europe are analyzed. Comparative tables with the resulting prices for 2023-2024 have been built. Based on the results of the analysis, it was concluded that the weighted average price on the day-ahead market in Ukraine is comparable to the prices of most European countries, despite the significant shortage of electricity due to damage to critical infrastructure and generating equipment. On the basis of the constructed diagrams, it can be seen that the price change in the countries of Europe has a multidirectional nature, with a decrease in prices for northern Europe and an increase in prices for the southeastern part of Europe. In countries with a significant share of gas turbine installations, a decrease in the overall price is observed due to a decrease in market prices a day ahead. First of all, this is due to the fact that the price of natural gas in Europe began to gradually decrease. Countries that have a lot of solar power plants in their generation structure and lack highly maneuverable power faced a significant increase in the price of frequency support reserve services. The scientific novelty of the study is that: 1. A method of responding to changes in the amount of electrical energy generation at solar power plants based on short-term forecasting using intelligent systems based on neural networks was proposed, which made it possible to change the approach to power system balancing and reduce the cost of this process by activating slower, but cheaper frequency restoration reserves. 2. A new mathematical method of ranking consistency coefficients and criteria for multi-criteria analysis of the efficiency of power plants is proposed, which made it possible to increase the speed of response of the dispatching staff of the transmission system operator to deviations in the power system due to the ranking of solar power plants according to their efficiency and impact on the power system. 3. A neural network was created to recognize images of the Sun and clouds in the sky and analyze the trajectory of their movement, which made it possible to obtain forecast values of electric energy generation at solar power plants in real time and with a forecasting horizon of 15 minutes due to the use of convolutional neural networks in the Python programming environment. Practical significance. The method of rank coefficients of consistency, a multicriteria algorithm for the analysis of work efficiency was developed, an intelligent system based on a neural network was created for analyzing the position of the Sun and clouds, and further forecasting the trajectory of their movement. A new method of activating auxiliary services for compensating imbalances in the power system has been created, which makes it possible to more cheaply compensate imbalances in the power system due to short-term forecasting of changes in the amount of electricity generation at solar power plants. The method of rank coefficients of consistency and the multi-criteria efficiency analysis algorithm have already found their application in the work of NPC "Ukrenergo". The dissertation consists of 249 pages and 4 appendices. The main part of the thesis contains 44 figures and 19 tables. | |
| dc.format.extent | 249 с. | |
| dc.identifier.citation | Хомяк, А. О. Інтелектуальна система регулювання режимів роботи сонячної електростанції : дис. ... д-ра філософії : 141 Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка / Хомяк Андрій Олегович. - Київ, 2025. - 249 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74358 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | енергоефективність | |
| dc.subject | стійкість енергосистеми | |
| dc.subject | метод рангових коефіцієнтів узгодженості | |
| dc.subject | багатокритеріальний алгоритм аналізу ефективності | |
| dc.subject | інтелектуальні системи | |
| dc.subject | нейронна мережа | |
| dc.subject | сонячні електростанції | |
| dc.subject | допоміжні послуги | |
| dc.subject | ринок на добу наперед | |
| dc.subject | структура генерації | |
| dc.subject | резерв підтримки частоти | |
| dc.subject | резерв відновлення частоти | |
| dc.subject | кодекс системи передачі | |
| dc.subject | energy efficiency | |
| dc.subject | power system stability | |
| dc.subject | method of rank coefficients of consistency | |
| dc.subject | multi-criteria efficiency analysis algorithm | |
| dc.subject | intelligent systems | |
| dc.subject | neural network | |
| dc.subject | solar power plants | |
| dc.subject | auxiliary services | |
| dc.subject | day-ahead market | |
| dc.subject | generation structure | |
| dc.subject | frequency containment reserve | |
| dc.subject | frequency recovery reserve | |
| dc.subject | transmission system code | |
| dc.subject.udc | 621.311.243.07:004.032.26](043.3) | |
| dc.title | Інтелектуальна система регулювання режимів роботи сонячної електростанції | |
| dc.type | Thesis Doctoral |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: