Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/C32F4F8F-5490-4620-B94D-721257EF8A9A | - |
| Αναγνωριστικό | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.102277 | - |
| Γλώσσα | el | - |
| Μέγεθος | 100 σελίδες | el |
| Τίτλος | Μοντελοποίηση και πρόβλεψη απόδοσης φωτοβολταϊκού συστήματος με χρήση τεχνολογίας ψηφιακών διδύμων | el |
| Τίτλος | Modeling and prediction of photovoltaic system performance using digital twin technology | en |
| Δημιουργός | Pavlopoulos Christos | en |
| Δημιουργός | Παυλοπουλος Χρηστος | el |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Koutroulis Eftychios | en |
| Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής] | Κουτρουλης Ευτυχιος | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Stavroulakis Georgios | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Σταυρουλακης Γεωργιος | el |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Gyftakis Konstantinos | en |
| Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής] | Γυφτακης Κωνσταντινος | el |
| Εκδότης | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
| Εκδότης | Technical University of Crete | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Technical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineering | en |
| Ακαδημαϊκή Μονάδα | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
| Περίληψη | Η αξιοποίηση της ηλιακής ενέργειας αναδεικνύεται ως η πιο διαδεδομένη από τις μορφές των Ανανεώσιμων Πηγών Ενέργειας (ΑΠΕ) και τα φωτοβολταϊκά συστήματα αναμένεται να γίνουν η κυριότερη μορφή παραγωγής σε χώρες με υψηλό ηλιακό δυναμικό, όπως η Ελλάδα. Η απλότητα αυτών των συστημάτων οφείλεται κυρίως στην εύκολη πρόβλεψη των περιβαλλοντικών συνθηκών κατά τη διάρκεια του έτους, στην υψηλή αξιοπιστία και στις ελάχιστες ανάγκες συντήρησης του εξοπλισμού. Αυτή η απλότητα αποτελεί και την πηγή έμπνευσης της παρούσας διπλωματικής εργασίας. Χρησιμοποιώντας την αναδυόμενη τεχνολογία των ψηφιακών διδύμων, δηλαδή τη δημιουργία ενός ψηφιακού κλώνου για την παρακολούθηση και τον έλεγχο ενός πραγματικού συστήματος, σκοπός της εργασίας είναι η ανάπτυξη ενός απλού, εύκολα προσαρμόσιμου μοντέλου, το οποίο θα μπορεί να γίνει πηγή έμπνευσης για άλλα μοντέλα. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζεται η ανάλυση των δεδομένων παραγωγής και καιρικών συνθηκών από ένα λειτουργικό φωτοβολταϊκό πάρκο, η διαδικασία εκπαίδευσης του Αυτοπαλινδρομικού Μοντέλου Κινούμενου Μέσου Όρου με Εξωγενείς Μεταβλητές (ARMAX) σε πραγματικά δεδομένα του πάρκου, χρησιμοποιώντας μεθόδους μηχανικής μάθησης, όπως τα δέντρα αποφάσεων (decision trees), και η προσομοίωσή του στο περιβάλλον MATLAB. Ακολουθεί μια λεπτομερής σύγκριση των προβλέψεων του μοντέλου για δεδομένα που προέρχονται από διαφορετικές χρονικές περιόδους. Η ανάλυση περιλαμβάνει τόσο δεδομένα που έχουν χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση του μοντέλου όσο και δεδομένα που δεν έχουν εισαχθεί σε αυτό. Οι προβλέψεις συγκρίνονται με πραγματικές μετρήσεις, με στόχο την αξιολόγηση της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητας του μοντέλου. Τέλος, παρουσιάζεται το γραφικό περιβάλλον που αναπτύχθηκε για την παρουσίαση του μοντέλου και αναφέρονται πιθανές μελλοντικές επεκτάσεις και χρήσεις του μοντέλου. | el |
| Περίληψη | Solar energy is emerging as the simplest of the forms of Renewable Energy Sources (RES) and photovoltaic (PV) systems are expected to become the main form of production in countries with abundant solar irradiation potential, such as Greece. The simplicity of these systems is due to the easy prediction of environmental conditions during the year, high reliability, and minimal maintenance needs of the equipment. This simplicity is the source of inspiration for this thesis. Using the emerging technology of digital twins, i.e., the creation of a digital clone to monitor and control a real system, the focus of the thesis is to create a simple, easily adaptable model that can serve as base for other models. This paper shows the analysis of electricity generation and weather data from an operating photovoltaic park, the process of training the Autoregressive Moving Average Model with Exogenous Variables (ARMAX) using machine learning methods such as decision trees, and its simulation in the MATLAB environment. A detailed comparison of the model predictions is presented for data from different time periods. The analysis includes both data used for training the model and data not previously introduced to it. The predictions are compared with actual measurements to evaluate the model accuracy and effectiveness. Finally, future extensions and usage of the model are discussed. | en |
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | el |
| Τύπος | Diploma Work | en |
| Άδεια Χρήσης | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| Ημερομηνία | 2025-02-14 | - |
| Ημερομηνία Δημοσίευσης | 2025 | - |
| Θεματική Κατηγορία | Digital twins | en |
| Θεματική Κατηγορία | Ψηφιακά δίδυμα | el |
| Θεματική Κατηγορία | Ηλιακή ενέργεια | el |
| Θεματική Κατηγορία | Solar energy | en |
| Θεματική Κατηγορία | Renewable energy sources | en |
| Θεματική Κατηγορία | Ανανεώσιμες πηγές ενέργειας | el |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Χρήστος Παυλόπουλος, "Μοντελοποίηση και πρόβλεψη απόδοσης φωτοβολταϊκού συστήματος με χρήση τεχνολογίας ψηφιακών διδύμων", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2025 | el |
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Christos Pavlopoulos, "Modeling and prediction of photovoltaic system performance using digital twin technology", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2025 | en |
Copyright © DIAS 2013
