Constructive-synthesizing modeling of recovery energy distribution  based on fuzzy logic

O. Ivanov; A.; O. Sablin; V. Shynkarenko

doi:10.34185/1562-9945-4-159-2025-20

Автор(и)

O. Ivanov
A.
O. Sablin
V. Shynkarenko

DOI:

https://doi.org/10.34185/1562-9945-4-159-2025-20

Ключові слова:

конструктивно-продукційне моделювання, тяга постійного струму, формальні граматики, конструктор, нечітка логіка, програмне забезпечення, інформаційні технології.

Анотація

Раніш розроблена конструктивно-продукційна модель ділянки електропостачання тяги постійного струму та її збагачення інформацією значень атрибутики складових елементів. У цій роботі засобами конструктивно-продукційного моделювання та нечіткої логіки на основі експертних даних формується система керування розподілом енергії рекуперації. Розроблена конструктивно-продукційна модель дозволяє формувати текстовий файл у форматі ftl, який є вхідним у системі fuzzyTech. Си-стема fuzzyTech дає можливість засобами нечіткого виводу, враховуючи стан елек-трообладнання ділянки електропостачання та поїздної ситуації, визначити раціо-нальний розподіл енергії рекуперації керуючи станом перемикачів на підстанціях жив-лення постійного струму. Цей підхід продемонстровано на прикладі сформованої схе-ми лінійної ділянка електропостачання з трьома підстанціями та двома потягами.

Посилання

Shynkarenko V. I. Konstruktyvno-produktsiine modeliuvannia systemy elektropostachan-nia tiahy postiinoho strumu / V.I. Shynkarenko, A.I. Huda, O.I. Sablin, O.P. Ivanov // Sys-temni tekhnolohii. Rehionalnyi mizhvuzivskyi zbirnyk naukovykh prats. – 2024. – Vypusk 6 (155). – S. 145-158. [in Ukranian] DOI : 10.34185/1562-9945-6-155-2024-14

Huda А.І. Атрибутивне насичення конструктивно-продукційної моделі ділянки сис-теми електропостачання тяги постійного струму / A.I. Huda, O.P. Ivanov, V.I. Shynk-arenko, O.I. Sablin, // Systemni tekhnolohii. Rehionalnyi mizhvuzivskyi zbirnyk naukovykh prats. – 2025. – Vypusk 3 (158). – S. 96-109. [in Ukranian] DOI 10.34185/1562-9945-3-158-2025-10.

Sablin O. Rational distribution of excess regenerative energy in electric transport systems on the basis of fuzzy logic application / O. Sablin, V. Kuznetsov, V. Shinkarenko, A. Ivanov // The archives of transport, 42(2), 2017, 7-17. DOI: 10.5604/01.3001.0010.0527

Official fuzzyTECH product website. [Electronic resource] – Access mode: https://www.bssit.com/products_details.php?product_id=150.

Şen, M.; Özcan, M.; Eker, Y.R. Fuzzy Logic-Based Energy Management System for Re-generative Braking of Electric Vehicles with Hybrid Energy Storage System. Appl. Sci. 2024, 14, 3077. https://doi.org/10.3390/app14073077.

Ismail H. Altaş. Fuzzy logic control in energy systems: with design examples in Mat-lab/Simulink. 2nd ed, London: The Institution of Engineering and Technology,2024,254p.

Salleh, M.N.M.; Talpur, N.; Hussain, K. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System: Over-view, Strengths, Limitations, and Solutions. In *Data Mining and Big Data*; Tan, Y., Takagi, H., Shi, Y., Eds.; Springer International Publishing: Cham, 2017; pp. 527–535. https://doi.org/10.1007/978-3-319-61845-6_52.