Energy is considered as the essenti

Energy is considered as the essential part for the national development in the form of mechanical power or any other
which has major contribution for improving the quality of life and enhancing the economic growth. Thus, the use of wind
turbine in the form of a renewable energy has become as one of the most viable alternative resource of power generation
due to some compensations of it such as cost-effective and eco-friendly [1-2]. Various institutions, companies, researchers
and organizations have reported that wind turbines with higher efficiency are important to fulfill the energy demand at
present [3-4]. The study shows that the efficiency of the wind turbine can be achieved by using optimum turbine parameters
in which energy is produced, used and saved. Therefore, a considerable amount of research studies has been devoted to
using wind turbines in electricity generation [5-6]. Although, the investigations have shown a reasonably good management
of air flow or distribution of wind power generation, the most common controls to improve overall system efficiency of
wind turbine are power absorption by reducing the number of losses and hence, more power extraction. Moreover, power
absorption is limited by passive stall regulation, which could be controlled by the high load capacity generator. There are
several techniques reported in literature to reach an optimum performance and system efficiency by using a conventional
control system such as proportional-integral-derivative (PID). However, during the application, correct selection of turbine
parameters is critical for estimating the wind power generation by using PID since it depends only on exact mathematical modeling. Subsequently, power generation in wind turbine device is a complex phenomenon with many other interacting
factors such as wind velocity, climate condition, natural disaster, rotor drag, turbulence flow, roughness and wind shear, etc.
Hence, there is a need for a more efficient and easier to use a system that could be employed in modeling such a complex
management of air flow mechanics. Various techniques have been proposed in the literature [7-9] to predict the wind power
by performing field testing, which could be expensive and time consuming as well as using theoretical data based on
assumptions. This in turn would affect the accuracy of the developed models in the prediction of wind power. To confront
this issue, researchers explored the use of neural network, genetic algorithms and so on, which have been used successfully
in numerous engineering fields [10-11]. In this regard, a fuzzy expert system (FES) has become a popular model that offers
nonlinear system, and it has the advantage of fuzzy experts not requiring a precise mathematical model. Therefore, the
inappropriate and inexact nature of the wind velocity-nonlinear system for a wind turbine could be effectively captured
using fuzzy logic, which is considered as a logical system closer to human knowledge and machine language [12].
Therefore, an integrated intelligent model for wind turbine power management scheme is proposed in this study by using an
adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). In this model, an artificial neural network is employed to develop the
fuzzy expert system in order to achieve a more realistic evaluation of wind power extraction. In addition, demonstration is
performed to investigate the effect of control strategy parameters on the system performance of the wind turbine and its
power extraction.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พลังงานถือว่าเป็นส่วนสำคัญในการพัฒนาประเทศในรูปของพลังงานกลหรืออื่น ๆซึ่งมีส่วนสำคัญในการพัฒนาคุณภาพชีวิต และเสริมสร้างการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจ ดังนั้น การใช้ลมเป็นกังหันในรูปแบบของพลังงานหมุนเวียนเป็นทรัพยากรทดแทนได้มากที่สุดของพลังอย่างใดอย่างหนึ่งเนื่องจากบางค่าตอบแทนนั้นคุ้มค่า และเป็น มิตรกับสิ่งแวดล้อม [1 - 2] สถาบันต่าง ๆ บริษัท นักวิจัยและมีรายงานว่า กังหันลม มีประสิทธิภาพสูงมีความสำคัญเพื่อตอบสนองความต้องการพลังงานในองค์กรนำเสนอ [3-4] การศึกษาแสดงว่า ประสิทธิภาพของกังหันลมสามารถทำได้ โดยใช้พารามิเตอร์กังหันที่เหมาะสมซึ่งพลังงานผลิต ใช้ และบันทึก ดังนั้น เป็นจำนวนมากของการศึกษาวิจัยมีการทุ่มเทเพื่อใช้กังหันลมไฟฟ้า [5-6] แม้ว่า การสืบสวนได้แสดงจัดการค่อนข้างดีของกระแสอากาศหรือการกระจายของพลังลม ตัวควบคุมทั่วไปปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโดยรวมของกังหันลมจะดูดซึมพลังงาน โดยการลดจำนวนความสูญเสีย และดังนั้น เพิ่มเติมไฟฟ้าแยก นอกจากนี้ พลังงานการดูดซึมถูกจำกัด ด้วยระเบียบแฝงคอก ซึ่งสามารถควบคุม โดยเครื่องกำเนิดไฟฟ้ากำลังโหลดสูง มีเทคนิคหลายรายงานในวรรณคดีถึงประสิทธิผลประสิทธิภาพและระบบที่เหมาะสมโดยที่ปกติควบคุมระบบเช่นสัดส่วนทฤษฎีบูรณาการอนุพันธ์ (PID) อย่างไรก็ตาม ในระหว่างแอพลิเคชัน แก้ไขตัวเลือกของกังหันพารามิเตอร์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประเมินการผลิตพลังงานลมโดย PID เนื่องจากขึ้นอยู่กับโมเดลทางคณิตศาสตร์แน่นอนเท่านั้น ในเวลาต่อมา ไฟฟ้าอุปกรณ์กังหันลมเป็นปรากฏการณ์ที่ซับซ้อน มีหลายอื่น ๆ โต้ตอบปัจจัยต่าง ๆ เช่นสภาพภูมิอากาศ ภัยธรรมชาติ ความเร็วลม ใบพัดลาก กระแสความวุ่นวาย ความหยาบ และแรงเฉือนลม ฯลฯดังนั้น มีความจำเป็น สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพ และง่ายในการใช้ระบบที่สามารถทำงานซับซ้อนเช่นในจัดการของกลศาสตร์การไหลของอากาศ เทคนิคต่าง ๆ ได้รับการเสนอชื่อในวรรณคดี [7-9] เพื่อทำนายพลังงานลมโดยดำเนินการทดสอบ ซึ่งอาจจะมีราคาแพง และใช้เวลานานและใช้ทฤษฎีข้อมูลตามสมมติฐาน นี้กลับจะส่งผลต่อความถูกต้องของรูปแบบการพัฒนาในการคาดเดาของพลังงานลม การเผชิญหน้าปัญหา นักวิจัยสำรวจการใช้โครงข่ายประสาท อัลกอริทึมทางพันธุกรรมใน ซึ่งถูกนำมาใช้เรียบร้อยแล้วในหลายด้านวิศวกรรม [10-11] ในการนี้ ระบบผู้เชี่ยวชาญเอิบ (เฟส) ได้กลายเป็น รุ่นยอดนิยมที่มีระบบไม่เชิงเส้น และมีประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญเอิบไม่ต้องใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำ ดังนั้น การไม่เหมาะสม และของธรรมชาติของระบบไม่เชิงเส้นความเร็วลมกังหันลมสามารถจะจับได้อย่างมีประสิทธิภาพusing fuzzy logic, which is considered as a logical system closer to human knowledge and machine language [12].Therefore, an integrated intelligent model for wind turbine power management scheme is proposed in this study by using anadaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). In this model, an artificial neural network is employed to develop thefuzzy expert system in order to achieve a more realistic evaluation of wind power extraction. In addition, demonstration isperformed to investigate the effect of control strategy parameters on the system performance of the wind turbine and itspower extraction.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พลังงานถือเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญสำหรับการพัฒนาประเทศในรูปแบบของพลังงานกลหรืออื่น ๆ
ที่มีผลงานที่สำคัญสำหรับการพัฒนาคุณภาพชีวิตและเสริมสร้างการเติบโตทางเศรษฐกิจ ดังนั้นการใช้ลม
กังหันในรูปแบบของพลังงานทดแทนได้กลายเป็นหนึ่งในทรัพยากรทางเลือกที่ทำงานได้มากที่สุดของการผลิตกระแสไฟฟ้า
เนื่องจากเงินชดเชยบางส่วนของมันเช่นค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม [1-2] สถาบันต่าง ๆ , บริษัท , นักวิจัย
และองค์กรที่มีรายงานว่ากังหันลมที่มีประสิทธิภาพสูงที่มีความสำคัญที่จะตอบสนองความต้องการพลังงานที่
ปัจจุบัน [3-4] ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของกังหันลมสามารถทำได้โดยใช้พารามิเตอร์กังหันที่ดีที่สุด
ในการที่จะผลิตพลังงานที่ใช้และบันทึกไว้ ดังนั้นจำนวนมากของการศึกษาวิจัยที่ได้รับการทุ่มเทให้กับการ
ใช้กังหันลมในการผลิตไฟฟ้า [5-6] แม้ว่าการสืบสวนได้แสดงให้เห็นการจัดการที่ดีพอสมควร
ของการไหลของอากาศหรือการกระจายตัวของการผลิตกระแสไฟฟ้าลมควบคุมที่พบมากที่สุดในการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโดยรวมของ
กังหันลมที่มีการดูดซึมพลังงานโดยการลดจำนวนของการสูญเสียและด้วยเหตุนี้การสกัดพลังงานมากขึ้น นอกจากนี้อำนาจ
การดูดซึมจะถูก จำกัด โดยกฎระเบียบแผงลอยเรื่อย ๆ ซึ่งจะถูกควบคุมโดยเครื่องกำเนิดไฟฟ้ากำลังการผลิตไฟฟ้าสูง มี
เทคนิคหลายรายงานในวรรณคดีที่จะไปถึงผลการดำเนินงานที่เหมาะสมและประสิทธิภาพของระบบโดยใช้แบบเดิม
ระบบการควบคุมเช่นสัดส่วน-หนึ่ง-อนุพันธ์ (PID) อย่างไรก็ตามระหว่างการเลือกที่ถูกต้องของกังหัน
พารามิเตอร์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประเมินการผลิตพลังงานลมโดยใช้ PID เพราะมันขึ้นอยู่กับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แน่นอน ต่อมาการผลิตกระแสไฟฟ้าในอุปกรณ์กังหันลมเป็นปรากฏการณ์ที่ซับซ้อนที่มีการโต้ตอบอื่น ๆ อีกมากมาย
ปัจจัยต่างๆเช่นความเร็วลมสภาพภูมิอากาศภัยธรรมชาติลากโรเตอร์ไหลปั่นป่วนและความหยาบกร้านลมเฉือน ฯลฯ
จึงมีความจำเป็นที่จะต้องมากขึ้น ที่มีประสิทธิภาพและง่ายต่อการใช้ระบบที่สามารถนำมาใช้ในการสร้างแบบจำลองดังกล่าวมีความซับซ้อน
ในการจัดการของกลศาสตร์การไหลของอากาศ เทคนิคต่าง ๆ ได้รับการเสนอชื่อในวรรณคดี [7-9] ที่จะคาดการณ์พลังงานลม
โดยการดำเนินการทดสอบภาคสนามซึ่งอาจจะมีราคาแพงและใช้เวลานานเช่นเดียวกับการใช้ข้อมูลทางทฤษฎีอยู่บนพื้นฐานของ
สมมติฐาน นี้ในการเปิดจะส่งผลกระทบต่อความถูกต้องของรูปแบบการพัฒนาในการทำนายของพลังงานลม ที่จะเผชิญหน้ากับ
ปัญหานี้นักวิจัยสำรวจการใช้งานของเครือข่ายประสาทขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและอื่น ๆ ที่ได้รับการใช้ประสบความสำเร็จ
ในสาขาวิศวกรรมจำนวนมาก [10-11] ในการนี้ระบบผู้เชี่ยวชาญเลือน (FES) ได้กลายเป็นรูปแบบที่นิยมที่มี
ระบบไม่เชิงเส้นและมันมีความได้เปรียบของผู้เชี่ยวชาญเลือนไม่ต้องแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำ ดังนั้น
ธรรมชาติที่ไม่เหมาะสมและไม่แน่นอนของระบบไม่เชิงเส้นความเร็วลมกังหันลมจะถูกจับได้อย่างมีประสิทธิภาพ
โดยใช้ตรรกะคลุมเครือซึ่งถือว่าเป็นระบบตรรกะที่ใกล้ชิดกับความรู้ของมนุษย์และภาษาเครื่อง [12].
ดังนั้นรูปแบบบูรณาการที่ชาญฉลาด สำหรับลมโครงการการจัดการพลังงานกังหันมีการเสนอในการศึกษาโดยใช้นี้
อนุมานระบบประสาทเลือนการปรับตัว (ANFIS) ในรูปแบบนี้เครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการพัฒนา
ระบบผู้เชี่ยวชาญเลือนเพื่อให้บรรลุการประเมินผลที่สมจริงมากขึ้นของการสกัดพลังงานลม นอกจากนี้ยังมีการสาธิตการ
ดำเนินการในการตรวจสอบผลกระทบของกลยุทธ์การควบคุมพารามิเตอร์ในการทำงานของระบบของกังหันลมและที่
สกัดอำนาจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พลังงานถือเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญสำหรับการพัฒนาประเทศในรูปแบบของเครื่องจักรกล ไฟฟ้า หรืออื่น ๆที่มีส่วนร่วมที่สำคัญ
สำหรับการปรับปรุงคุณภาพของชีวิตและการส่งเสริมการเจริญเติบโตทางเศรษฐกิจ ดังนั้น การใช้กังหันลม
ในรูปแบบของพลังงานทดแทนได้กลายเป็นหนึ่งในทรัพยากรทดแทนได้ ส่วนใหญ่ของการผลิตไฟฟ้า
เนื่องจากบางของมัน เช่น ค่าตอบแทนที่คุ้มค่าและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม [ 2 ] ต่าง ๆ สถานศึกษา บริษัท องค์กร และมีรายงานว่านักวิจัย
กังหันลมที่มีประสิทธิภาพสูงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อตอบสนองความต้องการพลังงานที่
ปัจจุบัน [ 3-4 ] ผลการศึกษาพบว่า ประสิทธิภาพของกังหันลมสามารถทำได้โดยการใช้ค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมในกังหัน
ซึ่งเป็นพลังงานที่ผลิตได้ที่ใช้บันทึก ดังนั้นจำนวนมากของการศึกษาวิจัยที่ได้รับการอุทิศเพื่อ
ใช้กังหันลมในการไฟฟ้า [ 5-6 ] ถึงแม้ว่าการสอบสวนได้แสดงการจัดการที่ดีของการไหลของอากาศที่เหมาะสมหรือการกระจายของพลังงานลม , การควบคุมทั่วไปเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโดยรวมของ
กังหันลมเป็นพลังงานในการดูดซึม โดยการลดจำนวนของการสูญเสียและจึงเพิ่มอำนาจในการสกัด นอกจากนี้ การดูดซึมพลังงาน
จะถูก จำกัด โดยระเบียบขัดขวางเรื่อยๆ ซึ่งสามารถควบคุมโดยการโหลดสูงความจุเครื่องกำเนิดไฟฟ้า มีหลายรายงานในวรรณคดี
เทคนิคถึงสมรรถนะและประสิทธิภาพของระบบโดยการใช้ปกติ
ระบบการควบคุม เช่น สัดส่วนอินทิกรัลอนุพันธ์ ( PID ) อย่างไรก็ตาม ในการสมัคร การเลือกที่ถูกต้องของพารามิเตอร์กังหัน
เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างพลังงานลมโดยใช้ PID ตั้งแต่มันขึ้นอยู่กับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แน่นอน ต่อมาไฟฟ้าในอุปกรณ์กังหันลมเป็นปรากฏการณ์ที่ซับซ้อน มีหลายอื่น ๆโต้ตอบ
ปัจจัยต่างๆ เช่น ความเร็วลมสภาวะอากาศ , ภัยธรรมชาติ , ใบพัดลากไหลไหล ความหยาบและลมเฉือน ฯลฯ
จึงต้องมีประสิทธิภาพมากขึ้นและง่ายต่อการใช้ระบบที่สามารถใช้ในการจำลองเช่นการจัดการความซับซ้อน
กลศาสตร์การไหลของอากาศ เทคนิคต่าง ๆที่ได้รับการเสนอในวรรณคดี [ 4-5 ] พยากรณ์พลังงานลม
โดยการดำเนินการทดสอบภาคสนามซึ่งอาจจะมีราคาแพงและใช้เวลานาน รวมทั้งการใช้ทฤษฎีโดยใช้
ข้อสมมติ นี้ในการเปิดจะมีผลต่อความถูกต้องของแบบจำลองในการทำนายของพลังงานลม เผชิญหน้ากับ
ปัญหานี้ นักวิจัยสำรวจการใช้เครือข่ายประสาทขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและอื่น ๆซึ่งได้ถูกใช้เรียบร้อยแล้ว
ในหลายสาขา [ d ] ในการนี้ระบบผู้เชี่ยวชาญฟัซซี ( FES ) ได้กลายเป็นนางแบบชื่อดังที่มี
ระบบไม่เชิงเส้น และมีข้อดีของฟัซซี่ผู้เชี่ยวชาญไม่ต้องแม่นยำทางคณิตศาสตร์แบบ ดังนั้น ,
ไม่เหมาะสมและไม่ละเอียด ธรรมชาติของลมความเร็วเชิงเส้นสำหรับระบบกังหันลมผลิตไฟฟ้าได้อย่างรวดเร็วจับ
โดยใช้ตรรกศาสตร์คลุมเครือซึ่งถือว่าเป็นระบบตรรกะที่ใกล้ชิดกับความรู้ของมนุษย์และเครื่องภาษา [ 12 ] .
ดังนั้นการบูรณาการฉลาดแบบโครงการการจัดการกังหันพลังงานลมเป็นแบบจำลองในการศึกษานี้ โดยการปรับระบบประสาทฟัซซี่
อนุมาน ( anfis ) ในรูปแบบนี้ , โครงข่ายประสาทเทียมถูกนำมาใช้ในการพัฒนา
ระบบผู้เชี่ยวชาญฟัซซี่เพื่อให้บรรลุผลที่สมจริงมากขึ้นของพลังงานลมในการสกัด นอกจากนี้ สาธิต
ทำการศึกษาผลของพารามิเตอร์กลยุทธ์ในการควบคุมระบบการทำงานของกังหันลมและ
พลังในการสกัด