Актуальность проведенного исследования заключается в использовании мягких вычислений при создании интеллектуального блока управления комбинированной системы автономного электроснабжения. Была предложена модель системы управления на основе Байесовских сетей доверия, которые учитывают причинно-следственные связи, неопределенности и случайные факторы (постоянные изменения скорости ветра, неравномерный поток солнечного излучения и т.д.), возникающие при получении энергии из альтернативных источников. В первой главе изложено текущее состояние и перспективы развития сектора альтернативной энергетики, приведено краткое описание систем автономного электроснабжения на основе возобновляемых источников энергии. Понятие байесовских сетей рассмотрено во второй главе. В третьей главе описана топология полученной Байесовской сети доверия для управления энергокомплексом. В заключительной главе приведены результаты моделирования системы, продемонстрировавшие эффективность работы модели.

The relevance of the master's thesis lies in usage of soft computing methods to control the Autonomous Hybrid Renewable Energy System (HRES). The model of control system based on Bayesian Belief Networks was proposed. It considers cause-and-effect relations, uncertainties and random factors (wind speed, insolation, etc.) in the process of renewable energy production.The present state and future development of renewable energy sector is discussed in the first section. There is also a short description of combined power supply stations. In second section the theory of Bayesian Networks is represented. The third section describes the topology of developed Bayesian Belief Network to control the autonomous HRES. The results of system simulation are presented in the final section.