КОНЦЕПЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОСЕТЬЮ
О. Б. Урумбаева 1, Т. А. Шалаев 2, О. М. Шикульская3
1Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Россия
2Государственное автономное учреждение «Гормедтехника», г. Москва, Россия
3Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Россия
Статья посвящена повышению качества функционирования электроэнергетических систем. Объект исследования – процессы управления электроэнергетическими системами. Предмет исследования – методы интеллектуального управ-ления энергосетью. При управлении электроэнергетическими системами прогнозирование электрической нагрузки позволяет обеспечить основную исходную информацию для поддержки принятия решений. Используемые ранее моде-ли и методы прогнозирования не учитывают в полной мере совокупность всех факторов, влияющих на потребление электроэнергии, таких как: продолжительность светового дня; прогноз погоды на предстоящие сутки; вероятность облачности или атмосферных осадков, время года, график электрических нагрузок; состояние изношенности электро-сетей; ранее зафиксированные нарушения в работе электросетевого комплекса; режим работы крупных потребителей; платежеспособность клиентов и прочее. Необходимость использования разнородных количественных и качественных параметров обуславливает целесообразность применения искусственного интеллекта, в частности, нейронной сети. Особенностями предлагаемого авторами подхода являются учет в нейронной сети влияния на нейрон промежуточного слоя пары нейронов и динамическое изменение количества входных параметров.
Ключевые слова: электропотребление, распределительные электрические сети, методы прогнозирования, вероятностные методы, регрессионные методы, интеллектуальные методы, нейронная сеть. |
INTELLIGENT POWER NETWORK CONCEPT
O. B. Urumbaeva1, T. A. Shalaev2, O. M. Shikulskaya3
1 Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russia
2State Autonomous Institution “Gormedtehnika”, Moscow, Russia
3Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russia
The paper is devoted to improving the operation quality of electric power systems. The study’s object is the processes of manag-ing electric power systems. The study’ssubject is methods of intelligent control of the energy network. When controling power systems, electrical load forecasting provides basic source information to support decision making. Previously used forecasting models and methods do not take fully into account the totality of all factors affecting electricity consumption, such as: daylight hours; weather forecast for the coming days; possibility of precipitation or cloud cover, season, schedule of electric loads; wear state of power grids; previously recorded violations in the operation of the electric grid complex, the mode of operation of the largest consumers; customer solvency, etc. The need to use heterogeneous quantitative and qualitative parameters determines the expediency of using artificial intelligence, in particular, a neural network. The peculiarities of the approach proposed by the authors are the consideration in the neural network of the influence of a pair of neurons on the neuron of the intermediate layer and the dynamic change in the number of input parameters.
Keywords: distribution electric networks, power consumption, forecasting methods, regression methods, probabilistic methods, smart methods. |