1
Интеллектуальная технология управления большими данными в энергетических системах
Разработчики:
студенты кафедры «Энергетические системы и сети» БНТУ:
Зуев В. А., Махов Н. С., Субоч Я. А.
Научный руководитель разработки:
Савкова Е. Н. - к. т. н., доцент кафедры «Электротехника и электроника» БНТУ
Ринговский И. А., ассистент кафедры «Электротехника и электроника» БНТУ
2
Энергетические системы и сети
ГОСТ Р 57114-2022
ГОСТ 21027-75
ГОСТ Р 6302-2014
ГОСТ Р 56302-2014
ГОСТ 19431-2023
НОРМАТИВНАЯ БАЗА
ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
(напряжение, ток,
мощность)
ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ
НЕЙРОСЕТИ В ЭНЕРГЕТИКЕ
Наука о больших данных
ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021
ГОСТ Р 70466-2022
Типовая структура энергетической системы
Проблемы: невозможность выбора необходимой нейросетевой модели из широкого спектра существующих ввиду новизны технологий данной сферы и стремительных темпов её развития.
цель разработки: создание узкоспециализированной системы,
реализующей нужды отрасли
3
Энергетическая система — совокупность электростанций, электрических и тепловых сетей, соединённых между собой и связанных общностью режимов в непрерывном процессе производства, преобразования, передачи и распределения электрической и тепловой энергии при общем управлении этим режимом
Марковские сети (или марковские процессы) — это математические модели, которые могут быть использованы для описания систем, изменяющихся во времени с учетом вероятностных переходов между состояниями. В контексте электрических систем и сетей марковские сети могут применяться для анализа надежности, управления и оптимизации работы энергетических систем.
Пример:
Представим себе простую марковскую сеть для генератора, который может находиться в одном из трех состояний:
• Работает (W): Генератор вырабатывает электроэнергию.
• В ремонте (R): Генератор не работает из-за технического обслуживания.
• Отказ (F): Генератор вышел из строя.
Переходы между состояниями могут быть описаны матрицей переходов:
P =
0.8 | 0.1 | 0.1
0.2 | 0.6 | 0.2
0.0 | 0.0 | 1.0
Здесь строки представляют текущее состояние, а столбцы — следующее состояние:
• Из состояния W (Работает) вероятность остаться в этом состоянии 0.8, перейти в R (В ремонте) 0.1 и в F (Отказ) 0.1.
• Из состояния R вероятность перейти в W 0.2, остаться в R 0.6 и перейти в F 0.2.
• Из состояния F вероятность остаться в F равна 1 (состояние отказа).
Используя такие модели, можно проводить анализ надежности и разрабатывать стратегии управления для повышения эффективности работы электрических систем.
Дерево проблем энергосетей
Изношенность инфраструктуры
Устаревшее оборудование
Недостаточное финансирование на модернизацию
Технические сбои
Ошибки в программном обеспечении
Человеческий фактор
Природные катастрофы
Неправильное управление нагрузкой
Отсутствие прогнозирования потребления
Нехватка резервных мощностей
Батарейная система
ТЭС
Подстанция 1
Промышленный потребитель
СЭС
Подстанция 2
ВЭС
Подстанция 2
Жилой район
ГЭС
Подстанция 2
Пример графа энергосистемы
4
Все механические и электронные компоненты со временем изнашиваются. Это может происходить из-за постоянных циклов работы, а также воздействия внешних факторов, таких как температура и влажность. Износ может привести к сбоям в работе и даже поломкам
Применение методов, подходов и практик использования природных ресурсов и территорий, которые противоречат принципам устойчивого развития и приводят к нежелательным последствиям для окружающей среды и общества
Невозможность создания одного макета расчётов обязывает перенастраивать программы для работы с другим набором информации или задач ,что занимает большое количество времени
Непредсказуемый выход оборудования из строя
Нерациональное использование ресурсов
Времязатратная настройка энергосистемы
Проблемы нынешней системы
ИНСТРУМЕНТЫ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) – это технология с человекоподобными возможностями решения задач. Похоже, что ИИ в действии имитирует человеческий интеллект: он может распознавать изображения, писать стихи и делать прогнозы на основе данных
Теория больших чисел
Один из фундаментальных принципов теории вероятностей, позволяющий делать обоснованные прогнозы в ситуациях, когда на результат влияет множество случайных факторов
5
Работа с большими данными
Тема больших данных впервые появилась в 1960-70-х годах, когда началась история Центров обработки данных. А первая платформа, предназначенная для взаимодействия с большими данными, была создана в 2005 году - Hadoop.
Минск, 2024