ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЭНЕРГЕТИКИ – ОДИН ИЗ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Ключевые слова:
цифровая энергетика, интеллектуальные системы, Smart Grid, SCADA-системы, оптимизация, нейронные сети, электроснабжение.Аннотация
Цифровизация это новый формат управления работой электроэнергетических систем, обеспечивающий оптимизацию технологических процессов для достижения целевого состояния электроэнергетики. Вся система цифровизации энергетики основывается на принципах перехода на «умную» систему, в рамках которой целесообразно проводить не только организационно-управленческие, но и соответствующую технико технологическую мероприятия. Проблема цифровизации энергетики требует создание и запуск модульных интерфейсов на основе цифровых технологий для организации высокоэффективных систем и сетей в электроэнергетике и разработку интеллектуальных систем, способных аккумулировать и управлять новыми организационно-экономическими и технологическими решениями. В работе рассмотрены некоторые аспекты создания систем мониторинга и прогнозирования работы электрических сетей применением современных средств и технологий.
Скачивания
Библиографические ссылки
1.Кобец Б. Б., Волкова И. О. Инновационное развитие электроэнергетики на базе концепции Smart Grid. - М.: ИАЦ Энергия, 2010. - 208 с
2.Баширова, Э.М. Интеллектуальные системы управления и обеспечения безопасности в электроэнергетических комплексах: учеб. пособие/ Э.М. Баширова, И.Г. Хуснутдинова. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2020. – 48 с.
3.Porubay O., Siddikov I., Madina K. Algorithm for optimizing the mode of electric power systems by active power// 2022 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT). – IEEE, 2022. – pp. 1-4.
4.Сапаев М., Кодиров Ф. Системы мониторинга энергоснабжения инфокоммуникационных сетей на базе SCADA-системы// Материалы XI международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы системы электроснабжения». 2023. - с.171-173
5.Бурковский В.Л. Реализация концепции Smart Grid с применением искусственных нейронных (ИНС) и нейро-нечётких сетей (ННС)/ В.Л. Бурковский, В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков// Энергия XXI век – 2015. - No 3(91). – С. 38-46.
6.Крысанов В.Н. Вопросы концептуального развития Smart Grid в электроэнергетике с применением искусственных нейронных и нейро-нечётких сетей/ В.Н. Крысанов, А.Л. Руцков// Электротехнические комплексы и системы управления - 2014.– No1. – С. 7 – 14.
7.Домышев А. В. Нейро-аналитические сети для оценивания состояния и прогнозирования параметров ЭЭС // Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики. Международный научный семинар им. Ю.Н.Руденко, 91-е заседание семинара на тему «Методические и практические проблемы надежности систем энергетики», в 2-х книгах. Отв. ред. Н.И. Воропай. 2019. С. 295-304.
8.Марахимов А.Р., Игамбердиев Х.З., Юсупбеков А.Н., Сиддиков И.Х. Нечетко-множественные модели и интеллектуальное управление
технологическими процессами. – Ташкент: ТашГТУ, 2014. - 240 с
9.Руцков А.Л. Анализ применения нечётких нейронных сетей для прогнозирования энергопотребления промышленных предприятий/ А.Д. Данилов, Шукур О.М., А.Л. Руцков// Актуальные научные исследования XXI века: теория и практика. 2016.- т.4. - No6 (26). – С. 59-63.
10.Прогнозирование электропотребления с помощью нейронных сетей c LSTM / И.У. Рахмонов, В.Я. Ушаков, Н.Н. Ниёзов, Н.Н. Курбонов// Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334. – № 12. – С. 125–133.
11.Рахмонов И.У., Реймов K.М. Математические модели и алгоритмы оптимального управления нагрузкой электропотребителей// Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. – 2019. – № 62 (6). – С. 528–535. URL: https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-6-528-535.
12.Taslimov A.D., Rakhmonov I.U. Optimization of complex parameters of urban distribution electric networks // Journal of Physics: Conference Series. APITECH-2019. – 2019. DOI: 10.1088/1742-6596
13. Sattarov Kh., Sapayev M., Suyarov A., Turaev A. Improving efficiency in a distribution network with asymmetric load due to connected solar panels with a phase relationship. E3S Web of Conferences, 2023, 401, 04001, https://doi.org/10.1051/e3sconf/202340104001
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
License Terms of our Journal
