Сравнительная оценка потерь электроэнергии в электрических сетях методами ИНС и МГУА

Аннотация

Актуальность: в современном мире, где технологии развиваются стремительно, искусственный интеллект (ИИ) превращается не просто в популярное направление, а в мощный инструмент способный преобразовать практически любую отрасль. Электроэнергетика, как и другие секторы экономики, не остается в стороне от этой революции. Решения на основе искусственного интеллекта помогают автоматизировать повседневные задачи, включая мониторинг состояния оборудования, прогнозирование потребления энергии, управление распределением электроэнергии и оптимизацию работы электросетей. Интеллектуальные нейронные сети (ИНС) являются одной из ключевых технологий в области искусственного интеллекта. ИИ обрабатывает большие объемы данных, что помогает выявлять скрытые закономерности и улучшать использование ресурсов. Это может включать как оптимизацию потребления энергии, так и сокращение потерь в сетях, что в свою очередь повышает эффективность работы электростанций и снижает затраты на производство электроэнергии. Он также способен анализировать данные о погодных условиях, сезонных изменениях, спросе на электроэнергию и других факторах, чтобы предсказывать потребности и оптимизировать производство электроэнергии. Это позволяет избежать перебоев в поставках и гарантировать стабильность энергоснабжения.

Цель: прогнозирование потерь электрической энергии является одной из важнейших задач в работе энергосбытовых организаций. Нейронные сети используются для решения задач, требующих анализа больших объемов данных. Основной проблемой при прогнозировании потерь электроэнергии с использованием ИНС является нехватка статистических данных для их обучения. Для решения этой проблемы, предлагается обучать ИНС на основе данных, полученных в результате математического моделирования работы электрической сети за определенные расчетные периоды. Модель создается с учетом известных обобщенных параметров функционирования сети и ее нагрузок на протяжении длительного времени.

Методы: применение искусственных нейронных сетей, особенно многослойного персептрона (MLP), открывает новые горизонты в решении проблемы прогнозирования потерь электроэнергии в распределительных сетях.

Результаты: исследование показало, что многослойные персептроны являются мощным инструментом для решения задач прогнозирования потерь электроэнергии при условии грамотного подхода к выбору модели и настройке параметров.