SNT va AGHO usullaridan foydalangan holda tarmoqlarda elektr energiya isroflarini qiyosiy baholash

Dolzarbligi: texnologiya jadal rivojlanayotgan zamonaviy dunyoda sun'iy intellekt (SI) nafaqat mashhur tendentsiya, balki deyarli har qanday sohani o'zgartirishga qodir kuchli vositaga aylanmoqda. Elektr energetikasi iqtisodiyotning boshqa tarmoqlari kabi bu inqilobdan chetda qolmadi. Sun'iy intellektga asoslangan yechimlar kundalik vazifalarni avtomatlashtirishga yordam beradi, jumladan, uskunaning holatini kuzatish, energiya isrofini prognozlash, quvvat taqsimotini boshqarish va elektr tarmoqlarini optimallashtirish. Intellektual neyron tarmoqlari (INT) sun'iy intellekt sohasidagi asosiy texnologiyalardan biridir. SI katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlaydi, bu yashirin qatlamlarni aniqlashga va resurslardan foydalanishni yaxshilashga yordam beradi. Bu energiya sarfini optimallashtirish va tarmoqlardagi isroflarni kamaytirishni o'z ichiga olishi mumkin, bu esa o'z navbatida elektr stantsiyalarining samaradorligini oshiradi va elektr energiyasini ishlab chiqarish xarajatlarini kamaytiradi. Shuningdek, u ob-havo sharoiti, mavsumiy oʻzgarishlar, quvvatga boʻlgan talab va boshqa omillar haqidagi maʼlumotlarni tahlil qilib, prognoz qilish va energiya ishlab chiqarishni optimallashtirishga qodir. Bu ta'minotdagi uzilishlarning oldini oladi va energiya ta'minoti barqarorligini kafolatlaydi.

Maqsad: elektr energiyasi isroflarini prognozlash energiya sotish tashkilotlari ishidagi ng muhim vazifalardan biridir. Neyron tarmoqlar katta hajmdagi ma'lumotlarni tahlil qilishni talab qiladigan muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi. SNT yordamida elektr isroflarini bashorat qilishda asosiy muammo - ularni o'qitish uchun statistik ma'lumotlarning etishmasligi. Ushbu muammoni hal qilish uchun ma'lum hisoblash davrlari uchun elektr tarmog'ining ishlashini matematik modellashtirish natijasida olingan ma'lumotlarga asoslangan SNTni o'qitish taklif etiladi. Model tarmoq faoliyatining ma'lum umumlashtirilgan parametrlarini va uning uzoq vaqt davomida yuklanishini hisobga olgan holda yaratilgan.

Usullari: Sun'iy neyron tarmoqlardan, ayniqsa, ko'p qatlamli perseptrondan (MLP) foydalanish tarqatish tarmoqlarida elektr energiyasini isroflarni bashorat qilish muammosini hal qilishda yangi cho’qqilarni ochadi.

Natijalar: tadqiqot shuni ko'rsatdiki, ko'p qatlamli perseptronlar modelni tanlash va parametrlarni o'rnatishda vakolatli yondashuvdan foydalanish sharti bilan elektrenergiya isroflarini prognoz qilish muammolarini hal qilish uchun kuchli vositadir.