Дослідження методів штучного інтелекту для підвищення ефективності споживання електроенергії в розумних мережах з двосторонньою передачею енергії

Abstract

В даний час все більше значення в електроенергетиці відіграють альтернативні та відновлювані джерела енергії, які покращують екологічну обстановку та дозволяють окремим активним електроспоживачам мати власні джерела генерації енергії. Разом з цим, взаємозв'язки між джерелами генерації та електроспоживачами ускладняються за рахунок нових вимог до балансування режимів, що пояснюється деякою непередбачуваністю генерації енергії альтернативними джерелами, а також необхідністю підключення додаткових об'єктів у вигляді накопичувачів енергії. При цьому сучасна тенденція полягає у підвищенні ролі інформаційних та комп'ютерних технологій для створення людино-машинних систем підтримки прийняття рішень. Ці системи, своєю чергою, повинні використовувати ті чи інші методи штучного інтелекту, які дозволяють виконати інтелектуалізацію режимних та виробничих процесів в електроенергетиці. Найбільший інтерес представляють нові методи штучного інтелекту та інформаційних технологій, засновані на теорії нечітких множин, нечіткої логіки, генетичних алгоритмів та методів роєвого інтелекту, що дозволяють оптимізувати електричні режими та мінімізувати матеріально-фінансові витрати, що суттєво підвищує енергійність, як окремих пристроїв, так і системи в цілому.Currently, alternative and renewable energy sources, which improve the environmental situation and allow individual active electricity consumers to have their own sources of energy generation, play an increasingly important role in the electric power industry. At the same time, the relationships between generation sources and electricity consumers are complicated due to new requirements for mode balancing, which is explained by some unpredictability of energy generation by alternative sources, as well as the need to connect additional facilities in the form of energy storage. At the same time, the modern trend is to increase the role of information and computer technologies for the creation of human-machine decision support systems. These systems, in turn, must use certain methods of artificial intelligence that allow the intellectualization of operational and production processes in the power industry. New methods of artificial intelligence and information technologies based on the theory of fuzzy sets, fuzzy logic, genetic algorithms and methods of swarm intelligence are of greatest interest, allowing to optimize electrical modes and minimize material and financial costs, which significantly increases the energy efficiency of both individual devices and system as a whole.