Аннотация:
Предложен комплекс интеллектуальных средств на основе интеграции методов агентного моделирования и машинного обучения для совершенствования систем защиты и противоаварийной автоматики. Изложен онлайн-подход к оценке и управлению динамической режимной надежностью электроэнергетических систем (ЭЭС) с применением потоковой модификации алгоритма случайного леса. Комплекс позволяет проводить распознавание опасных режимов сложнозамкнутых ЭЭС, предотвращая риск возникновения аварийных нарушений на ранних этапах. Приводятся результаты экспериментальных испытаний на тестовых схемах IEEE.
Работа выполнена в рамках программы фундаментальных исследований СО РАН, рег. № АААА-А17-117030310438-1, научный проект III.17.4.2. и рег. № АААА-А17-117030310442-8, научный проект III.17.3.1.
Статья представлена к публикации членом редколлегии:А. И. Михальский
Образец цитирования:
Н. И. Воропай, Н. В. Томин, Д. Н. Сидоров, В. Г. Курбацкий, Д. А. Панасецкий, А. В. Жуков, Д. Н. Ефимов, А. Б. Осак, “Комплекс интеллектуальных средств раннего выявления и предотвращения возникновения системных аварий в энергообъединениях”, Автомат. и телемех., 2018, № 10, 6–25; Autom. Remote Control, 79:10 (2018), 1741–1755
\RBibitem{VorTomSid18}
\by Н.~И.~Воропай, Н.~В.~Томин, Д.~Н.~Сидоров, В.~Г.~Курбацкий, Д.~А.~Панасецкий, А.~В.~Жуков, Д.~Н.~Ефимов, А.~Б.~Осак
\paper Комплекс интеллектуальных средств раннего выявления и предотвращения возникновения системных аварий в энергообъединениях
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2018
\issue 10
\pages 6--25
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at15207}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=38629688}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2018
\vol 79
\issue 10
\pages 1741--1755
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117918100016}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000447137300001}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85054703128}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at15207
https://www.mathnet.ru/rus/at/y2018/i10/p6
Эта публикация цитируется в следующих 9 статьяx:
Abd-El Wahab A.M., Kamel S., Hassan M.H., Mosaad M.I., AbdulFattah T.A., “Optimal Reactive Power Dispatch Using a Chaotic Turbulent Flow of Water-Based Optimization Algorithm”, Mathematics, 10:3 (2022), 346
A. Alzakkar, N. P. Mestnikov, V. V. Maksimov, I. M. Valeev, “Assessment of the voltage stability index of electric networks supplying charging stations using a multilayer perceptron”, «Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. PROBLEMY ENERGETIKI», 24:2 (2022), 35
Lenin Kanagasabai, “Novel Western Jackdaw search, antrostomus swarm and Indian ethnic vedic teaching: inspired optimization algorithms for real power loss diminishing and voltage consistency growth”, Int J Syst Assur Eng Manag, 13:6 (2022), 2895
N. Bakhtadze, I. Yadikin, “Analysis and prediction of electric power system's stability based on virtual state estimators”, Mathematics, 9:24 (2021), 3194
Aliona Dreglea, Aoife Foley, Ulf Häger, Denis Sidorov, Nikita Tomin, Solving Urban Infrastructure Problems Using Smart City Technologies, 2021, 475
N. V. Tomin, “The concept of constructing an artificial dispatcher intelligent system based on deep reinforcement learning for the automatic control system of electric networks”, J. Comput. Syst. Sci. Int., 59:6 (2020), 939–956
F. Liu, R. Li, A. Dreglea, “Wind speed and power ultra short-term robust forecasting based on takagi-sugeno fuzzy model”, Energies, 12:18 (2019), 3551
N. V. Tomin, V. G. Kurbatsky, I. S. Reutsky, “Hybrid intelligent technique for voltage/var control in power systems”, IET Gener. Transm. Distrib., 13:20 (2019), 4724–4732
N. Voropai, V. Kurbatsky, N. Tomin, D. Efimov, I. Kolosok, “Intelligent control and protection of power systems in the russian cities”, Proceedings of the 8Th International Conference on Smart Cities and Green Ict Systems (Smartgreens), eds. C. Klein, B. Donnellan, M. Helfert, Scitepress, 2019, 19–29
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: