name: Оптимизация нормальных электрических режимов электроэнергетических систем при оперативном и автоматическом управлении
keyword_list: машинное обучение прогнозирование режимов динамическая оптимизация системы автоматического управления оптимизация электрических режимов
abstract: В работе предложен метод ведения оптимальных электрических режимов энергосистемы включающий задачу прогнозирования электрических режимов и задачу динамической оптимизации в темпе процесса автоматического управления. Прогнозирование осуществляется с помощью разработанной модели искусственных нейронных сетей – нейро-аналитическая сеть, позволяющей выполнять прогнозирование параметров электрических режимов крупной энергосистемы. Для оценки возможности прогнозирования режимов электроэнергетических систем применена эргодическая теория. Для динамической оптимизации применяется разработанный метод стохастической оптимизации процессов, развивающихся во времени, основанный на методе роя частиц. С использованием предложенных методов выполнена программная реализация системы оптимизации электрических режимов для оперативного и оптимального управления режимами. Данная система внедрена в Магаданской и Иркутской энергосистеме, а также используется в учебном процессе в ИрНИТУ
chairman_dissertation_council.name: Николай
chairman_dissertation_council.surname: Воропай
chairman_dissertation_council.patronymic: Иванович
chairman_dissertation_council.position: научный руководитель института
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Член-корреспондент РАН
chairman_dissertation_council.wos_research_id: I-3945-2013
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 56183009600
chairman_dissertation_council.rinc_id: 27150
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Валерий
organization_supervisor.surname: Стенников
organization_supervisor.patronymic: Алексеевич
organization_supervisor.position: директор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 44.29.37
rubrics.name: Линии электропередачи, электрические сети
rubrics.code: 44.01.77
rubrics.name: Методы исследования и моделирования. Математические и кибернетические методы
rubrics.code: 44.29.29
rubrics.name: Электроэнергетические системы
oecds.code: 02.02.IQ
oecds.name: ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC
oecds.code: 02.02.AC
oecds.name: AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
speciality_codes.name: Электрические станции и электроэнергетические системы
speciality_codes.code: 05.14.02
supervisors.fio: Воропай Н.И.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Электрические станции и электроэнергетические системы
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Илюшин П.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Электрические станции и электроэнергетические системы
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Бык Ф.Л.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Энергетические системы и комплексы
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ИСЭМ СО РАН
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук
protection_organization.ogrn: 1023801752974
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ИСЭМ СО РАН
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук
author_organization.ogrn: 1023801752974
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения