Интеллектуальные_технологии_управления_большими_данными_в_энергетических

1.

Интеллектуальная технология управления
большими данными в энергетических системах
Разработчики:
студенты кафедры «Энергетические системы и сети» БНТУ:
Зуев В. А., Махов Н. С., Субоч Я. А.
Научный руководитель разработки:
Савкова Е. Н. - к. т. н., доцент кафедры «Электротехника и
электроника» БНТУ
Ринговский И. А., ассистент кафедры «Электротехника
электроника» и БНТУ
1

2.

НОРМАТИВНАЯ БАЗА
Типовая структура энергетической
Энергетические системы и сети системы
ГОСТ Р 57114-2022
ГОСТ 21027-75
ГОСТ Р 6302-2014
ГОСТ Р 56302-2014
ГОСТ 19431-2023
Наука о больших данных
ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021
ГОСТ Р 70466-2022
Проблемы: невозможность
выбора необходимой
нейросетевой модели из широкого
спектра существующих ввиду
новизны технологий данной
сферы и стремительных темпов её
развития.
цель разработки: создание
узкоспециализированной
системы,
реализующей нужды отрасли
ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ
• Электрические параметры
• (напряжение, ток, мощность, реактивная
мощность)
• Частота
• Нагрузки
• Состояние оборудования
• Сигналы управления
ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ
Энергия
Качество электроэнергии
Потери энергии
Степень нагрузки
Состояние сети
Отчётность
НЕЙРОСЕТИ В ЭНЕРГЕТИКЕ
DeepMind
Siemens и GE
IBM Watson
2

3.

Дерево проблем энергосетей
Марковские сети (или марковские процессы) — это
│
математические модели, которые могут быть использованы
│├── Причина 1: Изношенность инфраструктуры
для описания систем, изменяющихся во времени с учетом
│ ├── Подпричина 1.1: Устаревшее оборудование
вероятностных переходов между состояниями. В контексте
│ └── Подпричина 1.2: Недостаточное финансирование на модернизацию
электрических систем и сетей марковские сети могут
│├── Причина 2: Природные катастрофы
применяться для анализа надежности, управления и
│ ├── Подпричина 2.1: Ураганы и штормы
оптимизации работы энергетических систем.
Пример:
│ └── Подпричина 2.2: Землетрясения
Представим себе простую марковскую сеть для генератора, который
│├── Причина 3: Неправильное управление нагрузкой
может находиться в одном из трех состояний:
│ ├── Подпричина 3.1: Отсутствие прогнозирования потребления
• Работает (W): Генератор вырабатывает электроэнергию.
│ └── Подпричина 3.2: Нехватка резервных мощностей
• В ремонте (R): Генератор не работает из-за технического
│└── Причина 4: Технические сбои
обслуживания.
├── Подпричина 4.1: Ошибки в программном обеспечении
• Отказ (F): Генератор вышел из строя.
└── Подпричина 4.2: Человеческий фактор (ошибки операторов)
Переходы между состояниями могут быть описаны матрицей переходов:
Пример графа энергосетей
P=
[ТЭС] ----> [Подстанция 1] ----> [Промышленный потребитель]
0.8 | 0.1 | 0.1
|
|
0.2 | 0.6 | 0.2
[ВЭС] ----> [Подстанция 2] ----> [Жилой район]
0.0 | 0.0 | 1.0
|
|
Здесь строки представляют текущее состояние, а столбцы — следующее состояние:
[СЭС] ----> [Подстанция 1] ----> [Коммерческое здание]
• Из состояния W (Работает) вероятность остаться в этом состоянии 0.8, перейти в R (В
|
ремонте) 0.1 и в F (Отказ) 0.1.
[ГЭС] ----> [Подстанция 2]
• Из состояния R вероятность перейти в W 0.2, остаться в R 0.6 и перейти в F 0.2.
|
• Из состояния F вероятность остаться в F равна 1 (состояние отказа).
[Батарейная система]
Используя такие модели, можно проводить анализ надежности и разрабатывать
стратегии управления для повышения эффективности работы электрических систем.
Энергетическая система — совокупность электростанций, электрических и тепловых сетей, соединённых между собой и связанных
общностью режимов в непрерывном процессе производства, преобразования, передачи и распределения электрической и тепловой
энергии при общем управлении этим режимом
3

4.

Проблемы нынешней системы
Непредсказуемый
выход оборудования
из строя
Нерациональное
использование ресурсов
Все механические и
электронные компоненты
со временем
изнашиваются. Это может
происходить из-за
постоянных циклов
работы, а также
воздействия внешних
факторов, таких как
температура и влажность.
Износ может привести к
сбоям в работе и даже
поломкам
Применение методов,
подходов и практик
использования
природных ресурсов и
территорий, которые
противоречат принципам
устойчивого развития и
приводят к
нежелательным
последствиям для
окружающей среды и
общества
Времязатратная настройка
энергосистемы
Невозможность создания
одного макета расчётов
обязывает перенастраивать
программы для работы с
другим набором
информации или задач ,что
занимает большое
количество времени
4

5.

ИНСТРУМЕНТЫ ОПТИМИЗАЦИИ
ПРОЦЕССА
Искусственный
интеллект
Теория больших чисел
Работа с большими
данными
Искусственный интеллект
(ИИ) – это технология с
человекоподобными
возможностями решения
задач. Похоже, что ИИ в
действии имитирует
человеческий интеллект: он
может распознавать
изображения, писать стихи
и делать прогнозы на
основе данных
Один из фундаментальных
принципов теории
вероятностей,
позволяющий делать
обоснованные прогнозы в
ситуациях, когда на
результат влияет множество
случайных факторов
Тема больших данных впервые
появилась в 1960-70-х годах, когда
началась история Центров
обработки данных. А первая
платформа, предназначенная для
взаимодействия с большими
данными, была создана в 2005 году
- Hadoop
5

6.

Минск, 2024
6