63302

Автор(ы): 

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Применение нейронных сетей глубокого обучения в математическом обеспечении цифровых двойников электроэнергетических систем

ISBN/ISSN: 

0869-6527

DOI: 

10.14357/08696527210111

Наименование источника: 

  • Системы и средства информатики

Обозначение и номер тома: 

Т. 31, № 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ФИЦ ИУ РАН

Год издания: 

2021

Страницы: 

133-144
Аннотация
Рассматривается проблематика разработки цифровых двойников современных активных распределительных электроэнергетических систем (РЭЭС). Выделены подходы к применению искусственных нейронных сетей глубокого обучения в интеллектуальном управлении указанными системами на базе цифровых двойников. Дан краткий обзор релевантных архитектур нейросетей. Приведены примеры нейросетевых средств для решения ряда ключевых задач интеллектуального управления, включая прогнозирование нагрузки, прогнозирование цены электроэнергии, оптимизацию распределения нагрузки между доступным генерирующим оборудованием, оценку и прогнозирование технического состояния энергетического оборудования, диагностику отказов и катастроф. Сформулированы рекомендации по альтернативным вариантам применения рассмотренных нейросетевых средств, таким как включение в состав базового математического обеспечения цифрового двойника либо поставка в виде дополнительных приложений для определенных категорий пользователей.

Библиографическая ссылка: 

Ковалёв С.П. Применение нейронных сетей глубокого обучения в математическом обеспечении цифровых двойников электроэнергетических систем // Системы и средства информатики. 2021. Т. 31, № 1. С. 133-144.