ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ГИБРИДНЫМИ ЭНЕРГОКОМПЛЕКСАМИ НА ОСНОВЕ ВИЭ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

В данной расширенной научной статье представлено комплексное исследование методов оптимизации работы распределенных источников генерации, объединяющих фотоэлектрические станции, ветроэнергетические установки и системы накопления энергии (BESS). Актуальность работы обусловлена нестабильностью выработки энергии из возобновляемых источников (ВИЭ) и необходимостью обеспечения устойчивости параметров сети при их высокой доле в энергобалансе. В рамках статьи осуществляется глубокая декомпозиция алгоритмов прогнозирования генерации, анализируются механизмы динамической балансировки нагрузки и оценивается эффективность использования нейросетевых моделей для минимизации отклонений частоты и напряжения. Авторы подробно рассматривают математические модели стохастических процессов в микросетях (Microgrids) и доказывают, что внедрение адаптивных систем управления позволяет снизить операционные затраты на 25% и на порядок повысить надежность электроснабжения изолированных территорий. В работе уделяется особое внимание архитектуре систем «Smart Grid» и протоколам обмена данными между активными потребителями и диспетчерскими центрами. Практическая значимость полученных результатов заключается в разработке программно-аппаратного комплекса для автоматизированного управления потоками мощности в режиме реального времени.