Реєстраційний номер
0224U033293,
(0123U101852)
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Інтелектуальна інформаційна технологія проактивного управління енергетичною інфраструктурою в умовах ризиків та невизначеності
Назва етапу роботи
Розробка методів прогнозування для інформаційної технології проактивного управління енергетичною інфраструктурою
Керівник роботи
Шендрик Віра Вікторівна, Кандидат технічних наук
Дата реєстрації
24-12-2024
Організація виконавець
Сумський державний університет
Опис роботи
Проєкт присвячений створенню інтелектуальної інформаційної технології проактивного управління енергетичною інфраструктурою в умовах ризиків та невизначеності, що забезпечить гнучкість функціонування та сталий розвиток енергетики як однієї з найбільш критичних для життєдіяльності суспільства складної технічної системи. Планується отримати нові прикладні наукові та практичні результати у вигляді методів та інструментальних засобів інтелектуального аналізу даних та штучного інтелекту для забезпечення оперативного прийняття рішень при управлінні енергетичними системами, враховуючи їх поточний стан та потенціал відповідно до конфігурації, функціональних можливостей і наявності ресурсного забезпечення. Мета проєкту полягає в отриманні нових прикладних знань та практичній розробці інтелектуальних розподілених систем підтримки прийняття рішень при проактивному управлінні енергетичною інфраструктурою, заснованої на методах штучного інтелекту та методах розподіленої обробки інформації. Додатково планується розширення знань стосовно методів визначення потреб користувачів системи, методів візуалізації даних у зручній для користувачів формі, методів прогнозування пікових навантажень, планування балансування енергомереж відповідно до поточної конфігурації, функціональних можливостей і наявності ресурсного забезпечення. Цей комплекс досліджень спрямований на розробку сукупності нових методів побудови нових інформаційних технологій та сучасних методів інтелектуального аналізу даних за допомогою інтелектуальних систем, побудованих на знаннях та технологіях штучного інтелекту та граничних обчислень
Опис етапу
Проведено дослідження методів прогнозування часових рядів для предметної області відновлюваної енергетики, а також впливу тривалості інтервалу прогнозування та вхідних даних на точність прогнозних моделей. Як результат визначено структури даних та сформовано множини даних для реалізації завдань прогнозування генерації та споживання електричної енергії від відновлюваних джерел. Проведено експерименти із дослідження ефективності різних методів прогнозування. Розроблено моделі машинного навчання з використанням нейронних мереж для погодинного прогнозування обсягів споживання електричної енергії різними типами споживачів, у тому числі прогнозування пікових навантажень на електричну мережу. Також розроблено моделі генерації електричної енергії від сонячних панелей. Проведено дослідження адаптації розроблених моделей прогнозування для використання на мобільних пристроях, що дозволить у подальшому забезпечити можливість їх широкого використання, зменшуючи вартість виконання обчислень. Розроблено програмне забезпечення, яке використано для тестування моделей споживання та генерації електричної енергії від відновлюваних джерел. Створено інтегроване інформаційне середовище для забезпечення завдань прогнозування, яке включає базу даних історичних показників споживання, модулі для попередньої обробки та нормалізації даних, файлове сховище моделей прогнозування, а також інтерфейси для взаємодії з користувачем
Опис продукції
Автори роботи
Богачов Максим Володимирович
Бойко Ольга Василівна
Братушка Лариса Миколаївна
Грабіна Катерина Вікторівна
Захарченко Іван Петрович
Кіншаков Едуард Віталійович
Комін Антон Сергійович
Нагорний Володимир В’ячеславович
Оськін Богдан Володимирович
Павленко Петро Миколайович
Парфененко Юлія Вікторівна
Тітарєв Артем Максимович
Тимчук Сергій Олександрович
Холявка Євген Петрович
Чичикало Євгеній Андрійович
Шендрик Віра Вікторівна
Шепелєв Дмитро Олександрович
Додано/оновлено в НРАТ
2024-12-24
