Registration Number
0825U003925, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
19-11-2025
popup.evolution
.
Title
Agent-based modeling of smart grids using conflict-free replicated data types for system state representation
Author
Ivan V. Puchko,
popup.head Volodymyr V. Mokhor
popup.opponent Ravil K. Kudermetov
popup.opponent Ievgen Zaitsev
popup.review Serhii Honchar
popup.review Volodymyr Yevdokimov
popup.rada
Institute of Problems of Modeling in Energy named after GE Pukhov of the National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Пучко І.В. Агентне моделювання високоінтелектуальних енергетичних мереж із використанням неконфліктних реплікованих структур даних для опису станів системи. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». – Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України, Київ, 2025.
Дисертація присвячена розробці, формалізації та практичному застосуванню агентної моделі високоінтелектуальних енергетичних мереж (ВІЕМ), що базується на поданні станів системи за допомогою неконфліктних реплікованих структур даних (CRDT). Такий підхід забезпечує узгодженість станів у розподіленому середовищі без використання централізованих механізмів консенсусу, що підвищує стійкість і масштабованість системи.
Інформаційна база дослідження ґрунтується на міжнародних і національних стандартах, наукових працях українських та зарубіжних учених, а також матеріалах конференцій. Отримані результати становлять основу для подальших досліджень у галузі агентного моделювання та оптимізації процесів у децентралізованих енергетичних мережах.
Об’єкт дослідження – процес забезпечення ефективної синхронізації станів у високоінтелектуальних електричних мережах.
Предмет дослідження – агентне моделювання ВІЕМ із використанням CRDT для опису станів системи.
Мета роботи – створення моделі, що забезпечує узгодженість і передбачуваність поведінки розподіленої енергетичної системи за умов асинхронної взаємодії.
У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету, завдання, методи, новизну та практичне значення результатів, а також наведено відомості про апробацію та публікації.
У першому розділі здійснено аналіз наукових досліджень у сфері ВІЕМ, методів моделювання та управління. Розглянуто агентний підхід до координації в кіберфізичних системах, модель акторів і функціональну парадигму програмування як основу для створення високонавантажених систем. Обґрунтовано використання CRDT для синхронізації станів агентів без конфліктів і централізованого узгодження.
У другому розділі виконано формалізацію агентної моделі ВІЕМ. Розроблено структуру агентів із визначенням їхніх статичних і динамічних характеристик, побудовано множину станів та правила переходів між ними. Запропоновано підхід до узагальненого представлення станів системи за допомогою CRDT.
У третьому розділі розроблено симуляційну модель розподіленої енергетичної мережі. Обґрунтовано доцільність використання Scala та фреймворку Akka для реалізації акторної моделі та підтримки асинхронних обчислень. Представлено архітектуру симулятора, механізми поширення станів і взаємодії агентів. Реалізовано процеси узгодження станів, моделювання поведінки агентів і забезпечення масштабованості системи.
У четвертому розділі проведено експериментальні дослідження ефективності моделі. Визначено сценарії моделювання, параметри симуляцій і методику збору результатів. Аналіз показав, що запропонована модель забезпечує високу узгодженість станів, стійкість до мережевих відмов і ефективність масштабування у різних сценаріях функціонування ВІЕМ.
Практична цінність полягає у створенні програмного забезпечення для моделювання ВІЕМ, що підтримує балансування навантажень, верифікацію децентралізованих алгоритмів керування та оцінювання стійкості системи до затримок і відмов. Отримані результати можуть бути використані для розроблення нових засобів управління розподіленими енергетичними мережами, симуляційних платформ і методів оптимізації.
Ключові слова: високоінтелектуальні енергетичні мережі, агентне моделювання, розподілені системи, децентралізовані системи, електроенергетична мережа, інтелектуальні системи, кіберфізичні системи, математична модель, високонавантажені системи, безконфліктні репліковані типи даних, реплікація, консенсус, стан, простір станів.
Registration Date
2025-10-15
popup.nrat_date
2025-10-15 / 2026-07-01
