Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего образования

«СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ГЕОСИСТЕМ И ТЕХНОЛОГИЙ»

(СГУГиТ)


Кафедра прикладной информатики и информационных систем

РЕФЕРАТ

«Применение искусственного интеллекта

в электроэнергетике»



Выполнил: обучающийся гр. ОТВв-42у

Перегудов А.С

(Фамилия И.О.)
Проверил: Шарапов А.А.

(Фамилия И.О.)

старший преподаватель

(должность, ученая степень)

Новосибирск – 2022

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3

1 ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ 4

2 НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ 5

3 АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, ПРИМЕНЯЕМЫХ И ПЕРСПЕКТИВНЫХ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ В ЭНЕРГЕТИКЕ 6

4 МЕТОДЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ПОДСТАНЦИИ 8

5 ДАННЫЕ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ 9

5.1 Использование аналитики больших данных в электроэнергетике 10

6 ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АВТОМАТИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ 11

6.1 Основные проблемы автоматизации распределительных сетей 11

6.2 Основная схема автоматизации распределительной сети 11

6.2.1 Проектирование системы автоматизации распределения 12

6.2.2 Автоматическая работа распределительной сети 12

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 15

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 16

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность и повышенный интерес к применению методов искусственного интеллекта в энергетике обусловлены как основными трендами развития энергетики (интеллектуальная энергетика, цифровая энергетика, «умные» цифровые двойники и др.), так и повышенным интересом к применению систем искусственного интеллекта, который в нашей стране в существенной мере был инициирован принятием «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 г.». В связи с тем, что на уровне СМИ и популярных изданий не проводится различия между научным направлением «Искусственный интеллект» и продуктами ИИ, область применения которых повсеместно расширяется, звучат клише «Искусственный интеллект решит»,

---

«Искусственный интеллект обеспечит» и т.п. В статье делается попытка проанализировать сложившуюся ситуацию, в первую очередь применительно к энергетике, на основе профессионального опыта автора и результатов участия в ряде научных конференций, на которых обсуждаются вопросы развития и применения методов и систем искусственного интеллекта. При этом необходимо затронуть вопросы цифровизации и интеллектуализации энергетики, которые во многом повлияли на возросший интерес к такой теме, как

«Искусственный интеллект». В первую очередь определяется необходимостью решения проблем управления развитием и функционированием интеллектуальных интегрированных энергетических систем в условиях цифровой трансформации, поэтому сначала определимся с основными терминами.

Рассматриваются методы и технологии ИИ, применяемые и перспективные для применения в энергетике.

1 ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Под искусственным интеллектом (ИИ) подразумевается система, которая позволяет пользователю через формулирование целей получать нужные результаты. При этом человек не создает специальные алгоритмы для каждого набора входных параметров - система должна сама уметь находить решения в заданных ограничениях под конкретную цель. Основным знаком качества искусственного интеллекта, как правило, является меньшее количество неверно принятых решений в сравнении с интеллектом человека.

Однако такой критерий сложно представить в электроэнергетике, так как человек в принципе не способен решать задачи по защите электротехнического оборудования. Поэтому, говоря о применении методов искусственного интеллекта для решения задачи проектирования таких сложных и ответственных систем, подразумевается задание пользователем целей и критериев оптимальности, в условиях которых система сама будет находить решение.

Стоит отметить, что эффективность данных систем ограничена невозможностью объяснить методы решения и действия пользователю. Большинство подобных приложений, применяющих систему искусственно интеллекта, работают внутри так называемого «черного ящика».

2 НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ
Искусственный интеллект способен выполнять задачи и приобретать новые навыки благодаря машинному обучению. В отличии от классического обучения, при котором вся необходимая информация загружается в систему заранее, алгоритмы машинного обучения предполагают развитие системы самостоятельно, посредством изучения доступной информации.

---

Искусственный интеллект активно внедряется в разнообразные системы: информационные, системы связи, а также системы электроснабжения и прочие энергетические системы. Основные направления использования интеллекта в электроэнергетике можно разделить на три группы:

• 
  К первой группе относятся задачи, которые связаны с увеличением энергетической эффективности, например, мониторинг данных о фактическом потреблении электрической энергии
  
• 
  Ко второй группе относятся задачи, которые связаны с процессом интеллектуализации, например, разработка алгоритмов функционирования системы “умный дом”, обработка результатов мониторинга состояния энергетических объектов, управление нагрузкой и т.п.
  
• 
  К третьей группе относятся задачи, которые связаны с прогнозированием, например, применение искусственного интеллекта для оптимизации работы оборудования, прогнозирования выработки и потребления энергии и т.п.
  

3 АНАЛИЗ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, ПРИМЕНЯЕМЫХ И ПЕРСПЕКТИВНЫХ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ В ЭНЕРГЕТИКЕ
С началом цифровой трансформации энергетики отмечалось, что на разных этапах производства, транспортировки и потребления энергии с целью уменьшения издержек и снижения штрафных санкций за недопоставку энергии могут быть использованы такие современные информационные технологии, как:

1. Индустриальный Интернет (Интернет вещей в промышленности) для телеизмерений параметров энергосистемы.

2. Технологии анализа больших данных (BigData) с целью прогнозирования поведения энергосистемы.

3. BIM (Building Information Model) − технологии для объектов энергетики (электростанций, подстанций и др.).

4. ГИС-технологии для объектов энергетики, связанных с транспортировкой топливно - энергетических ресурсов (линии электропередач и др.).

5. Технология дистанционного зондирования Земли для наблюдения за природными и техногенными факторами.

6. Спутниковые навигационные системы для контроля дискретного транспорта совместно с ГИС-технологиями.

Кроме того, с целью унификации и упрощения обмена данными предлагалось применение онтологической модели деятельности предприятия (Business Entity Ontological Model – BEOM). Применение BEOM в рамках отрасли в целом позволяет создать целостную динамически эволюционирующую модель, структурирующую и описывающую деятельность по задачам, организационным структурам,

---

территориям и объектам, что позволит организовывать и транслировать накопленный в конкретных ситуациях опыт.

В программе «Цифровая экономика» основными сквозными цифровыми технологиями, которые упоминаются в Программе, были объявлены:

• 
  большие данные;
  
• 
  нейротехнологии и искусственный интеллект;
  
• 
  системы распределенного реестра;
  
• 
  квантовые технологии;
  
• 
  новые производственные технологии;
  
• 
  промышленный интернет;
  
• 
  компоненты робототехники и сенсорика;
  
• 
  технологии беспроводной связи;
  
• 
  технологии виртуальной и дополненной реальностей.
  

4 МЕТОДЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ПОДСТАНЦИИ
Существуют системы, определяющие потребности пользователя – рассмотрим приложение, которое предлагает пользователю контекстную рекламу. В данном случае демонстрация нерелевантного товара или услуги не принесет серьезного ущерба, кроме потери денежных средств. Однако если релейная защита или противоаварийная автоматика, обеспечивающая защиту критически важной отрасли инфраструктуры целой страны, действие которой распространяющаяся на несколько регионов, имеет хоть малую вероятность дать неправильное управляющее воздействие, мы рискуем претерпеть колоссальные убытки и быть свидетелями непоправимых последствий.

Поэтому перед началом работы, получив конкретные данные от системы, специалисту необходимо проверить логику работы на соответствие заданному алгоритму действий. Вследствие этого, в требования к промышленному искусственному интеллекту входят методы, позволяющие в явном виде определить почему система пришла к такому или иному выводу.

5 ДАННЫЕ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ
Большие данные изменили подходы к ведению бизнеса, управлению и исследованиям. В традиционной парадигме используются структурированные наборы взаимосвязанных данных, которые имеют строго определенное представление.

Технологии больших данных имеют огромный потенциал применения в электроэнергетике, где активно внедряются всевозможные инновации в области измерений, управления и связи, повышающие эффективность и надежность энергосистем. Интеллектуальные системы учета, системы векторных измерений, датчики, установленные на оборудовании, и многие другие цифровые решения генерируют невероятный объем данных.

---

Если эти данные синхронизировать, например, с информацией о погоде, геопозицией, фотоснимками и видеозаписями, то такие данные можно назвать уже «большими»

Предприятия электроэнергетики ежегодно имеют дело с тысячами терабайт новых данных. Как показано в таблице 1, эти данные поступают из различных источников, в различном формате и с различной скоростью.

Таблица 1 — Источники данных в электроэнергетике

Источник данных	Данные	Скорость сбора
SCADA	Потоки мощности, выработка, нагрузка, статус оборудования, топология сети	Секунды–минуты
Блоки векторных измерений	Мгновенные комплексные значения напряжения и силы тока	Миллисекунды
Умные приборы учета	Мощность, потребление электроэнергии, параметры окружающей среды	Секунды–минуты
Регистраторы качества электроэнергии	Активная и реактивная мощность, мгновенные значения напряжения и силы тока	Миллисекунды - секунды

продолжение таблицы 1

Электрический транспорт	Уровень заряда батареи, геопозиция	Минуты–часы
Датчики на оборудовании	Температура, вибрация, фотографии, видеосъемка	Дни–месяцы
Метеостанции	Температура, влажность, скорость ветра, облачность, частота ударов молнии	Секунды–минуты
Рынок электроэнергии	Цены на электроэнергию	Часы–дни
Клиенты	Данные договоров, записи звонков, счета, данные об оплате, социальные сети	Дни–месяцы

При обработке данных можно получить ценную информацию для повышения надежности, рентабельности, энергоэффективности, эксплуатации, планирования, управления активами и простоями, а также для повышения удобства клиентов и устойчивости сети. Эффекты от внедрения аналитики больших данных усиливаются

в условиях активной интеграции распределенной энергетики в энергосистемы.

---

Смотрите также файлы

• Испытания дружбы.docx

• Вставьте модальный глагол в скобках в правильной форме Prteritum.docx

• Сказка Цели обучения по иметь общее представление о художественном произведении, осмысливать тему.docx

• Иностранный язык.docx

• Оставить отзыв.pdf