Махмуд Омар Шукур Махмуд. Интеллектуализация управления процессами энергоснабжения на основе нечетких моделей прогнозирования и регулирования

brief description

Махмуд Омар Шукур Махмуд. Интеллектуализация управления процессами энергоснабжения на основе нечетких моделей прогнозирования и регулирования: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.13.01 / Махмуд Омар Шукур Махмуд;[Место защиты: ФГБОУ ВО Воронежский государственный технический университет], 2017.- 174 с.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
(ФГБОУ ВО «ВГТУ», ВГТУ)
На правах рукописи
Махмуд Омар Шукур Махмуд
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ
ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РЕГУЛИРОВАНИЯ
Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы)
Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель– доктор технических наук, профессор, Бурковский В.Л.
Воронеж – 2017

Содержание
Введение 4
Глава 1 Проблематика моделирования процессов принятия
решений в условиях развивающихся электроэнергетических систем 12
1.1 Современные тенденции развития электроэнергетических
сетей 12
1.2 Методы моделирования и анализа распределенных объектов
электроэнергетики 15
1.2.1 Модели на основе аппарата теории массового обслуживания 15
1.2.2 Модели распределенных объектов электроэнергетики на основе моделей энергосистем 19
1.2.3 Модели принятия решений в электроэнергетике 25

1.3 Модели принятия управленческих решений на основе аппарата нечеткой логики 44
1.4 Цель работы и задачи исследования 49
Глава 2 Нечёткое нейросетевое прогнозирование уровня регио¬
нального энергопотребления 51
2.1 Искусственные нейронные и нечёткие нейронные сети в задачах прогнозирования 51
2.2 Обучающие алгоритмы нечеткой нейронной сети 60
2.3 Анализ факторов, влияющих на качество моделей прогноза 68
2.4 Модели краткосрочного и среднесрочного прогнозирования уровня энергопотребления 83
2.5 Выводы 106
Глава 3 Имитационное моделирование и нечёткое управление
объектами электроэнергетики 108
3.1 Построение нечёткого регулятора, как основного функционального
элемента системы управления локальной энергосистемой 108
2

3.2 Имитационная модель системы управления 116
3.3 Анализ эффективности системы управления в условиях различных режимов функционирования локальной энергосистемы 122
3.4 Выводы 128
Глава 4 Программная реализация нечетких моделей прогнозирования
и управления. Результаты практической апробации 129
4.1 Структура программного обеспечения системы прогнозирования потребления и оперативного управления региональным электроснабжением 129
4.2 Визуализация оперативной информации при работе программного комплекса 137
4.3 Практическая апробация программного комплекса в реальных условиях Воронежской энергосистемы 143

4.3.1 Прогнозирование классическим методом 143
4.3.2 Прогнозирование потребления электроэнергии на основе нечеткой нейросети 150
4.4 Выводы 157
Заключение 159
Список литературы 161
Приложение 173

bibliography

Заключение
Проведенные в рамках диссертационной работы научные исследования в области моделирования процессов принятия решений в системах прогнозирования энергоснабжения и управления региональными энергосистемами позволили получить следующие основные результаты:
1. Проведено с позиций методологии системного анализа исследование
процессов функционирования объектов региональной системы энергоснабжения и
определены основные задачи, направленные на повышение эффективности
управления.
2. Проведен анализ методов прогнозирования уровня энергопотребления и
принятия решений в системах управления процессами регионального
энергоснабжения.
3. Разработана нечеткая нейросетевая модель краткосрочного и
среднесрочного прогнозирования объемов регионального энергопотребления на
основе данных комплексного анализа динамики факторов, влияющих на
соответствующие режимы функционирования региональной энергосистемы,
отличающаяся высокой точностью прогноза.
4. Разработан алгоритм выбора оптимального метода настройки нечеткой нейронной сети, отличающийся возможностью применения данных, полученных в результате реализации многоальтернативных процедур обучения нейросетевой модели.
5. Разработана модель оперативного нечеткого регулирования в рамках системы управления распределенными локальными объектами регионального энергоснабжения, отличающаяся стабильностью обеспечения синхронизма работы генерирующих устройств, а также построено соответствующее множество решающих правил.
6. Проведен анализ эффективности модели нечеткого регулирования в
условиях различных режимов функционирования локальной энергосистемы.
159

7. Разработан программный комплекс интеллектуализации процессов
управления региональным энергоснабжением на базе нечеткой нейронной сети
прогнозирования объема энергопотребления и модели нечеткого регулирования,
отличающийся возможностью интеграции с существующими средствами
обеспечения автоматизированных систем диспетчерского управления
энергоснабжающих организаций, апробированный в реальных условиях