Алгоритм оптимизации режима работы электроэнергетического объекта в условиях неопределенности на основе регрессионных моделей

В статье рассмотрены вопросы алгоритмизации решения задач оптимизации режима работы электроэнергетических объектов в условиях неопределенности информации. Сформулирован критерий оптимизации Лапласа-Байеса. Предложен алгоритм разработки инструментов, позволяющих оптимизировать режимы работы технологических агрегатов электроэнергетической системы, основанный на применении регрессионных моделей, которые обеспечивают их экономичность и безопасную эксплуатацию. Предложенный подход позволяет учитывать функциональные ограничения в виде равенств и неравенств при оптимизации режимов работы энергосистем в условиях частичной неопределенности исходной информации о нагрузках узлов. Проверены на адекватность разработанные модели по известным критериям. Также исследованы зависимости точности регрессионной модели от числа выборок в статистическом эксперименте, результаты которого показали, что в условиях наличия функциональных ограничений в виде неравенств, точность регрессионной модели существенно зависит от числа выборок. В качестве регрессионной модели принято уравнение в квадратичной форме. Переменными являются нагрузки на узлах, а выходные оптимизируемые параметры являются активные мощности станций, участвующие в оптимизации. Приводятся результаты исследования вопросов учета в виде неравенств, при оптимизации режимов работы электроэнергетических объектов в условиях частичной неопределенности исходной информации с учетом функциональных ограничений в нагрузках узлов.
{"references":["1.\tAbaci, K., Yamacli, V.: Hybrid Artificial Neural Network by Using Differential Search Algorithm for Solving Power Flow Problem. Advances in Electrical and Computer Engineering 19(4), 57-64 (2019). doi:10.4316/AECE.2019.04007.","2.\tKhakimovich, S.I., Sharabidinovich, K.U., Babevich, S.S., The problems of integration of the systems of distrusted heterogeneous data in the basis of layered radial basis adaptive neuron networks / Journal of Critical Reviews, 2020, 7(14), стр. 220–224 DOI: 10.1109/ICISCT47635.2019.9012027","3.\tPorubay, O. V. (2020). Decision-making under conditions of definition and risk based on strict methods. Chemical Technology, Control and Management, 2020(5), 77-82. DOI: https://doi.org/10.34920/2020.5-6.77-82","4.\tSiddikov, I., & Porubay, O. (2021). Neural network model of decision making in electric power facilities under conditions of uncertainty. In E3S Web of Conferences (Vol. 304). EDP Sciences. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130401001","5.\tSiddikov, I. K., & Porubay, O. V. (2022, June). Neuro-fuzzy system for regulating the processes of power flows in electric power facilities. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2432, No. 1, p. 020010). AIP Publishing LLC. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0089473","6.\tSiddikov, I., Porubay, O., & Mirjalilov, O. (2022, December). An algorithm for optimizing short-term modes of electric power systems, taking into account the conditions of the nature of the probability of the information flow of data. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 2373, No. 8, p. 082014). IOP Publishing. DOI: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2373/8/082014/pdf","7.\tBocharov, V., Danilov, A., Burkovsky, V., Gusev, K., Gusev, P. Analysis of resource availability of production enterprise based on fuzzy neural network // Smart Innovation, Systems and Technologies, 2021, 187, стр. 459–467","8.\tRoald L. A., Molzahn D. K., and Tobler A. F., \"Power System Optimization with Uncertainty and AC Power Flow: Analysis of an Iterative Algorithm,\" in 10th IREP Symp. Bulk Power Syst. Dynamics Control, Espinho, Portugal, Aug. 2017.","9.\tSiddikov I.Kh., Porubay O.V., Lazareva M.V., Abdulkhamidov A.A. Trends in the development of intelligent systems when making management decisions in Uzbekistan / International scientific journal \"Universum: technical sciences\" / Issue 2 (71) (2020) / Moscow / pp.10-14","10.\tSiddikov, I.X., Sherboboyeva, G.B., Rustamova, M.B. Synthesis of a terminal control system for discrete nonlinear objects with PWM modulation // Journal of Physics: Conference Series, 2020, 1691(1), 012040","11.\tSiddikov I.X., Umurzakova D.M., Mathematical Modeling of Transient Processes of the Automatic Control System of Water Level in the Steam Generator // Universal Journal of Mechanical Engineering. ISSN: 2332-3361 (Online), Volume 7. No.4. 2019 y., P. 139-146. DOI: 10.13189/ujme.2019.070401","12.\tSiddikov I.X., Umurzakova D.M., Synthesis Algorithm for Fuzzy-logic Controllers // 14th International IEEE Scientific and Technical Conference Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines, Dynamics 2020 - Proceedings, 2020, 9306165. DOI: 10.1109/Dynamics50954.2020.9306165","13.\tXakimovich, Siddikov Isamidin, and Bakhrieva Xurshida Askarxodjaevna. \"Designs neuro-fuzzy models in control problems of a steam heater.\" Universal Journal of Electrical and Electronic Engineering 6.5 (2019): 359-365.","14.\tGayibov T.Sh., Samadjanov E.A., Reymov K.M. Optimization of electrical networks modes under conditions of partial uncertainty of initial information. // Proceedings of the International Scientific and Technical Conference \"Current state and prospects for the development of energy\", in 2 volumes. - Tashkent, Tashkent State Technical University named after. Beruni, 2011. T1 - 246 p., T2 - 241 p.","15.\tGayibov T., Latipov Sh., Abdurashidov D., Pulatov B. and Davirov A. Algorithm for power systems mode optimization taking into account the frequency change in terms of probablistic nature of initial information. //IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 883 (2020) 012185. doi:10.1088/1757-899X/883/1/012185","16.\tGayibov T.Sh. Latipov Sh.Sh. Accounting for constraints in the form of inequalities in the optimal planning of power system modes under conditions of initial information uncertainty T.: Izd. ESU, 2019. 60 p.Murty P.S.R., Operation and Control in Power Systems. B.S. Publications, Hyderabad, 2008. –410 p.","17.\tTulkin Gayibov (2023, January). Optimization of power systems modes taking into account the influence of electrical networks In AIP Conference Proceedings 2552, 040016 (2023). AIP Publishing LLC. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0130726","18.\tПорубай, О. В., & Амиров, А. Р. (2021). ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА НА ОСНОВЕ СТРОГИХ МЕТОДОВ. Universum: технические науки, (6-1), 32-33.","19.\tПорубай, О. В. (2021). ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ СТРОГИХ МЕТОДОВ. In Актуальные вопросы техники, науки, технологии (pp. 423-427)","20.\tСиддиков, И. Х., & Порубай, О. В. (2021). ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА НА ОСНОВЕ СТРОГИХ МЕТОДОВ. In СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПРИКЛАДНЫХ НАУК (pp. 208-214).","21.\tСиддиков И.Х., & Порубай О.В. (2022). Обзор многокритериальной модели принятия решений электроэнергетического сектора в Республике Узбекистан. Процветание науки, (5 (11)), 3-11."]}