Модель системи керування енергопостачанням від різних джерел енергії на основі машинного навчання

Abstract

Об'єктом роботи є процес керування енергопотоками в локальній системі енергопостачання з відновлюваними джерелами енергії та централізованою мережею. Предмет роботи – модель інтелектуальної системи автоматизованого перемикання між джерелами енергії в локальній системі енергопостачання. Мета роботи – підвищення ефективності та надійності локальної системи енергопостачання шляхом синтезу інтелектуальної системи автоматизованого перемикання між джерелами енергії. Проаналізовано особливості керування енергопотоками в локальних системах енергопостачання з відновлюваними джерелами енергії та централізованою мережею. Показані недоліки традиційних підходів до перемикання між джерелами та перспективність використання інтелектуальних методів. Розроблено структуру локальної системи енергопостачання, в якій обробляються дані про стан системи, прогнозується генерація електричної енергії сонячною електростанцією та електричне навантаження споживача для оптимізації режимів перемикання джерел енергії. Побудовано математичну модель локальної системи енергопостачання. Мовою Python розроблено імітаційну модель локальної системи енергопостачання. Для прийняття рішень щодо перемикання джерел енергії використано навчання з підкріпленням. Результати імітаційного моделювання показали, що впровадження запропонованої інтелектуальної системи автоматизованого перемикання джерел енергії дозволяє зменшити витрати на електроенергію до 17,6% порівняно з традиційним підходом, а також зменшити кількість перемикань.