Характеристики современных энергосистем предъявляют повышенные требования к быстродействию и адаптивности противоаварийного управления, которые могут быть удовлетворены за счет применения алгоритмов машинного обучения. Недетерминированная основа данного класса алгоритмов позволяет за счет выявления нечетких и неявных корреляций в обучающих данных выполнять синтез закона противоаварийного управления в темпе протекания переходного процесса. Одной из ключевых задач при использовании алгоритмов машинного обучения в противоаварийном управлении энергосистем является обеспечение быстродействия за счет снижения размерности решаемой задачи. В исследовании приводится методика решения задачи выбора информативных признаков для синтеза закона противоаварийного управления на основе алгоритмов машинного обучения. Апробация методики выполнена на данных, полученных в результате численного моделирования с использованием математической модели IEEE24. В выводах приводятся основные результаты исследования и направления для будущих работ.
Оформите подписку, чтобы получить доступ к этим материалам
Уже зарегистрированы? Тогда авторизуйтесь.
