XVI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2024

Сейчас происходят процессы, связанные с развитием промышленности. В этой связи в разных странах наблюдается востребованность по поставкам электроэнергии. У потребителей есть ожидание от поставщиков того, что они будут уменьшать тарифы, связанные с электроэнергией. Тогда следует следить за показателями надежности, связанными с услугами [1, 2].

Уже несколько лет реализуется концепция автоматизации, связанными с технологиями Smart Grid. Ее считают, как реализацию энергетических систем новых поколений. Энергетические системы, которая образованы при помощи принципов Smart Grid, будут производить передачу не только энергетических составляющих, но и информационных потоков. В этой связи потенциальные потребители (разных уровней, в том числе и бытовых) электроэнергии можно охарактеризовать возможностями того, чтобы было взаимодействие с энергосистемами. Идет управление тарифами, прогнозирование и планирование потребления, выбор поставщиков и др.

По мере того, как идет внедрение и развёртывание инфраструктур Smart Grid, необходимо опираться на достаточно большую множество наукоемких систем аналитических мероприятий [3]. По ним мы можно указать следующие:

- осуществление разработок для множества методических подходов в сфере системного анализа и принятия решений. Они ведут к тому, что проводится эффективная разработка и внедрение компонентов информационных систем Smart Grid;

- осуществление разработок по методическому аппарату, который обуславливает создание унифицированных моделей данных, связанных с информационными системами Smart Grid;

- осуществление формирования эффективных подходов, которые связаны с процессами прогнозирования [5, 6] параметров объектов в сфере электроэнергетики. Они предоставляют возможности на их основе для создания прогнозирующих программных модулей, чтобы создавать информационные системы Smart Grid.

- осуществление исследований по вопросам, которые связаны с оценками характеристик надежности систем для мониторинга и прогнозирования.

Кроме того, при том, что есть весьма развитый аппарат в сфере системного анализа и общей теории систем, мы можем говорить о том, что существует объективная необходимость в разработках системно-аналитических подходов. В качестве такого методического аппарата мы можем считать комплексы методик, которые относятся к разработкам информационных систем, сформированных в рамках Smart Grid.

По подобным условиям осуществление разработок, относящихся к теоретическим направлениям в системном анализе формирования информационных систем по Smart Grid ,мы можем анализировать как достаточно перспективную проблему.

Соответствующие особенности, которые связаны со способами системного анализа и принятию решений в рамках формирования и развертывания составляющих информационных систем [4] при процедурах мониторинга характеристик электроэнергетических комплексов в технологиях Smart Grid рассматриваются в большом числе работ. Внутри подобного направления наблюдается еще соответствующее число нормативно правовых документов. Они в определенной мере предоставляют возможности для описания направлений, в которых происходит развитие стандартов в сфере Smart Grid. Так как технология сама по себе является достаточно новой, исследователи видят расплывчатость и несогласованность по описанию некоторых понятий. Также, не всегда есть полноценная информация по результатам исследований.

Ключевая база для любых информационных систем, в том числе и систем мониторинга и прогнозирования может считаться как модель данных. Она дает описание ключевых компонент систем и предметных областей. Для современных этапов развития системных способов разработки ИС можно говорить об устойчивой тенденции при формировании унифицированных моделей данных. Созданные информационные системы в рамках подобных принципах будут обладать большими интеграционными возможностями с такими же системами.

В качестве одного из базовых методических средств в ходе автоматизации при формировании моделей данных по предметным областям можно объектно-ориентированный анализ и его языковая интерпретация — унифицированный язык моделирования UML. Комплексы UML моделей данных предметной области будут объединены в так называемы единые информационные модели (CIM-модель), содержащие исчерпывающую информацию о статических и динамических свойствах системы. В области электроэнергетики существует базовая CIM-модель", описывающая модели данных для информационных систем электроэнергетических объектов. С другой стороны, несмотря на наличие такой модели отсутствует методика разработки реляционной базы данных по данной модели при реализации конкретных систем, например систем мониторинга и прогнозирования параметров электроэнергетических комплексов.

В современных условиях, когда внедряются новые информационные технологии, технологий искусственного интеллекта и увеличения производительности вычислительных систем появилась возможность реализовать достаточно сложные, с вычислительной точки зрения, алгоритмы. Одним из самых перспективных направлений в прогнозировании параметров электроэнергетических систем является применение искусственных нейронных сетей. Они будут включаться в состав разных прикладных программ.

Список литературы:

1. Федорков, Е. Д. Об особенностях прогнозирования в ходе проектирования электронных компонентов // Современные материалы, техника и технология: сборник научных статей 10-й Международной научно-практической конференции, Курск, 30 декабря 2020 года. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2020. – С. 408-412.

2. Федорков, Е. Д. Об методах прогнозирования при проектировании электронных компонентов // Современные материалы, техника и технология: сборник научных статей 10-й Международной научно-практической конференции, Курск, 30 декабря 2020 года. – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2020. – С. 412-416.

3. Клименко Ю.А., Преображенский А.П. Разработка адаптационного модуля управления энергоснабжением потребителя // В сборнике: Альтернативная и интеллектуальная энергетика. Материалы II Международной научно-практической конференции. 2020. С. 210-211.

4. Клименко Ю.А., Преображенский А.П. Проблемы использования интеллектуальных технологий в распределенных электрических системах // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2020. № 2 (33). С. 31-33.

5. Преображенский Ю.П. Об управлении электронными устройствами // В сборнике: Школа молодых новаторов. Сборник научных статей международной молодежной научной конференции. В 2-х томах. 2020. С. 137-141.