ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДЕФИЦИТОВ МОЩНОСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

В статье рассматривается вопрос повышения вычислительной эффективности методики оценки балансовой надёжности электроэнергетических систем на основе метода Монте -Карло. При использовании данного метода скорость и точность выполнения расчёта зависит от числа анализируемых случайных состояний моделир уемой системы. Под анализом понимается решение задачи потокораспределения для каждого случайно сгенерированного состояния. Это достаточно трудоёмкий процесс, поэтому сокращение числа анализируемых состояний при сохранении точности оценки позволит повысить скорость расчёта в целом. Для этого предлагается использовать методы машинного обучения, задача которых – определять дефицит мощности энергосистемы без обращения к оптимизационным методам. При расчётах были использованы метод опорных векторов и случайного леса, оценена жизнеспособность предлагаемого подхода при оценке балансовой надёжности тестовой электроэнергетической системы.