В рамках программы по цифровизации и развитию интеллектуальных электрических сетей («Smart Grid») разработан программный комплекс, реализующий метод динамической оптимизации электрических режимов для определения наиболее эффективных управляющих воздействий. Динамическая оптимизация выполняется на данных телеметрии для точной модели энергосистемы через прогнозирование режимов работы с помощью искусственных глубоких нейронных сетей. Специально подобранная архитектура нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью (LSTM) позволяет прогнозировать режимы в реальном времени, что необходимо для практических нужд оперативного диспетчерского управления.

В развитие теории управления электроэнергетическими системами впервые разработан и применен метод количественной оценки гибкости системы, в котором в качестве меры гибкости рассматривается величина, показывающая уровни и сочетания небалансов (неопределенностей), которые могут быть скомпенсированы без возникновения дефицита мощности или ввода аварийных резервов. Постоянно определяемая в режиме реального времени характеристика гибкости энергосистемы особенно важна для управления системами с большой долей стохастической генерации энергии от возобновляемых источников и активных потребителей.

Подход обеспечивает более гибкое и адаптивное управление режимами электрической сети с получением значительного экономического эффекта в виде снижения потерь энергии и увеличения пропускной способности электрических сетей. Данное программное обеспечение в составе ПВК «АНАРЭС» успешно внедрено в ряде крупных энергокомпаний Иркутской и Магаданской областей.