Использование машинного обучения в ситуационном управлении применительно к задачам электроэнергетики
В статье рассматриваются возможности применения методов машинного обучения (искусственных нейронных сетей (ИНС) и генетических алгоритмов (ГА) для формирования управляющих воздействий при применении концепции ситуационного управления для интеллектуальной поддержки принятия стратегических решений по развитию энергетики. На первом этапе рассматривается применение ИНС с целью классификации экстремальных ситуаций в энергетике, для предотвращения развития которых подбираются наиболее эффективные управляющие воздействия (превентивные меры), с тем, чтобы предотвратить перерастание критической ситуации в чрезвычайную. Генетические алгоритмы предлагается использовать для определения весовых коэффициентов при обучении ИНС. Приводятся алгоритм построения классификатора на основе нейронной сети и демонстрационная задача на примере данных о генерации и потреблении Объединенной электроэнергетической системы (ОЭС) Сибири.
Библиографическая ссылка
Массель Л.В., Гергет О.М, Массель А.Г., Мамедов Т.Г. Использование машинного обучения в ситуационном управлении применительно к задачам электроэнергетики // Информационные и математические технологии в науке и управлении. №3(15). 2019. C.5-17. DOI: 10.25729/2413-0133-2019-3-01
