Статья посвящена разработке принципов организации централизованной автоматики восстановления и оптимизации нормального режима энергорайонов с распределенными энергетическими ресурсами. Цель исследования - повышение надежности функционирования распределительных электрических сетей за счет перехода к интеллектуальному управлению без вмешательства человека. Методы исследования базируются на технологиях искусственного интеллекта, объединяющих математический аппарат графовых нейронных сетей и алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Предложен метод послеаварийного восстановления нормального режима энергорайона с распределенными энергетическими ресурсами, позволяющий преодолеть вычислительные ограничения традиционных комбинаторных подходов. Проведено тестирование предложенной автоматики на примере распределительной сети среднего напряжения энергорайона с использованием программной среды pandapower. Показано, что совместное применение графовых нейронных сетей и обучения с подкреплением обеспечивает высокую скорость и эффективность синтеза управляющих воздействий. Обоснованы преимущества и потенциал внедрения предлагаемой интеллектуальной автоматики для обеспечения отказоустойчивости энергорайонов с распределенными энергетическими ресурсами.
Библиографическая ссылка
КУЛИКОВ А.Л., Гурина Л.А., Томин Н.В. ЦЕНТРАЛИЗОВАННАЯ АВТОМАТИКА ВОССТАНОВЛЕНИЯ НОРМАЛЬНОГО РЕЖИМА ЭНЕРГОРАЙОНА С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ РЕСУРСАМИ // Электричество. №9. 2026. C.4-16. DOI: 10.24160/0013-5380-2026-9-4-16
