УДК 621.311:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.11.09.008
Авторы
Лиза Алаудиновна Албогачиева,
Чеченский государственный университет им. А.А. Кадырова, Грозный, Российская Федерация
Юлия Юрьевна Вассунова,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Российская Федерация
Аннотация
Статья посвящена применению методов машинного обучения для оптимизации работы электрических сетей. Рассматриваются подходы к прогнозированию потребления электроэнергии, управлению нагрузкой и распределением мощности с учётом сезонных и климатических факторов. Описаны методы для выявления аномалий и предотвращения аварийных ситуаций с использованием анализа больших данных и предсказательных моделей. Особое внимание уделено оптимизации обслуживания оборудования, повышению энергоэффективности и минимизации потерь на всех этапах передачи и распределения электроэнергии. Обоснованы перспективы машинного обучения для интеграции возобновляемых источников энергии и автоматизации управления сетью.
Ключевые слова
электрические сети, машинное обучение, прогнозирование нагрузки, энергоэффективность, оптимизация распределения, предотвращение аварий, большие данные, возобновляемые источники энергии
