Применение гибридных интеллектуальных систем в энергетике

Очередной импульс разработки в области автоматизации проектирования и мониторинга параметров электрических сетей дали достижения в создании систем искусственного интеллекта и, в первую очередь, теории экспертных систем и баз знаний, а также искусственных нейронных сетей (ИНС). Объясняется это тем обстоятельством, что экспертные системы и ИНС позволяют работать с недостаточно формализованными методами и моделями, какими является основная часть методов структурного и параметрического синтеза энергосистем. Одним из классов экспертных систем в настоящее время являются гибридные экспертные системы (ГЭС), позволяющие не только объединять разные модели представления знаний в базах знаний, но и использовать несколько технологий их обработки, что делает этот вид систем достаточно гибкими при настройке на конкретную предметную область. В процессе проектирования и эксплуатации городских электрических сетей возникает множество проблем, связанных с решением плохо формализуемых задач и хранением большого объема инженерных данных и знаний. Одна из таких задач - задача прогнозирования электрических нагрузок на определенный временной период, обусловленная технологическими и экономическими причинами. С другой стороны развитие технологии «Индустрия 4» требует от инженеров-энергетиков владения навыками применения интеллектуальных систем и систем, основанных на знаниях. В работе представлен подход к решению задачи прогнозирования электрических нагрузок городской электросети на основе гибридных интеллектуальных систем. В состав таких систем входят как экспертные системы, так и искусственные нейронные сети. Рассмотрены основные направления применения методологии нейронных сетей в энергетике. Разработаны функциональная и инфологическая модели системы автоматизации проектирования энергосистем, содержащей банк инженерных знаний в этой предметной области и основанной на методах и алгоритмах гибридных интеллектуальных систем, адаптированных к таким плохо формализуемым процессам, как функциональный и параметрический синтез.