Бояркин Денис Александрович, Крупенёв Дмитрий Сергеевич, Якубовский Дмитрий Викторович

Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН

В статье рассматривается вопрос повышения вычислительной эффективности методики оценки балансовой надёжности электроэнергетических систем на основе метода Монте-Карло. При использовании данного метода скорость и точность выполнения расчёта зависит от числа анализируемых случайных состояний моделируемой системы. Под анализом понимается решение задачи потокораспределения для каждого случайно сгенерированного состояния. Это достаточно трудоёмкий процесс, поэтому сокращение числа анализируемых состояний при сохранении точности оценки позволит повысить скорость расчёта в целом. Для этого предлагается использовать методы машинного обучения, задача которых – определять дефицит мощности энергосистемы без обращения к оптимизационным методам. При расчётах были использованы метод опорных векторов и случайного леса, оценена жизнеспособность предлагаемого подхода при оценке балансовой надёжности тестовой электроэнергетической системы

электроэнергетические системы, оценка надежности, метод Монте-Карло, машинное обучение