Разработка интеллектуальной мультиагентной системы для моделирования глубоко интегрированных технологических систем в электроэнергетике

Объектом исследования являются глубоко интегрированные технологические системы в электроэнергетике. Цель работы: обоснование необходимости разработки и внедрения цифровых систем комплексного анализа и моделирования субъектов энергетической системы на базе мультиагентного подхода и методов машинного обучения с подкреплением. Методы проведения работы: декомпозиция, анализ, синтез, математическое и компьютерное моделирование, машинное обучение, теория мультиагентного управления. Результаты работы: ˗ проведен анализ существующих подходов к проектированию, разработке и использованию мультиагентных систем применительно к задачам оптимального управления, а также программного обеспечения для реализации таких систем; ˗ проведен анализ современных проблем и особенностей электроэнергетических систем с точки зрения задач прогнозирования, планирования, диспетчерского управления с учетом особенностей гидроэнергетики, рынков электроэнергии и внедрения технологий возобновляемой энергетики; ˗ проанализированы подходы к созданию цифровых двойников объектов электроэнергетики, установлена и обоснована их связь с мультиагентным моделированием, при этом показана необходимость использования детальной декомпозиции электроэнергетических систем электроэнергетики и применения математического и компьютерного моделирования на уровне физических процессов, протекающих в электрооборудовании; ˗ подтверждена гипотеза об эффективности применения мультиагентного подхода и современных методов машинного обучения с подкреплением для комплексного решения задач управления в электроэнергетике. Область применения результатов: результаты будут использоваться для реализации запланированных в последующих этапах работы программного обеспечения, новых математических моделей, методов и подходов моделирования и управления сложными распределенными энергетическими системами, работающими в условиях взаимодействия множества субъектов с различными интересами. Рекомендации по внедрению: предложенные подходы могут быть использованы при создании систем оптимизации и автоматизации управления объектами электроэнергетики на основе мультиагентного подхода и машинного обучения с подкреплением. Значимость работы: разработанные на базе предложенных подходов инструменты позволят повысить быстродействие и качество принятия решений по управлению энергосистемой, при этом минимизируя недостатки больших данных и сложность обрабатываемой информации за счет применения методом машинного обучения, что в конечном счете позволит обеспечить надежность электроснабжения потребителей и требуемый уровень качества электрической энергии. Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: разработка и реализация мультиагентной системы, ее базы данных и знаний, подсистем сбора, передач и хранения цифровых данных; апробация полученной системы на реальных объектах, таких как гидроэлектрическая станция.