Повышение вычислительной эффективности метода Монте-Карло и его применение для оценки надёжности электроэнергетических систем

Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний) широко применяется при решении задач в различных областях науки с использованием компьютерного моделирования. Для многих из них он является единственной возможностью для получения достаточно точного ответа за приемлемое время. При моделировании сложных систем методом Монте-Карло для достижения результата с заданной точностью обычно требуется расчёт большого количества случайных состояний, что серьезно влияет на скорость проведения расчётов, которые могут длится недопустимо долгое время. Низкая скорость расчёта может неблагоприятно сказаться на применимости этого метода, особенно это важно в задачах оперативного расчёта. Поэтому усовершенствование процедур, реализованных в рамках метода Монте-Карло, позволяющих повысить его вычислительную эффективность в решении задач моделирования, является важной проблемой, требующей решения. Данный проект посвящен разработке подходов и методов, позволяющих повысить вычислительную эффективность и точность метода статистических испытаний с помощью применения методов машинного обучения и технологий распараллеливания. Эффективность предложенных подходов и методов будет продемонстрирована с помощью программного комплекса для оценки надежности электроэнергетических систем (ЭЭС) методом Монте-Карло.