Адаптивная система управления и прогнозирования жизненного цикла оборудования электроэнергетических систем на основе методов глубокого машинного обучения

Проблема создания надежных электроэнергетических систем нового поколения для обеспечения качественного и бесперебойного электроснабжения потребителей, в настоящее время заключается в том числе в создании эффективных систем оперативно-технологического управления оборудованием электроэнергетических систем, то есть комплекса мер по управлению технологическими режимами работы и эксплуатационным состоянием объектов электросетевого хозяйства. Для решения представленных проблем в проекте предлагается разработка модели адаптивной системы управления и прогнозирования жизненного цикла оборудования электроэнергетических систем на основе методов глубокого машинного обучения. Основной вклад в данную область науки заключается в выявлении, систематизации и адаптации факторов и критериев взаимного влияния параметров электросетевого оборудования, режимов его работы, структуры, функционального состояния и топологии сети, а также в формировании и накоплении базы знаний об эффективных условиях функционирования и эксплуатации оборудования и разработке нового подхода к оперативно-технологическому управлению оборудованием электроэнергетических систем и прогнозированию его остаточного ресурса. Кроме этого новизна представленного решения связана с обоснованием возможности реализации разрабатываемой системы на базе доступной технологической информации в условиях неполноты исходных данных; с разработкой структуры искусственных интеллектуальных сетей на основе машинного обучения для реализации многоуровневой комплексной оценки функционального состояния электросетевого оборудования.