Массель Людмила Васильевна, Гергет Ольга Михайловна, Массель Алексей Геннадьевич, Мамедов Тимур Габилович

Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, Томский политехнический университет

В статье рассматриваются возможности применения методов машинного обучения (искусственных нейронных сетей (ИНС) и генетических алгоритмов (ГА) для формирования управляющих воздействий при применении концепции ситуационного управления для интеллектуальной поддержки принятия стратегических решений по развитию энергетики. На первом этапе рассматривается применение ИНС с целью классификации экстремальных ситуаций в энергетике, для предотвращения развития которых подбираются наиболее эффективные управляющие воздействия (превентивные меры), с тем, чтобы предотвратить перерастание критической ситуации в чрезвычайную. Генетические алгоритмы предлагается использовать для определения весовых коэффициентов при обучении ИНС. Приводятся алгоритм построения классификатора на основе нейронной сети и демонстрационная задача на примере данных о генерации и потреблении Объединенной электроэнергетической системы (ОЭС) Сибири.

ситуационное управление, машинное обучение, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, экстремальные ситуации в энергетике, управляющие воздействия (превентивные меры).