МЕТОД ПОДДЕРЖКИ УСТОЙЧИВОСТИ СЕТИ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

  • С.Л. Беляков Южный федеральный университет
  • А.В. Исаев Южный федеральный университет
Ключевые слова: Геоинформационное моделирование, интеллектуальная сеть, управление энергопотреблением, интеллектуальные ГИС, представление знаний

Аннотация

Рассматривается задача управления распределением энергетической мощности на терри-
тории, покрытой интеллектуальной энергосетью. Целью управления является стабилизация по-
тока энергии при наличии внешних воздействий, вызванных изменением состояния окружающей
среды. Присутствие уязвимостей обусловлено природой энергетических сетей и при определенном
стечении обстоятельств провоцирует аномалии энергоснабжения. Воздействие факторов внеш-
ней среды разнообразно по содержанию, не позволяя уверенно прогнозировать актуальные угрозы.
Описываются геоинформационные модели, использующие представление знаний образами. Ее ис-
пользование дает возможность оценивать актуальность известных угроз. Концептуально образ
включает в себя центр и допустимые преобразования центра в некотором контексте. Рассмат-
ривается случай, когда угроза нарушения работы интеллектуальной сети оценивается транс-
формированием образа в заданную область пространства, в которой размещается интеллекту-
альная сеть. Принципиальной особенностью предлагаемого подхода является оценка реализуе-
мость явления или события в заданной области пространства. Операция переноса ситуации за-
ставляет учитывать особенности топологии заданной области. Основную роль начинают играть
не столько атрибуты ситуации, как параметры порождающей ее инфраструктуры. Особенно-
стью предлагаемого подхода следует считать перенос смыслового контекста, который пред-
ставлен допустимыми преобразованиями образа. Программная функция трансформирования свя-
зывается со слоем картографического изображения. Для заданного объекта, входящего в преце-
дент-оригинал, определяется область размещения. Ее граница определяется свойствами объекта.
Если размер области размещения позволяет сконструировать объект соответствующего класса,
этот объект создается. Оценивается достоверность результата путем применения экспертного
знания о качестве объектов рассматриваемого класса. Перечисленные действия выполняются не
только над геометрией пространственного объекта. Аналогично концепции образного представ-
ления геометрии используются временные и семантические атрибуты. Формирование списка
угроз при заданном состоянии внешней среды составляет суть управления устойчивости. Анали-
зируются особенности алгоритмизации процедуры трансформации образов. Приводится способ
оценки достоверности трансформирования. Применение предложенного подхода перспективно
для интеллектуальных систем энергоснабжения, поведение которых сложным образом зависит
от факторов внешней среды.

Литература

1. Fotopoulou Maria, Rakopoulos Dimitrios, Petridis Stefanos, Drosatos Panagiotis. Assessment of
smart grid operation under emergency situations, Energy, 2024, Vol. 287, 129661.
2. Tan Zhiwei, Li Zhuo. Digital twins for sustainable design and management of smart city buildings and
municipal infrastructure, Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2024, Vol. 64, 103682.
3. Veenendaal Bert, Brovelli Maria Antonia, Wu Lixin. Cloud/web mapping and geoprocessing services –
Intelligently linking geoinformation, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016,
Vol. 114, pp. 243-244.
4. Renugadevi N., Saravanan S., Naga Sudha C.M. IoT based smart energy grid for sustainable cites,
Materials Today: Proceedings, 2023, Vol. 81, Part 2, pp. 98-104.
5. Alhamwi A., Medjroubi W., Medjroubi T., and Agert C. GIS-based urban energy systems models and
tools: Introducing a model for the optimisation of flexibilisation technologies in urban areas, Applied
Energy, 2017, Vol. 191, pp. 1-9.
6. Zhao Fang, Fashola Olushola I., Olarewaju Tolulope I., Onwumere Ijeoma. Smart city research:
A holistic and state-of-the-art literature review, Cities, 2021, Vol. 119, 103406.
7. Mardania A., Zavadskas E., and Zakuana K. A review of multi-criteria decision-making applications
to solve energy management problems: Two decades from 1995 to 2015, Renewable and Sustainable
Energy Reviews, 2017, Vol. 71, pp. 216-256.
8. Bhatt J., Shah V., and Jan O. An instrument at engineer’s review on smart grid: Critical applications
and parameters, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, Vol. 40, pp. 2017-20139.
9. rówczyńska ., Skiba ., Sztubecka ., Bazan-Krzywoszańska A., Kazak J.K., Gajownik P. Scenarios
as a tool supporting decisions in urban energy policy: The analysis using fuzzy logic, multi-criteria
analysis and GIS tools, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2021, Vol. 137, 110598.
10. Sylla Abdourahim. Thierry Coudert, Laurent Geneste, A Case-Based Reasoning (CBR) approach for
Engineer-To-Order systems performance evaluation, IFAC-PapersOnLine, 2021, Vol. 54, Issue 1,
pp. 717-722.
11. Kolodner J. Case-Based Reasoning, Morgan Kaufmann, San Mateo, 1993.
12. Zhuoa H.H., Kambhampatib Z. Model-lite planning: Case-based vs. model-based approaches,
Artificial Intelligence, 2017, 246, pp. 1-21.
13. Mostafa Noha, Haitham Saad Mohamed Ramadan, Elfarouk Omar. Renewable energy management in
smart grids by using big data analytics and machine learning, Machine Learning with Applications,
2022, Vol. 9, 100363.
14. Jing Qianzhen, Yan Jing, Wang Yanxin, He Ruixin, Lu Lei. A novel differentiable neural network architecture
automatic search method for GIS partial discharge pattern recognition, Measurement, 2022,
Vol. 195, 111154.
15. Li Yunqin, Yabuki Nobuyoshi. Tomohiro Fukuda, Integrating GIS, deep learning, and environmental
sensors for multicriteria evaluation of urban street walkability, Landscape and Urban Planning, 2023,
Vol. 230, 104603.
16. Salenbien R., Wack Y., Baelmans M., Blommaert M. Geographically informed automated non-linear
topology optimization of district heating networks, Energy, 2023, Vol. 283, 128898.
17. Rodgers Waymond, Cardenas Jesus A., Gemoets Leopoldo A., Sarfi Robert J. A smart grids
knowledge transfer paradigm supported by experts' throughput modeling artificial intelligence algorithmic
processes, Technological Forecasting and Social Change, 2023, Vol. 190, 122373.
18. Jean Paul A. Yaacoub, Javier Hernandez Fernandez, Hassan N. Noura, Ali Chehab. Security of Power
Line Communication systems: Issues, limitations and existing solutions, Computer Science Review,
2021, Vol. 39, 100331.
19. Dennis Amelia, Weston Dale, Amlôt i chard, Arnold Andreas, Carbon Danielle, Carter Holly. The
role of pre-incident information and responder communication in effective management of casualties,
including members of vulnerable groups, during a decontamination field exercise, International Journal
of Disaster Risk Reduction, 2023, Vol. 94, 103806.
20. Belyakov S., Belyakova M., Bozhenyuk A., Rozenberg I. The features of generations of solutions by
intellectual information systems, In: Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International
Publishing Switzerland, 2016, Vol. 451, pp. 221-229.
Опубликован
2024-05-28
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ