Шендрик С. О. Моделі та інформаційна технологія підтримки прийняття рішень при управлінні гібридними енергомережами

Метою дослідження є підвищення ефективності прийняття рішень при управлінні ГЕ з ВДЕ шляхом розроблення моделей, інформаційної технології та створення на їх основі системи підтримки прийняття управлінських рішень, яка здатна допомагати з вибором ефективного рішення за умов невизначеності. Уперше розроблено - ІТППР при управлінні ГЕ, яка враховує прогнозні значення рівня генерації, споживання та якості електричної енергії, підтримує повний цикл обробки інформації та перетворення її у знання при виборі ефективного режиму функціонування ГЕ, що дозволяє підвищити ефективність підтримки прийняття рішення при управлінні ГЕ. Удосконалено - модель визначення рівня генерації електроенергії від ВДЕ, яка, на відміну від існуючих, використовує апарат нечіткої математики, методи нечіткого регресійного аналізу та дозволяє прогнозувати режим генерації з урахуванням впливу нечітких даних прогнозованих метеорологічних умов, що дасть змогу підвищити ефективність підтримки прийняття рішень при управлінні ГЕ; - модель прогнозування споживання електроенергії на основі нечіткої математики та нечіткого регресійного аналізу, яка надає можливість комплексно враховувати фактори впливу на потребу в електроенергії, що дозволяє підвищити точність короткострокового прогнозування при прийнятті рішень щодо управляння ГЕ. Дістала подальшого розвитку - модель підтримки прийняття рішень, яка забезпечує вибір ефективного режиму функціонування з можливих наявних альтернатив визначення структури ГЕ в умовах багатокритеріальності, заснована на використанні системи нечітких продукційних правил, яка, на відміну від існуючих, враховує операційну логіку ГЕ в умовах постійної зміни у часі метеорологічних умов та динаміку взаємодії компонентів ГЕ, прогнозований рівень генерації, прогнозований рівень споживання електроенергії та якість виробленої та спожитої електроенергії, що дозволяє отримати інформацію щодо відповідності рівня споживання рівню генерації електроенергії та, таким чином, забезпечити підтримку прийняття рішень при управлінні ГЕ в умовах невизначеності.