ОГЛЯД МЕТОДІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ КОНТРОЛЮ СМАРТГРИД-МЕРЕЖ ІЗ ІоТ-ПРИСТРОЯМИ

Анотація

Зростання впровадження смартгрид-мереж та зростаюча частка відновлюваних джерел енергії створюють потребу у сучасних інтелектуальних підходах до управління енергорозподілом. Традиційні методи управління часто не забезпечують оптимального розподілу енергії, характеризуються високими експлуатаційними витратами та мають обмежену здатність адаптуватися до динамічних змін навантаження і коливань генерації. Тому ця стаття присвячена огляду методів глибокого навчання, які можуть застосовуватися для реалізації функцій контролю та моніторингу смартгрид-мереж із інтегрованими IoT-пристроями та подальшим забезпеченням ефективної роботи на основі отриманих даних. Розглянуті методи дозволяють аналізувати великі обсяги даних у реальному часі, здійснювати адаптивне та прогнозне прийняття рішень, а також підвищувати ефективність розподілу енергії й зменшувати технічні втрати. Інтеграція IoT-пристроїв із алгоритмами глибокого навчання забезпечує безперервний моніторинг параметрів мережі та прогнозування попиту на енергію, що сприяє підвищенню стабільності та надійності системи навіть у разі непередбачених збоїв енергетичного обладнання, розподільчої інфраструктури або змін у поведінці кінцевих споживачів. Огляд показує, що використання глибокого навчання у поєднанні з IoT-технологіями є перспективним напрямом для створення інтелектуальних систем управління енергоспоживанням, здатних ефективно реагувати на коливання генерації, зростання попиту та інші виклики сучасних смартгрид-мереж.