«КРСУнун ЖАРЧЫСЫ» журналынын МААЛЫМАТ ПОРТАЛЫ

Проанализирована актуальная проблема повышения эффективности оперативно-диспетчерского управления в электроэнергетических системах за счет применения методов искусственного интеллекта. Выявлена возрастающая сложность управления, вызванная интеграцией возобновляемых источников энергии и высокой изменчивостью нагрузок, с которой традиционные методы прогнозирования не справляются. Рассмотрена необходимость проведения комплексного анализа целесообразности и эффективности применения современных методов искусственного интеллекта для краткосрочного прогнозирования нагрузок в электроэнергетических системах. В результате исследования установлено, что методы машинного обучения, глубокие нейронные сети и гибридные модели обеспечивают повышение точности прогнозов на 10–30 %, способствуя снижению коммерческих потерь электроэнергии и оптимизации режимов работы. Предложена оригинальная методика сравнительного анализа гибридных моделей ИИ для краткосрочного прогнозирования в условиях российских энергорынков. Впервые систематизированы ключевые вызовы внедрения ИИ в Единую энергетическую систему России с позиции триады «качество данных – интерпретируемость модели – кибербезопасность» и предложен адаптированный к отечественным условиям комплекс решений. Обоснована и детализирована дорожная карта интеграции технологий ИИ с отечественными разработками цифровых двойников для задач предиктивного управления и моделирования редких событий.

искусственный интеллект; оперативно-диспетчерское управление; электроэнергетические системы; прогнозирование нагрузок; машинное обучение; глубокие нейронные сети; цифровые двойники; балансировка энергосистем; возобновляемые источники энергии; большие данные

Макалада электр энергетикалык системаларда жасалма интеллект методдорун колдонуу аркылуу ыкчам-диспетчердик башкаруунун натыйжалуулугун жогорулатуунун актуалдуу көйгөйү талдоого алынды. Кайра жаралуучу энергия булактарынын интеграциясы жана салттуу болжолдоо методдору туруштук бере албаган жүктөмдөрдүн жогорку өзгөрмөлүүлүгү менен шартталган башкаруунун татаалдашуусу аныкталды. Электр энергетикалык системалардагы жүктөмдөрдү кыска мөөнөттүү болжолдоо үчүн жасалма интеллекттин заманбап методдорун колдонуунун максатка ылайыктуулугуна жана натыйжалуулугуна комплекстүү талдоо жүргүзүү зарылчылыгы каралды. Изилдөөнүн натыйжасында машиналык үйрөтүү методдору, терең нейрондук тармактар жана гибриддик моделдер болжолдоолордун тактыгын 10-30% га жогорулатууну камсыздап, электр энергиясынын коммерциялык жоготууларын азайтууга жана иштөө режимдерин оптималдаштырууга өбөлгө түзөрү аныкталды. Россиянын энергия рынокторунун шарттарында кыска мөөнөттүү болжолдоо үчүн ЖИ гибриддик моделдерин салыштырмалуу талдоонун оригиналдуу методикасы сунушталды. Биринчи жолу Россиянын Бирдиктүү энергетикалык системасына ЖИди киргизүүнүн негизги чакырыктары «маалыматтардын сапаты – моделдин чечмелениши – киберкоопсуздук» триадасы позициясынан системалаштырылды жана ата мекендик шарттарга ылайыкташтырылган чечимдер комплекси сунушталды. Предиктивдүү башкаруу жана сейрек кездешүүчү окуяларды моделдөө милдеттери үчүн ЖИ технологияларын санариптик эгиздердин ата мекендик иштеп чыгуулары менен интеграциялоонун жол картасы негизделди жана деталдаштырылды.

жасалма интеллект; ыкчам-диспетчердик башкаруу; электр энергетикалык системалар; жүктөмдөрдү болжолдоо; машиналык үйрөтүү; терең нейрондук тармактар; санариптик эгиздер; энергия системаларын баланстоо; кайра жаралуучу энергия булактары; чоң маалыматтар

The paper addresses the current problem of improving the efficiency of operational dispatch control in electric power systems through the application of artificial intelligence methods. It identifies the increasing complexity of management caused by the integration of renewable energy sources and high load variability, which traditional forecasting methods are unable to handle. The aim of the work is to conduct a comprehensive analysis of the feasibility and effectiveness of applying modern artificial intelligence methods for short-term load forecasting in electric power systems. As a result of the study, it has been established that machine learning methods, deep neural networks, and hybrid models provide an increase in forecast accuracy by 10–30 %, contributing to the reduction of commercial electricity losses and optimization of operational modes. An original methodology is proposed for comparative analysis of hybrid AI models for short-term forecasting within the context of the Russian energy markets. For the first time, the key challenges of AI implementation in Russia’s Unified Energy System have been systematized from the perspective of the triad “data quality – model interpretability – cybersecurity,” and a set of solutions adapted to domestic conditions has been proposed. A roadmap for integrating AI technologies with domestic digital twin developments for predictive control and modeling of rare events has been substantiated and detailed.

artificial intelligence; operational dispatch control; electric power systems; load forecasting; machine learning; deep neural networks; digital twins; power system balancing; renewable energy sources; large-scale data