МЕТОД ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ АВТОМАТИЗОВАНОГО АНАЛІЗУ PQ-ДАНИХ ПОКАЗНИКІВ ЯКОСТІ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ

Abstract

Актуальність. Стрімкий розвиток цифровізації енергетики та зміни характеру навантажень у сучасних енергосистемах призводить до наступних наслідків: зростання обсягів даних, збільшення кількості аномалій, поширення нелінійних навантажень та економічним збиткам. Відомі методи та підходи при аналізі за жорсткими порогами не контролюють складні, комбіновані та динамічні аномалії PQ-даних (Power Quality data) показників якості електроенергії. Таким чином, розробка методу підвищення ефективності автоматизованого аналізу PQ-даних показників якості електроенергії є актуальною науковою задачею. Предметом дослідження в статті є математичні моделі, методи та процедури інтелектуального аналізу великих масивів даних показників якості електроенергії, спрямовані на виявлення відхилень та типових режимів. Метою дослідження є підвищення ефективності автоматизованого аналізу PQ-даних показників якості електроенергії. Завданням дослідження є розробка методу підвищення ефективності автоматизованого аналізу PQ-даних показників якості електроенергії. В ході досліджень використано методи машинного навчання (для класифікації PQ-подій за ознаками), методи інтелектуального аналізу (для PQ Big Data), графові методи (для відображення топології електромережі та просторових взаємозв’язків), а також методи щільності, локальної близькості та кластеризації. Результатами дослідження у статті є розроблений метод підвищення ефективності автоматизованого аналізу PQ-даних показників якості електроенергії на основі інтеграції удосконаленого методу глибинного автоенкодера з кластеризацією ознак для аналізу великих масивів даних показників якості електроенергії та розробленого методу глибокого виявлення аномалій у PQ-даних, зумовлених геофізичними факторами. Висновки. Запропоновано розроблений метод підвищення ефективності автоматизованого аналізу PQ-даних показників якості електроенергії. Представлено два взаємопов’язаних методи (автоенкодер + аномальний моніторинг), які разом підвищують ефективність автоматизованого аналізу PQ-даних показників якості електроенергії. Розроблено узагальнену структурну схему процесу автоматизованого аналізу вимірювальних PQ-даних показників якості електроенергії. Отримані результати можуть бути основою для розширення переліку об’єктів спостереження, підвищення стійкості до зміни конфігурацій мережі та сезоннодобової нестаціонарності, а також розвитоку процедур адаптації моделей та інтеграції аналітики з подіями керування для поглиблення причинно-наслідкової інтерпретації в експлуатаційних умовах.