Підвищення ефективності процесу узгодження обсягів резервного виробництва електроенергії автономними джерелами на основі автоматизованого машинного навчання

Abstract

Виконано аналіз стану предметної області та узгодження обсягів виробництва електроенергії. Обґрунтовано доцільність використання машинного навчання для процесів узгодження обсягів резервного виробництва електроенергії. Проведено аналіз моделей машинного навчання для процесів узгодження обсягів резервного виробництва електроенергії. Подано інструментарій автоматичного машинного навчання AutoML. Обґрунтування доцільності узгодження обсягів резервного виробництва електроенергії автономними джерелами на основі AutoML. Подано можливі сценарії машинного навчання. Виконано аналіз існуючих AutoML фреймворків та обґрунтування його вибору. Подано особливості автоматичного машинного навчання для часових рядів. Проаналізовано Open-Source фреймворк Fedot для AutoML. Підготовлено дані для узгодження обсягів резервного виробництва електроенергії автономними джерелами. Виконано аналіз часових рядів обсягів резервного виробництва електроенергії. Подано результати прогнозування обсягів виробництва електроенергії генератором та вітроустановками. Наведено результати визначення раціональної моделі прогнозування обсягів виробництва електроенергії. Розроблено заходи із охорони праці та визначено ефективність від розробок.