Створення та моделювання концепції хмарної системи управління підстанції

Abstract

Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуальної науково-прикладної задачі розроблення інтегрованої цифрової системи завчасного виявлення передаварійних режимів і керування релейним захистом та автоматикою електричних мереж на основі поєднання графових нейронних мереж і глибинного навчання з підкріпленням. Об'єкт дослідження – процеси керування режимами електричної мережі та функціонування релейного захисту в умовах змінних експлуатаційних режимів та зростання частки відновлюваних джерел енергії. Предмет дослідження – методи, моделі та алгоритми побудови інтегрованої цифрової системи керування мережею та релейним захистом із застосуванням графових нейронних мереж та глибинного навчання з підкріпленням для пошуку передаварійних режимів і адаптивної настройки параметрів захистів. Мета дослідження полягає у підвищенні швидкодії, селективності та адаптивності систем релейного захисту та автоматики переключення режимів електричних мереж шляхом розробки інтегрованої цифрової системи керування, що використовує модель машинного навчання, попередньо натреновану на великих даних про режими роботи енергосистеми для реагування на передаварійні стани.The dissertation is devoted to solving the relevant scientific and applied problem of developing an integrated digital system for early detection of pre-fault operating modes and control of relay protection and automation of electrical networks based on a combination of graph neural networks and deep reinforcement learning. The object of research – the processes of controlling the operating modes of an electrical network and the functioning of relay protection under changing operating conditions and the growing share of renewable energy sources. The subject of research – methods, models and algorithms for building an integrated digital control system of the network and relay protection using graph neural networks and deep reinforcement learning for the search of pre-fault operating modes and the adaptive setting of protection parameters. The aim of the research is to improve the speed, selectivity and adaptability of relay protection systems and switching automation of electrical network operating modes by developing an integrated digital control system that uses a machine learning model pre-trained on big data of power system operating modes for responding to pre-fault states.