8 учебная неделя
pk@nstu.ru,  — приёмная комиссия

Технологии искусственного интеллекта и вероятностных методов анализа и оптимизации в электроэнергетических системах

Руководитель:

Описание

Ведущие специалисты

Павлюченко Д.А., к.т.н., заведующий кафедрой СЭСП

Любченко В.Я., к.т.н., доцент кафедры СЭСП

Удалов С.Н., к.т.н., доцент кафедры СЭСП

Родыгина С.В., к.т.н., доцент кафедры СЭСП

Седельников А.В., к.т.н., доцент кафедры СЭСП

Шевцов Д.Е., ст. преподаватель кафедры СЭСП

Ачитаев А.А., ассистент кафедры СЭСП

Краткое описание научного направления

Развитие электроэнергетических систем, автономных систем электроснабжения и систем с распределенной генерацией потребовало новых представлений о принципах их организации и управления. На этой основе возникли, так называемые «умные сети» и человеко-машинные системы, основанные на интеллектуальных системах поддержки принятия решений.

В связи с этим остро встает в человеко-машинных системах вопрос согласования естественного языка лица принимающего решения и формального языка компьютера. В наилучшей степени здесь могут быть использованы информационные технологии искусственного интеллекта. К ним, в первую очередь, относятся: теория нечетких множеств и нечеткая логика, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы и некоторые их гибриды. Эти технологии эффективно применяются для анализа и оптимизации режимов электроэнергетических систем, исследования режимов работы ветроэнергетических установок, прогнозирования электрических нагрузок в условиях неопределенности входных возмущений.

Подробное описание научного направления

См. прикрепленный файл

СЭСП 2017
Размещение информации на странице:
Данные из Информационной системы  
Наверх