Machine learning driven smart electric power systems

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32523/2616-7263-2022-141-4-30-37
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The rapid growth of the population and economy leads to an increase in demand for electricity. Existing energy systems are intensively switching to active, flexible, and smart analogs of the smart grid, which creates big problems in many areas, such as the integration of renewable energy sources, cyberspace security, demand management, planning, and decision-making about the use of the system. Today, in the conditions of digitalization, automation, and intellectualization, traditional energy is changing, and new technologies are emerging, for example, «machine learning». This article discusses the possibilities of machine learning in electric power systems. The article describes the interrelation and interaction of elements of the smart network, the Internet of Things, and machine learning. The article presents methods of machine learning and their differences in solving technical problems of an intelligent network.