Интеллектуальная система управления компенсацией реактивной мощности на основе нейросетевых технологий и машинного обучения

Никулин П.Н., Шиндановин М.Е., Хохлов А.А., Ельцова В.А.

Тамбовский государственный технический университет, Тамбов

Ельцов Я.В.

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва

Ключевые слова: качество электрической энергии, коэффициент мощности, компенсация реактивной мощности, конденсаторные установки, машинное обучение, нейронные сети, обучение с подкреплением, прогнозирование нагрузки, энергоэффективность.

Аннотация. В работе рассматривается проблема обеспечения качества электрической энергии в электрических сетях промышленных предприятий, обусловленная снижением коэффициента мощности (cos φ) при работе асинхронных и синхронных электроприводов. Показано, что традиционные методы компенсации реактивной мощности с использованием конденсаторных установок сталкиваются с ограничениями, связанными с дискретным характером регулирования, переходными процессами при коммутации и необходимостью адаптации к резкопеременным нагрузкам. В качестве перспективного решения предлагается применение методов машинного обучения для интеллектуального управления компенсацией. Обосновано, что интеграция нейросетевых технологий в систему автоматического управления позволяет повысить точность компенсации, снизить количество переключений коммутационной аппаратуры, минимизировать переходные процессы и обеспечить адаптивность к изменяющимся условиям эксплуатации. Разработка таких систем соответствует принципам цифровой трансформации энергетики и способствует повышению энергоэффективности промышленных предприятий.