Ученые Пермского Политеха усовершенствовали работу электростанций с помощью нейросетей

На базе конвертированных авиационных двигателей зачастую создают газотурбинные электростанции. Чтобы повысить качество выработки электроэнергии, специалисты проводят моделирование систем электроснабжения, используя классические модели. Но они действуют недостаточно быстро, и поэтому тестировать с их помощью различные алгоритмы управления неудобно и долго. Ученые Пермского Политеха предложили использовать для этого предварительно обученные искусственные нейросети. Разработка выполнена в рамках Программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».

Исследователи создали программно-моделирующий комплекс «Нейродин», который позволяет получать нейросетевые математические модели газотурбинных электростанций. Его использование для моделирования сложных технологических систем поможет заменить иностранные аналоги, например, MATLAB-Simulink, считают ученые.

По словам ученых, построить модель электрической системы довольно сложно, так как она включает большое количество взаимодействующих элементов. Из-за этого невозможно проводить компьютерные испытания быстро. Пермские исследователи нашли способ упростить модель, чтобы ускорить ее работу и повысить качество выработки электроэнергии.

Ученые Пермского Политеха разработали матмодель, включающую различных потребителей электроэнергии. По мнению исследователей, именно они определяют характер воздействия со стороны электрической системы на систему автоматического управления газотурбинной установкой. Необходимо также учитывать важные параметры в узлах нагрузки сети электроснабжения.

Исследование показало, что упрощенные модели на основе искусственных нейросетей работают корректно. Они могут быстро функционировать в составе полунатурных стендов в реальном времени. Предварительно обученные нейросети позволяют повысить точность моделей и качество электроэнергии для потребителя.