The object of research, development or design (in Russian) : Региональные электроэнергетические системы Республики Казахстан

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақстан Республикасының аймақтық электр энергетикалық жүйелері

Aim of work (in Russian) : Стратегической целью этой программы является разработка информационной системы для мониторинга и прогнозирования нагрузки электроэнергетических сетей на основе IoT-технологий, использующих встроенный контроллер Arduino MEGA и FPGA для мониторинга на подстанции напряжения, частоты, мощности, состояния выключателя, температуры внутри системы, и гибридных моделей EWT-LSTM-RELM-IEWT, позволяющих в режиме реального времен прогнозировать развитие аварийных ситуаций.

Aim of work (in Kazakh) : Бағдарламаның мақсаты қосалқы станциядағы төтенше жағдайды болдырмаудың, нақты уақыт режимінде EWT-LSTM-RELM-IEWT гибридтік модуль негізінде кернеуді, жиілікті, қуатты, автоматты ажыратқыш күйін, ішкі температураны бақылау үшін кірістірілген Arduino MEGA және FPGA контроллерін пайдалана отырып, IoT технологиялары негізінде электр желілерінің жүктемесін бақылау және болжау үшін ақпараттық жүйені әзірлеу болып табылады.

Методы исследования (на русском) : В целом научная значимость этого проекта заключается в разработке модели, сочетающей методы IoT, EWT, LSTM, RELM и IEWT для прогнозирование нагрузки электросетей с целью предотвращения аварийных ситуаций. Использование в проекте гибридных повышает точность и надежность прогнозирования нагрузку на электросети, что позволит улучшить управление электросетями, оптимизирует распределение ресурсов и, в конечном счете, будет способствовать стабильности и эффективности систем электроснабжения.

Методы исследования (на казахском) : Жалпы алғанда, бұл жобаның ғылыми маңыздылығы төтенше жағдайлардың алдын алу мақсатында электр желілерінің жүктемесін болжау үшін IoT, EWT, LSTM, RELM және IEWT әдістерін біріктіретін модельді әзірлеуде жатыр.Жобада гибридтерді пайдалану электр желілеріне түсетін жүктемені болжаудың дәлдігі мен сенімділігін арттырады, бұл электр желілерін басқаруды жақсартуға, ресурстарды бөлуді оңтайландыруға және, сайып келгенде, электрмен жабдықтау жүйелерінің тұрақтылығы мен тиімділігіне ықпал етеді.

Obtained results and novelty (in Russian) : Основная особенность этого проекта — создание информационной системы, объединяющей модели EWT-LSTM-RELM-IEWT с технологиями Интернета вещей IoT. Практическая реализация этой системы будет использоваться для мониторинга и прогнозирование нагрузки электросетей с целью предотвращения аварийных ситуаций. Научная новизна проекта заключается, вообще говоря, в применении к этой задаче гибридного подхода к моделированию с использованием комбинация моделей, таких как эмпирическое вейвлет-преобразование (EWT), нейросеть с долговременной краткосрочной памятью (LSTM), регуляризованная машина экстремального обучения (RELM) и улучшенное эмпирическое вейвлет-преобразование (IEWT). Интегрируя эти модели, система может использовать их сильные стороны и преодолеть присущие каждой из них ограничения для достижения более точного и надежного прогнозирования нагрузки. Для более подробного описания научной новизны проекта кратко опишем особенности используемых моделей.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Бұл жобаның басты ерекшелігі – EWT-LSTM-RELM-IEWT үлгілерін Интернет заттарының IoT технологияларымен біріктіретін ақпараттық жүйені құру. Бұл жүйені практикалық енгізу төтенше жағдайлардың алдын алу мақсатында электр желілерінің жүктемесін бақылау және болжау үшін пайдаланылатын болады. Жобаның ғылыми жаңалығы, жалпы айтқанда, бұл мәселеге эмпирикалық толқындық түрлендіру (EWT), ұзақ қысқа мерзімді жады (LSTM) нейрондық желі, реттелген экстремалды оқыту сияқты модельдердің комбинациясын пайдалана отырып, гибридті модельдеу тәсілін қолдануда жатыр. машина (RELM) және жақсартылған эмпирикалық толқындық түрлендіру (IEWT). Осы үлгілерді біріктіру арқылы жүйе жүктемені дәлірек және сенімді болжауға қол жеткізу үшін олардың күшті жақтарын пайдалана алады және әрқайсысына тән шектеулерді жеңе алады. Жобаның ғылыми жаңалығын егжей-тегжейлі сипаттау үшін біз пайдаланылған модельдердің ерекшеліктерін қысқаша сипаттайтын боламыз.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : В целом научная значимость этого проекта заключается в разработке модели, сочетающей методы IoT, EWT, LSTM, RELM и IEWT для прогнозирование нагрузки электросетей с целью предотвращения аварийных ситуаций. Использование в проекте гибридных повышает точность и надежность прогнозирования нагрузку на электросети, что позволит улучшить управление электросетями, оптимизирует распределение ресурсов и, в конечном счете, будет способствовать стабильности и эффективности систем электроснабжения.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жалпы алғанда, бұл жобаның ғылыми маңыздылығы төтенше жағдайлардың алдын алу мақсатында электр желілерінің жүктемесін болжау үшін IoT, EWT, LSTM, RELM және IEWT әдістерін біріктіретін модельді әзірлеуде жатыр.Жобада гибридтерді пайдалану электр желілеріне жүктемені болжаудың дәлдігі мен сенімділігін арттырады, бұл электр желілерін басқаруды жақсартуға, ресурстарды бөлуді оңтайландыруға және, сайып келгенде, электрмен жабдықтау жүйелерінің тұрақтылығы мен тиімділігіне ықпал етеді.

Level of implementation (in Russian) : нет

Level of implementation (in Kazakh) : жоқ

Efficiency (in Russian) : Эффективностью данного проекта является использования технологий IoT технологии для мониторинга процессов в энергосистеме и создание математической модели прогнозирования с применением EWT-LSTM-RELM-IEWT гибридного подхода, сочетающего в себе несколько методов анализа и прогнозирования данных о потреблении электроэнергии, что позволяет адекватно описывать исследуемый процесс и в итоге помогает предотвращать аварийные ситуации.

Efficiency (in Kazakh) : Бұл жобаның тиімділігі - энергия жүйесіндегі процестерді бақылау үшін IoT технологияларын қолдану және электр энергиясын тұтынуды талдау мен болжаудың бірнеше әдістерін біріктіретін EWT-LSTM-RELM-IEWT гибридті тәсілін қолдана отырып, зерттелетін үрдісті барабар сипаттауға мүмкіндік беретін және ақырында төтенше жағдайлардың алдын алуға көмектесетін деректер негізінде математикалық болжау моделін құру болып табылады.

Field of application (in Russian) : Применение разрабатываемой информационной системы проекта заключается в оказании помощи энергетическим компаниям и операторам электросетей в прогнозировании нагрузки, мониторинга и предотвращения критических ситуаций.

Field of application (in Kazakh) : Әзірленіп жатқан жобалық ақпараттық жүйені қолдану энергетикалық компаниялар мен электр желілері операторларына жүктемені болжау, мониторинг және сыни жағдайларды болдырмауға көмектесу болып табылады.