The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является энергетическая система Алматинской области, включающая совокупность традиционных и возобновляемых источников электроэнергии, линий электропередач, распределительных сетей и потребителей, функционирующих в условиях выраженного энергодефицита и высокой нагрузки на инфраструктуру.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны – айқын энергия тапшылығы мен инфрақұрылымға жоғары жүктеме жағдайында жұмыс істейтін дәстүрлі және жаңартылатын электр энергиясы көздерінің, электр беру желілерінің, тарату желілерінің және тұтынушылардың жиынтығын қамтитын Алматы облысының энергетикалық жүйесі.

Aim of work (in Russian) : Cоздание высокоэффективной системы прогнозирования генерации возобновляемых источников энергии с использованием методов искусственного интеллекта и математического моделирования. Это позволит точно оценивать ожидаемое производство солнечной и ветровой энергии, что в свою очередь обеспечит оптимальную интеграцию ВИЭ в существующую энергосистему, минимизируя риски сетевых колебаний и потерь энергии

Aim of work (in Kazakh) : Жасанды интеллект әдістері мен математикалық модельдеуді пайдалана отырып, жаңартылатын энергия көздерінің генерациясын болжаудың жоғары тиімді жүйесін құру. Бұл күн және жел энергиясының күтілетін өндірілуін дәл бағалауға мүмкіндік беріп, өз кезегінде ЖЭК-ті қолданыстағы энергия жүйесіне оңтайлы түрде интеграциялауға, желілік тербелістер мен энергия шығындары тәуекелдерін азайтуға жағдай жасайды.

Методы исследования (на русском) : Математическое прогнозирование. Для прогноза выработки электроэнергии будет применяться авторегрессионная модель скользящей средней (ARMA), которая позволит учесть сезонные и временные изменения погодных условий.

Методы исследования (на казахском) : Математикалық болжау. Электр энергиясының өндірілуін болжау үшін маусымдық және уақытша ауа райы өзгерістерін ескеруге мүмкіндік беретін авторегрессиялық жылжымалы орта моделі (ARMA) қолданылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Полученные результаты: Систематизация и аналитический обзор существующих методов прогнозирования ВИЭ на основе опубликованной литературы; выявлены преимущества и ограничения статистических и ИИ-подходов; Разработаны начальные прогнозные модели: Autoregressive Mooving Average (ARMA ). Получены первоначальные оценки качества Root Mean Square Error (RMSE) и выполнено их сравнительное исследование. Новизна: Комплексная интеграция ARMA адаптированных под локальные климатические и нагрузочные особенности Алматинской области. Применение метрик расстояния Канторовича для сокращения сценарного множества в стохастических сценариях генерации — новое практическое решение для уменьшения вычислительной нагрузки при сценарном анализе энергосистем с ВИЭ.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Алынған нәтижелер: Жарияланған әдебиеттер негізінде ЖЭК өндірісін болжаудың қолданыстағы әдістеріне жүйелеу және аналитикалық шолу жүргізілді; статистикалық және жасанды интеллект тәсілдерінің артықшылықтары мен шектеулері анықталды. Бастапқы болжамдық модельдер әзірленді: Autoregressive Moving Average (ARMA). Root Mean Square Error (RMSE) сапа көрсеткіштерінің бастапқы бағалары алынды және олардың салыстырмалы талдауы жүргізілді. Жаңашылдығы: ARMA моделін Алматы облысының жергілікті климаттық және жүктемелік ерекшеліктеріне бейімдеп кешенді түрде біріктіру жүзеге асырылды. Стохастикалық генерация сценарийлерінде сценарий жиынтығын қысқарту үшін Кантарович қашықтығы метрикаларын қолдану — ЖЭК бар энергия жүйелерін сценарийлік талдау кезінде есептік жүктемені азайтудың жаңа практикалық шешімі болып табылады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Программный инструмент прогнозирования выработки солнечной и ветровой энергии, основанный на модели ARMA Модуль оптимизации, использующий метод сокращения сценариев по расстоянию Канторовича для снижения вычислительной сложности при прогнозировании

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : ARMA моделіне негізделген күн және жел энергиясын өндіруді болжаудың бағдарламалық құралы. Болжамдау кезінде есептік күрделілікті азайту мақсатында Кантарович қашықтығы бойынша сценарийлерді қысқарту әдісін пайдаланатын оңтайландыру модулі.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Энергетика и цифровое управление

Field of application (in Kazakh) : Энергетика және энергия жүйелерін цифрлық басқару саласы