Использование многозадачной регрессии для анализа случайных состояний электроэнергетической системы при оценке надёжности методом Монте-Карло

Abstract

Increasing calculation speed of the electric power system (EPS) reliability of is one of the key issues in their operational management and long-term development planning. Analytical methods to assess the EPS reliability seem to be impossible due to large size of the problem and, as a consequence, essentially the only option for assessing is to use the Monte Carlo method. When it is used both the speed and the accuracy of calculation directly depend on the number of randomly generated system states and the complexity of their calculation in the model. Methods aimed at increasing computational efficiency can relate to two directions - reducing the states under consideration and simplifying the computational model for each state. Both options are performed provided that calculation accuracy is retained.The article presents research on using the machine learning methods and, in particular, the multi-output regression method to modernize the reliability assessment technique via the Monte Carlo method. Machine learning methods are used to determine the power deficit (realization of a random variable) for each random EPS state.The use of multi-output regression enables comprehensive determining of values of all the required variables. The experimental studies are based on the two test circuits of electric power systems: three-zone and IEEE RTS-96 with 24 zones of reliability.Вопрос повышения скорости расчёта надёжности электроэнергетических систем (ЭЭС) является одним из ключевых при их оперативном управлении и долгосрочном планировании развития. Невозможность оценки надёжности ЭЭС аналитическими методами возникает из-за большой размерности задачи и, как следствие, практически единственным вариантом оценки является применение метода Монте-Карло. При его использовании как скорость, так и точность расчёта напрямую зависит от количества случайно сгенерированных состояний системы и сложности их расчёта в модели. Методы, направленные на повышение вычислительной эффективности, могут касаться двух направлений – сокращения рассматриваемых состояний и упрощение расчётной модели для каждого состояния. Оба варианта выполняются с условием сохранения точности расчёта.В данной статье представлены исследования по использованию методов машинного обучения и, в частности, метода многозадачной регрессии для модернизации методики оценки надёжности методом Монте-Карло. Методы машинного обучения применяются для определения дефицита мощности (реализации случайной величины) для каждого случайного состояния ЭЭС. Использование именно многозадачной регрессии позволяет комплексно определять значения всех искомых переменных. Экспериментальные исследования проводятся на двух тестовых схемах электроэнергетических систем – трёхзонной и IEEE RTS-96 с 24 зонами надёжности