ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ПРОЦЕСУ ЧАСТОТНОГО РОЗВАНТАЖЕННЯ МЕРЕЖ - ЯСАК, СЕРГІЙ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2026)
Стаття має на меті дослідження досвіду використання штучного інтелекту для вирішення задач прогнозування частотного розвантаження мереж. Це дозволяє автоматизувати цей процес та виключити помилки людини-оператора. Розробка автоматичного прогнозування періоду використання частотного розвантаження мереж корелює із нормативними документами про цифрову трансформацію та діджиталізацію України, що робить дослідження актуальним та практично значущим.Розроблено схему процесу використання штучного інтелекту для прогнозування частотного розвантаження. Основою побудови ефективної моделі штучного інтелекту є наявність обширної та якісної бази даних про енергетику у певному регіоні. Ця база має включати історичні дані про навантаження на мережу, погодні умови, технологічні параметри роботи обладнання, а також інші фактори, що впливають на частотні характеристики енергосистеми. Саме ці дані слугують паливом для навчання алгоритмів машинного навчання, дозволяючи їм виявляти складні, неочевидні для людини закономірності та кореляції.Реалізація подібної системи передбачає кілька ключових етапів. По-перше, це збір та попередня обробка даних, що включає очищення інформації та виявлення аномалій. По-друге, безпосередньо побудова та навчання моделі, наприклад, на основі методів регресійного аналізу, часових рядів або навіть складних нейронних мереж. По-третє, інтеграція моделі в диспетчерський інструментарій для надання оперативних рекомендацій операторам. Впровадження таких інтелектуальних систем дозволяє не лише підвищити стабільність енергомережі, але й значно оптимізувати витрати на її обслуговування, переходячи від реактивного усунення аварій до проактивного управління режимами роботи. Таким чином, автоматизація прогнозування за допомогою штучного інтелекту є важливим кроком у побудові сучасної, стійкої та цифрової енергетичної інфраструктури України.