ПОДАВЛЕНИЕ ГАРМОНИЧЕСКИХ ИСКАЖЕНИЙ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация. Введение. В данной статье предлагаются методы управления на основе искусственного интеллекта (ИИ) для снижения гармонических искажений в системах электроснабжения. В современных энергетических системах увеличение количества нелинейных нагрузок и инверторов приводит к росту гармоник. Традиционные пассивные и активные фильтры недостаточно эффективны в условиях переменной нагрузки. Поэтому использование средств искусственного интеллекта для выявления и подавления гармоник является актуальным. Материалы и методы. С использованием искусственных нейронных сетей (ИНС), нечеткой логики (FLC) и алгоритмов обучения с подкреплением (ОП) были разработаны возможности обнаружения, прогнозирования и подавления гармонических сигналов в режиме реального времени. Исследования проводились в программной среде MATLAB/Simulink. В моделях учитывались изменчивость нагрузки, искажение формы напряжения и контроль гармонических компонентов. Эффективность управляющих алгоритмов оценивалась по показателю THD. Результаты. Результаты моделирования показали, что системы управления на основе искусственного интеллекта, особенно модели FLC и ИНС, обладают более высокой эффективностью по сравнению с традиционными пассивными фильтрами. Уровень THD был снижен до 30–40%. Адаптивные системы управления на основе ОП доказали свою способность адаптироваться к быстрым изменениям нагрузки. Заключение. Согласно результатам исследования, применение алгоритмов на основе искусственного интеллекта для снижения гармонических искажений в системах электроснабжения дает высокие результаты. Такие системы отличаются возможностью работы в реальном времени, адаптивностью и способностью к прогнозированию. Это имеет важное значение для обеспечения стабильности современных электрических сетей.