Qayta tiklanuvchi energiya manbalari integratsiyalashgan elektr energetika tizimlarining ishonchliligini baholashning zamonaviy usullari

Dolzarblik: qayta tiklanuvchi energiya manbalaridan, xususan, shamol va quyosh elektr stansiyalaridan keng foydalanish elektr energetika tizimlarida ishonchlilikni baholash dolzarbligini oshirmoqda. An’anaviy deterministik yondashuvlar bunday sharoitlarda to‘liq natija bermasligi sababli, probabilistik, simulyatsion va sun’iy intellektga asoslangan zamonaviy usullarni qo‘llash zarurati ortmoqda. Bu usullar yuqori o‘zgaruvchanlik va noaniqlik sharoitida tizimning barqarorligi va samaradorligini aniqroq baholash imkonini beradi.

Maqsad: ushbu tadqiqotning asosiy maqsadi qayta tiklanuvchi energiya manbalari ulushi yuqori bo‘lgan elektr energetika tizimlarida ishonchlilikni baholashning zamonaviy usullarini tahlil qilish, ularning afzallik va cheklovlarini aniqlash hamda integrallashgan yondashuv asosida amaliy qo‘llash imkoniyatlarini ko‘rsatib berishdan iborat.

Usullar: tadqiqotda probabilistik modellashtirish (Monte-Karlo simulyatsiyasi, Markov zanjirlari), optimallashtirish va risk tahlili, vaqt qatori asosidagi dinamik simulyatsiyalar, shuningdek, sun’iy intellekt algoritmlaridan (neyron tarmoqlar, ansambl modellar, anomaliyalarni aniqlash usullari) foydalanildi. Tizimning ishonchliligi LOLP, LOLE, va EENS kabi ko‘rsatkichlar asosida baholandi, qo‘shimcha ravishda tizimning barqarorlikdan keyingi tiklanish qobiliyatini ifodalovchi rezilyentlik funksiyasi qo‘llandi:  bu yerda – vaqt o‘tishi bilan tizimning ishlash darajasi, – avvalgi normal holatdagi ko‘rsatkich.

Natijalar: olingan natijalar shuni ko‘rsatdiki, probabilistik yondashuvlar klassik deterministik modellar bilan solishtirganda ishonchlilik ko‘rsatkichlarini ancha aniqroq beradi. Sun’iy intellekt asosidagi prognozlash usullari LOLP qiymatini 20–25 % gacha pasaytirishga yordam berdi, rezilyentlikka yo‘naltirilgan yondashuv esa tizimning avariyalardan so‘ng tiklanish vaqtini 15–20 % ga qisqartirdi. Shuningdek, gibrid usullar (probabilistik + AI + rezilyentlik metrikalari) eng yuqori natijalarni ko‘rsatib, real vaqt monitoringi bilan birgalikda samarali qo‘llanishi mumkinligi isbotlandi.