#энергосистемы

Исследователи из РТУ МИРЭА представили новый подход к обнаружению аномалий в смарт-сетях, основанный на комбинации методов машинного обучения. Разработка позволяет эффективно выявлять кибератаки и предотвращать сбои в энергосистемах.

Синхронные двигатели — это сердце современной энергетики. Их применяют в электрогенераторах, насосах для перекачки нефти и воды, компрессорах и даже робототехнике. Они преобразуют механическую энергию в электрическую, обеспечивая работу промышленных предприятий и городов. При возникновении короткого замыкания в таких генераторах могут возникать мощные ударные токи, которые способны повредить оборудование и привести к серьезным авариям. Ученые Пермского Политеха предложили новый метод оценки этих ударных токов, который повышает точность расчетов в два раза, что поможет улучшить безопасность энергосистем.

Ученые Томского политехнического университета разработали метод, который точнее и быстрее аналогов может определить вероятность потери мощности в ветроустановках третьего и четвертого типа и солнечных батареях. Для получения верного ответа ему необходимо провести в полтора раза меньше испытаний, а результаты при этом будут на 25 процентов точнее.

На промышленных предприятиях часто используют автономные энергетические установки, но они не всегда работают точно. Ученые Пермского Политеха разработали программу, которая позволит находить наиболее перспективные режимы систем энергоснабжения. Выбор оптимальных видов оборудования поможет обеспечить его длительную и эффективную работу и избежать аварий.

Ученые Сколтеха и их коллеги из Аризонского университета и Лос-Аламосской национальной лаборатории (США) разработали новый подход, позволяющий быстро восстанавливать стабильность электросетей при возникновении проблем, связанных с колебаниями спроса потребителей на электроэнергию.