SG.jpg

Програми:

IntelliGrid, Grid 2030, Modern Grid Initiative (MGI), GridWise, Рада архітектури GridWise (GridWise Architecture Council, GWAC), GridWorks, Демонстраційний проект розумної енергосистеми Pacific Northwest (Pacific Northwest Smart Grid Demonstration Project), Сонячні міста (1).


Моделювання розумних енергосистем

Для моделювання розумних енергосистем використовуються багато різних концепцій. У загальному випадку вони вивчаються як складні системи.

Захисні системи, що перевіряють себе та керують собою: Pelqim Spahiu та Ian R. Evans у своєму дослідженні запропонували концепцію підстанції, основану на інтелектуальному захисті та гібридному інспекційному вузлі.

Осцилятори Курамото: метою є зберегти систему у балансі, або підтримати синхронність фаз.

Біологічні системи: електричні мережі пов'язані зі складними біологічними системами в багатьох контекстах.

Мережі випадкових запобіжників: щільність струму може бути занадто низькою в деяких районах мереж випадкових запобіжників, і занадто високою в інших. Аналіз може бути використаний, щоб згладити потенційні проблеми в мережі.

Нейронні мережі: визнані придатними для керування енергосистемою. Електричні мереж можуть класифікуватись багатьма способами як нелінійні, динамічні, дискретні, випадкові та/або стохастичні. Штучні нейронні мережі намагаються розв’язати більшість з цих проблем.

Марківські процеси: метою є розробка переможної стратегії. Марківські процеси використовуються для моделювання і вивчення систем такого типу.

Максимальна ентропія: сучасні дослідження бездротових мереж часто розглядають проблему перевантаження мережі, і алгоритми його мінімізації, в тому числі теорію ігор, інноваційні комбінації частотного розділення каналів, часового розділення каналів та інші.

References

1.Розумна енергосистема (Вікіпедія)