Globaalsest soojenemisest tulenevad keskkonnaprobleemid motiveerivad energiainfrastruktuuri arengut, suurendades muutuvate taastuvate energiatehnoloogia (nt tuulturbiinide ja päikepaneelide) kasutuselevõttu. Selline lähenemisviis lubab vähendada CO2 heitkoguseid ja hõlbustada üleminekut jätkusuutlikule tulevikule. Samal ajal muutuvate taastuvate energiatehnoloogiate massiline integreerimine on põhjustanud elektrivõrgu inertsi vähenemist, muutes selle tundlikumaks ja sõltuvamaks meteoroloogilistest kõikumistest. Mehhaanilise inertsuse puudumise tasakaalustamiseks on üheks võimaluseks rakendada virtuaalse inertsuse jäljendamise kontseptsiooni. Selle kontseptsiooni edukaks rakendamiseks on vaja välja töötada töökindlamad ja paindlikumad juhtimisalgoritmid. Käesolevas väitekirjas pakutakse välja hübriidlahendus, mis ühendab kahte paradigmat: tehisintellekti ja klassikalist PID-regulaatorit. Konkreetselt ühendab see tehisnärvivõrkude adapteerumise ja klassikaliste kontrollerite robustsuse omadusi. Sügava tugevdava õppimise meetodite toel saab pakutud kontroller andmepõhise lähenemisviisi abil süsteemi dünaamikast aimu saada ning seda saab kasutada koordineeritud või mitme sõlme juhtimisstrateegiate puhul. Arvutusintellektil on märkimisväärne potentsiaal uute energiasüsteemide jaoks, kus taastuvad energiaallikad on domineerivad

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendajad:

• prof Juri Belikov
• kaasjuhendaja  prof Eduard Petlenkov

Oponendid:

• prof Gaber Magdy, Aswani Ülikool, Aswan, Egiptus
• prof João Martins, Nova Ülikool Lissabonis, Caparica, Portugal

Jälgi avalikku kaitsmist Zoomis
Meeting ID: 970 1118 1084
Passcode: 923503