VILNIUS TECH didžiuojasi savo doktorantų disertacijomis, todėl VILNIUS TECH Biblioteka kviečia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. Šiandien pristatoma disertacija „Rekurentiniais neuroniniais tinklais grįstų metodų tyrimas siekiant anksti aptikti gedimus ir atlikti trumpalaikes galios prognozes vėjo energetikoje“ („Investigation of recurrent neural networks-based methods for early fault detection and short-term power forecasting in wind energy applications“), kurią parengė doktorantas Mindaugas Jankauskas.
Disertacija rengta 2021–2026 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovas – prof. dr. Artūras Serackis.
Disertacija ginama viešame Elektros ir elektronikos inžinerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos posėdyje 2026 m. birželio 5 d. 10 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis posėdžių salėje.
Didėjantis vėjo energijos vaidmuo šiuolaikinėse elektros energetikos sistemose lemia augantį patikimo vėjo jėgainių veikimo, tikslaus trumpalaikio galios prognozavimo ir skaičiavimo požiūriu efektyvių duomenimis grįstų metodų poreikį. Šioje disertacijoje sprendžiamos dvi tarpusavyje susijusios problemos: ankstyvas gedimų aptikimas vėjo jėgainėse, naudojant valdymo, priežiūros ir duomenų surinkimo (SCADA) laike kintančių rodmenų duomenis, ir trumpalaikis vėjo jėgainių parko generuojamos galios prognozavimas, naudojant meteorologines prognozes.
Tyrimo tikslas – sukurti ir ištirti duomenimis grįstus metodus, kurie pagerintų būsenos stebėsenos ir prognozavimo tikslumą, efektyvumą bei praktinį pritaikomumą vėjo energetikos sistemose.
Pirmojoje disertacijos dalyje kuriamas virtualiu jutikliu grįstas metodas, skirtas būsenai stebėti ir ankstyviems gedimams aptikti, kai neįprastas veikimas nustatomas pagal skirtumo tarp išmatuotų ir prognozuotų jutiklio reikšmių nuokrypį. Tyrime nagrinėjama, kaip įvesties duomenų pateikimas, mokymo parametrų parinkimas, rekurentinio modelio struktūra ir aktyvavimo funkcijos veikia virtualaus jutiklio tikslumą ir praktinį pritaikomumą.
Antrojoje disertacijos dalyje analizuojamos ir optimizuojamos virtualiajam jutikliui taikomos rekurentinių neuroninių tinklų struktūros, vertinant įvesčių sekų sudarymą, mokymo parametrų parinkimą ir alternatyvias aktyvavimo funkcijas, siekiant padidinti tikslumą ir sumažinti praktiniam taikymui svarbias skaičiavimo sąnaudas.
Trečiojoje disertacijos dalyje nagrinėjamas dvikrypčiu ilgos trumpalaikės atminties modeliu (BiLSTM) pagrįstas trumpalaikio vėjo jėgainių parko galios prognozavimo metodas, naudojantis skaitinių orų prognozių (NWP) duomenis. Tyrime analizuojama skirtingų meteorologinių prognozių šaltinių įtaka ir vertinamas tikslo funkcijos, papildytos normalizuotu „Nord Pool“ kainos daugikliu, tinkamumas paros į priekį energijos gamybos prognozėms.
Disertacija prisideda prie vėjo energetikos ir dirbtinio intelekto sričių, pasiūlydama ir validuodama duomenimis grįstus metodus virtualiam jutikliui sukurti, prognozuojamos ir matuojamos reikšmės skirtumu grįstiems ankstyviems gedimams aptikti, rekurentiniams modeliams optimizuoti, skaičiavimo požiūriu efektyvioms aktyvavimo funkcijoms parinkti ir trumpalaikei vėjo generuojamai galiai prognozuoti, vertinant ne tik pagal statistinę paklaidą, bet ir pagal rinkos rezultatą.
Tyrimo rezultatai paskelbti trijuose recenzuojamuose mokslo žurnaluose ir viename konferencijos straipsnių rinkinyje, taip pat pristatyti septyniose konferencijose ir seminaruose.
Mokslo darbą galite rasti VILNIUS TECH Virtualiojoje bibliotekoje.
