Аннотация: Инфраструктура сбора и распространения открытых данных относится к числу ключевых инструментов цифровой экономики. Открытые данные способны служить мощной базой для развития инноваций, основанных на обработке больших данных и использовании технологий искусственного интеллекта. Тем не менее, в настоящее время в ряде секторов, в том числе в энергетике, эффективная экосистема для внедрения таких инноваций практически не развита. В связи с этим в статье рассматриваются основные проблемы, связанные с накоплением и применением открытых данных электроэнергетики, и возможные пути их решения. Приведен краткий анализ ряда публикаций по вопросу организации открытых данных в энергетике. Выполнен анализ архитектурных особенностей зарубежных платформ открытых данных в электроэнергетике. Отмечено, что вопросам сбора, хранения и предоставления открытых данных за рубежом уделяется значительное внимание, и в настоящее время активно решаются как технические, так и нормативно-правовые проблемы. Перечислены источники открытых данных российской электроэнергетики и проблемы, связанные с извлечением данных из разнородных источников. Рассмотрен экосистемный подход к организации платформы открытых данных и сформулированы основные принципы монетизации данных. Представлены ключевые заинтересованные стороны платформы и механизмы их мотивирования. Предложена архитектура платформы, позволяющая удовлетворить потребности заинтересованных сторон и обеспечить ускоренное развитие инноваций в энергетике. Для эффективного хранения данных в платформе предложено использовать озеро-склад данных. В качестве примера описано приложение на основе платформы открытых данных для прогнозирования часов пиковой нагрузки региональных энергосистем с использованием машинного обучения, которое может быть использовано в составе систем управления энергопотреблением. Сформулированы предложения по доработке организационного и информационного обеспечения открытых данных электроэнергетики в целях повышения эффективности их сбора, хранения и обработки на базе цифровой платформы.

Аннотация: Рассматривается задача слежения для линейных каскадных систем, состоящих из двух подсистем, в условиях параметрической неопределенности. Для повышения точности слежения и робастных свойств предлагается модификация метода скоростного биградиента Ю. И. Мышляева за счет расширения размерности выходного каскада путем добавления интегратора, формирования информационного выхода в виде линейной комбинации ошибки слежения и ее производных и синтеза виртуального управления в виде локальной обратной связи по информационному выходу. Описывается четырехэтапная процедура синтеза алгоритма непрямого адаптивного управления на основе метода скоростного биградиента с интегральным виртуальным управлением. Решение задачи слежения обосновывается методом функций Ляпунова. Доказывается достижение поверхности скольжения и информационного выхода за конечное время. Исследуются идентифицирующие свойства алгоритма. Приводится процедура синтеза алгоритма слежения и результаты компьютерного моделирования замкнутой системы управления на примере линейной системы третьего порядка.

Аннотация: Рассматривается одна из актуальных и ключевых задач транспортной отрасли - задача планирования маршрутов следования транспортных средств. Для многих приложений данная задача может быть описана и формализована как задача коммивояжера (англ. Traveling Salesman Problem, TSP), которая заключается в поиске для коммивояжера оптимального маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный город. В общем случае при планировании таких маршрутов приходится решать множественную задачу коммивояжера (англ. Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP), допускающую более одного коммивояжера и более одного депо - пункта их базирования, в котором начинаются и заканчиваются маршруты. MTSP как задача комбинаторной оптимизации относится к классу NP-трудных задач. В настоящей статье излагается эвристический метод ее решения на основе геопространственной кластеризации исходного множества городов. Сначала рассматривается MTSP с одним депо...

Аннотация: Исследованы динамические характеристики четырехколесного робота при различных вариантах взаимного расположения меканум-колес при маневрировании по нелинейной траектории. Определены возможные варианты размещения меканум-колес и обоснована их управляемость путем анализа матрицы пространства состояний. Предложен алгоритм управления мобильным роботом при движении по криволинейной траектории 4-го порядка при изменяющихся начальных значениях матрицы состояний. Проведено компьютерное моделирование движения робота при различных вариантах взаимного расположения меканум-колес в соответствии с алгоритмом. Получены динамические характеристики робота: зависимости ошибки позиционирования, угла отклонения корпуса робота от начальных координат, угловых скоростей колес для каждой конфигурации. Проведен сравнительный анализ полученных результатов моделирования, в результате чего установлено, что наилучшую управляемость имеют симметричные варианты расположения колес с полным рангом матрицы состояний, а остальные варианты могут иметь ограниченное распространение...