Početak projekta: 1.10.2025.

Sve veća integracija obnovljivih izvora energije, baterijskih sustava za pohranu i novih oblika trošila poput punionica za električna vozila dovela je do značajnih promjena u radu elektroenergetskih sustava. Klasične metode analize sigurnosti, temeljene na N-1 kriteriju, sve manje odgovaraju stvarnim izazovima pogona, osobito u kontekstu naponske stabilnosti. Uzroci naponskih poremećaja često su povezani s netočnim modeliranjem električnog opterećenja, koje predstavlja jedan od najmanje poznatih i istraženih elemenata elektroenergetskog sustava.

Cilj ovog projekta je razvoj i validacija novih metoda za naprednu analizu sigurnosti elektroenergetskih sustava te određivanje parametara električnog opterećenja pomoću neuronskih mreža. Istraživanje uključuje generiranje sintetičke baze podataka odziva sustava na naponske poremećaje, razvoj i treniranje neuronskih mreža za predikciju udjela statičkih i dinamičkih komponenti opterećenja (ZIP+AM model), te izradu algoritma za naprednu procjenu sigurnosti EES-a temeljenog na modalnoj analizi naponske stabilnosti. Razvijeni modeli omogućit će neinvazivno i vjerodostojno određivanje parametara opterećenja koristeći stvarne povijesne podatke o odzivu mreže uslijed kvarova i forsiranih manipulacija regulacijskom sklopkom energetskih transformatora..

Projekt se temelji na interdisciplinarnom pristupu koji objedinjuje elektroenergetiku, obradu signala i strojno učenje. Očekuje se znanstveni doprinos kroz objavu radova, razvoj softverskih alata i primjenjivih metoda za operatore prijenosnih sustava te obrana jedne doktorske disertacije. Rezultati će pridonijeti povećanju otpornosti i pouzdanosti elektroenergetskih sustava te otvoriti mogućnosti za suradnju na nacionalnim i međunarodnim projektima. Projekt je u skladu s ciljevima održivog razvoja i doprinosi strateškim prioritetima digitalne i zelene tranzicije.