https://scientific-jl.com/luch/
Часть-44_ Том-5_ Май-2025
47
AQLLI ENERGIYA TIZIMLARIDA SVM VA KO‘P AGENTLI
OPTIMALLASHTIRISH ASOSIDA EMS-SCADA INTEGRATSIYASI
Abraev Tursunpulat Azamat o‘g‘li
Toshkent davlat texnika universiteti doktoranti Samad Nimatov, t.f.d., dotsent
Toshkent davlat texnika universiteti, Elektr texnikasi kafedrasi
e-mail:
Annotatsiya: Ushbu maqolada aqlli elektr energiya tizimlarida SVM (Support
Vector Machine), ko‘p agentli ko‘p maqsadli optimallashtirish (Multi-Agent Multi-
Objective Optimization) va EMS-SCADA tizimlarining integratsiyasi orqali
samarali boshqaruv yondashuvi taklif etiladi. SVM yordamida nosozliklar va xavfli
holatlar aniqlanadi, agentlar esa ushbu holatlarga asoslanib o‘z maqsadlariga
erishishga harakat qiladi: energiya tejamkorligi, tarmoq barqarorligi va xavfsizlik.
Ushbu agentlar SCADA orqali real vaqt rejimida harakatlarni amalga oshiradi.
Mazkur yondashuv aqlli tarmoqlarda moslashuvchan, xavfsiz va energiya
samarador boshqaruvni ta’minlaydi.
Kalit so‘zlar: Aqlli energiya tarmog‘i, Support Vector Machines(SVM), ko‘p
agentli boshqaruv, ko‘p maqsadli optimallashtirish, Energy Management
System(EMS), SCADA(Supervisory Control And Data Ackquisation), real vaqtli
monitoring.
Аннотация:В данной статье рассматривается интеграция алгоритма
опорных векторов (SVM), многоагентной многокритериальной оптимизации
и систем EMS-SCADA для эффективного управления интеллектуальными
энергетическими системами. SVM используется для классификации
состояния сети и выявления аномалий и сбоев, а агенты на основе
полученных данных принимают оптимальные решения, направленные на
энергосбережение, стабильность сети и повышение безопасности.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть-44_ Том-5_ Май-2025
48
Принятые агентами решения исполняются системой SCADA в реальном
времени, что обеспечивает гибкое, адаптивное и энергосберегающее
управление.
Ключевые
слова:
интеллектуальная
энергосистема,SVM,
многоагентное управление, многокритериальная оптимизация, EMS,
SCADA, мониторинг в реальном времени, обнаружение сбоев, устойчивость
сети.
Annotation:This article presents an integrated approach for managing smart
energy systems using Support Vector Machine (SVM), Multi-Agent Multi-Objective
Optimization, and EMS-SCADA systems. SVM is employed for classifying grid
conditions and detecting anomalies and faults, while agents make optimal
decisions based on these conditions to achieve objectives such as energy efficiency,
grid stability, and safety. The decisions of the agents are executed in real time
through the SCADA system, enabling flexible, adaptive, and energy-aware control.
Keywords: smart energy system, SVM, multi-agent control, multi-objective
optimization, EMS, SCADA, real-time monitoring, fault detection, grid stability.
Kirish
Zamonaviy elektr energetika tizimlari, xususan qayta tiklanuvchi energiya
manbalari bilan ishlaydigan aqlli tarmoqlar, yuqori darajadagi avtomatlashtirish va
barqaror boshqaruv mexanizmlarini talab etadi. Tizim holatini baholashda SVM
algoritmi, optimal qarorlarni qabul qilishda esa ko‘p agentli optimallashtirish
yondashuvi muhim rol o‘ynaydi. SCADA va EMS tizimlari bu qarorlarni real vaqt
rejimida amalga oshirish imkonini beradi.
Asosiy Qism
https://scientific-jl.com/luch/
Часть-44_ Том-5_ Май-2025
49
Zamonaviy elektr energetika tizimlarining murakkablashib borishi, ayniqsa
qayta tiklanuvchi energiya manbalarining keng joriy etilishi, real vaqt rejimida
avtomatik va moslashuvchan boshqaruv tizimlariga bo‘lgan ehtiyojni keskin
oshirdi. Ushbu maqolada taklif etilgan integratsiyalashgan yondashuv — ya’ni
SVM, ko‘p agentli ko‘p maqsadli optimallashtirish (Multi-Agent MOO) va EMS-
SCADA tizimlarining uyg‘unligi, aynan shu ehtiyojga javoban samarali yechim
sifatida ko‘rib chiqiladi.
EMS-SCADA Tizimi: Tuzilishi va Funksiyasi
EMS (Energy Management System): elektr ishlab chiqarish va uzatish
jarayonlarini optimallashtirish uchun mas’ul tizim.
SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition): sensorlar orqali real
vaqtli monitoring va masofaviy boshqaruvni ta’minlaydi.
Bu ikki tizim sun’iy intellekt algoritmlari bilan birgalikda ishlaganda kuchli va
avtomatlashtirilgan boshqaruv arxitekturasini yaratadi.
SVM: Holatlarni Tasniflash.
Tarixiy ma’lumotlarga asoslangan o‘rganilgan model.
Asosiy vazifalari: 1.Kuchlanish/yuklamadagi anomaliyalarni aniqlash.
2.Holatlarni klassifikatsiya qilish. 3.Agentlarga xavf holatlari haqida tezkor signal
berish.
SVM modeli real vaqt rejimida yuqori aniqlikda tahlil qilish imkonini
beradi.SVM — nazoratli o‘rganishga asoslangan algoritm bo‘lib, u SCADA orqali
yig‘ilgan tarixiy ma’lumotlar asosida tizim holatini tasniflaydi. SVM algoritmi
SCADA tizimi orqali yig‘ilgan tarixiy va real vaqt ma’lumotlar asosida tizim
holatini quyidagicha baholaydi: 1.Normal 2. Xavfli 3.Nosoz. Bu klassifikatsiyalar
agentlar uchun signal vazifasini bajaradi va ularning harakatlarini yo‘naltiradi [1].
https://scientific-jl.com/luch/
Часть-44_ Том-5_ Май-2025
50
SVM (Support Vector Machine) algoritmini qo’llash elektr tarmog‘ining real
yoki tarixiy ma’lumotlari asosida holatlarni (normal, xavfli, nosoz) aniqlash va
tasniflash imkonini beradi [2]. Bu esa tarmoqda yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan
avariyaviy holatlarni erta aniqlashga va tezkor javob choralarini ko‘rishga zamin
yaratadi. Ayniqsa, kuchlanish tebranishlari, ortiqcha yuklama yoki qisqa
tutashuvlar kabi noan’anaviy holatlarni avtomatik tarzda baholashda SVM juda
muhim rol o‘ynaydi.
SVM tomonidan aniqlangan holatlar asosida harakat qiluvchi ko‘p agentli
tizimlar esa energiya tarmog‘ini mustaqil, tarqoq, lekin koordinatsiyalangan tarzda
boshqarishni ta’minlaydi.
Ko‘p Agentli Ko‘p Maqsadli Optimallashtirish (Multi-Agent MO).
Tizimda bir nechta agentlar (masalan, har bir stansiya, transformator, yoki
energiya manbai uchun bitta agent) mavjud bo‘ladi.Tarmoqda turli manbalar
(generatsiya qurilmalari, transformatorlar, akkumulyatorlar) agentlar sifatida
modellashadi. Har bir agent quyidagi maqsadlar bilan boshqaruvni amalga
oshiradi: 1.Energiyani tejash 2.Tarmoq barqarorligi 3.Xavfsizlikni oshirish
4.Reaktiv quvvatni muvozanatlash. Agentlar o‘zaro hamkorlikda yoki raqobat
asosida ishlaydi, va harakatlarini SVM tomonidan aniqlangan holatga
moslashtiradi [3].
Har bir agent (masalan, generator, zaxira manbasi, akkumulyator yoki yuk
markazi) o‘zining lokal holatiga asoslangan holda energiya samaradorligi, tarmoq
barqarorligi, reaktiv quvvatni balanslash, xavfsizlik kabi maqsadlarni ko‘zlab
harakat qiladi. Bunday yondashuv nafaqat umumiy tizim samaradorligini oshiradi,
balki nosozliklarga nisbatan bardoshlilik (fault-tolerance) darajasini ham yuqori
qiladi.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть-44_ Том-5_ Май-2025
51
EMS-SCADA tizimi esa agentlar tomonidan ishlab chiqilgan strategiyalarni
real vaqt rejimida amaliyotga joriy etadi: sensorlar orqali monitoring olib boradi,
aktuatorlar yordamida buyruqlarni bajaradi, yangi holatlar yuzaga kelgach ularni
SVM tizimiga qayta uzatadi. Ushbu yopiq aylana (loop) energiya tizimining
dinamik moslashuvchanlik xususiyatini shakllantiradi.
SCADA: Qarorlarni Bajarish va Monitoring.
SCADA tizimi agentlar tomonidan yuborilgan qarorlarni amalda bajaradi:
1.Yukni qayta taqsimlash 2.Generatorni ishga tushirish 3.Reaktiv quvvat
manbalarini sozlash. So‘ngra yangi ma’lumotlarni yig‘ib, tizimni yangilaydi. 1-
Funksional oqim diagrammasida tizimning ishlash oqimi tasvirlangan:
[Real vaqt SCADA ma’lumotlari]
↓
[SVM – Holat tasnifi]
↓
[Ko‘p Agentli Qaror Qabul Qilish]
(Agentlar: generatsiya, yuk, zaxira)
↓
[SCADA – Aktuatorlar orqali amaliy boshqaruv]
↓
[Yangi ma’lumotlar → SVM]
1-Funsional Oqim Diagramma
Amaliy Misol: Aqlli Tarmoqda Stress Holati
Vaziyat: Elektr yuklamasi ortib, kuchlanish pasaygan.
SVM: Holatni “xavfli” deb tasniflaydi.
https://scientific-jl.com/luch/
Часть-44_ Том-5_ Май-2025
52
Agentlar harakati:
1-agent: Zaxira generatorni ishga tushiradi.
2-agent: Ba’zi yuklarni vaqtincha cheklaydi.
3-agent: Akkumulyator tizimini ishga tushiradi.
SCADA: Agentlarning buyrug‘ini bajaradi va tizimni barqarorlashtiradi.
Natijada kuchlanish barqarorlashadi → agent “mukofot” oladi va siyosatini
takomillashtiradi.
Afzalliklar:
1.Moslashuvchanlik: Har bir agent real sharoitga qarab harakat qiladi.
2.Xavfsizlik: SVM orqali nosozliklar oldindan aniqlanadi.
3.Samaradorlik: Tarmoq yuklamasi balanslanadi, energiya yo‘qotishlari
kamayadi.
Natijada, bu yondashuv nafaqat nazariy, balki amaliy jihatdan ham kuchli
bo‘lib, aqlli energiya tarmoqlarini barqaror, xavfsiz, va iqtisodiy jihatdan samarali
boshqarish imkonini beradi. Bunday tizimlar kelajakdagi raqamli energetika
infrastrukturasi uchun zaruriy bosqich bo‘lib, “aqlli tarmoq” (smart grid)
kontsepsiyasining amaliy yechimidir.
Xulosa
Aqlli energetika tizimlarining samarali ishlashi bugungi kunda nafaqat
an’anaviy boshqaruv mexanizmlariga, balki sun’iy intellekt algoritmlarining
chuqur integratsiyasiga ham bog‘liq.SVM va ko‘p agentli optimallashtirish asosida
EMS-SCADA tizimlarini integratsiyalash zamonaviy energetika tarmoqlarini
moslashuvchan, xavfsiz va iqtisodiy jihatdan samarali tarzda boshqarish imkonini
beradi. SVM tizim holatini aniq tasniflagani tufayli agentlar optimal qarorlar qabul
https://scientific-jl.com/luch/
Часть-44_ Том-5_ Май-2025
53
qilishi mumkin, bu esa SCADA orqali tezkor amalga oshiriladi. Yagona va
markazlashtirilgan boshqaruv o‘rniga agentlarga asoslangan taqsimlangan
boshqaruv modeli tarmoqdagi ishonchlilikni oshirishga va vaqtinchalik
nosozliklarga bardosh berishga xizmat qiladi.Ayniqsa, qayta tiklanuvchi manbalar
ishlatiladigan muhitlarda bu yondashuv tarmoq barqarorligini saqlashda muhim
ahamiyat kasb etadi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.
Vapnik, V. N. The Nature of Statistical Learning Theory. — New York:
Springer, 1995. — 314 b.
2.
Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. — New York:
Springer, 2006. — 738 b.
3.
Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., Meyarivan, T. A fast and elitist
multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. // IEEE Transactions on Evolutionary
Computation, 2002, 6(2): 182–197.
