A hierarchical model of the information environment for railway power supply system critical objects control
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v29i3.313623Ключові слова:
hierarchical model, control, power supply, information, railwayАнотація
It is proposed to consider the hierarchical model of the information environment as a structure according to its functions (implemented by the software part) and architecture (responsible for effective implementation of functional capabilities). It is proposed to improve the information management system of Ukrzaliznytsia’s critical power supply facilities, based on the developed hierarchical model of the information environment, which takes into account the presence of Ukrzaliznytsia’s own generation sources by integrating the appropriate control subsystem into the information system structure. The model emphasizes the integration of software and hardware components for data collection, pre-processing, and decision-making, contributing to a highly automated and intelligent control system. It proposes a multi-level structure incorporating artificial intelligence and advanced technologies to optimize electricity consumption and improve operational efficiency within the railway power supply system.
Посилання
АТ «Українська залізниця» (28.06.2024) Укрзалізниця створює нову компанію «УЗ Енерго». Режим доступу: https://www.uz.gov.ua/press_center/up_to_date_topic/632524 (дата звернення 20.08.2024)
Бєляков, Р. (2024). Ієрархічна модель інтелектуального управління наземноповітряної комунікаційної мережі спеціального призначення. Комп’ютерноінтегровані технології: освіта, наука, виробництво. (54). 225-235. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2024-54-28
Мартюк, М. Ю., Оксанич І. Г., Шевченко, І. В. (2021). Моделі ієрархічної багатоагентної системи для виконання бізнес-процесів. Вісник КрНУ імені . Випуск 6/2021 (131). 73-78. https://doi.org/10.30929/1995-0519.2021.6.73-78
Джулій, В. М., Муляр, І. В., Сєлюков, О. В., Чешун, В. М., Коровченко, Д. В., Берназ, А. А. (2020). Ієрархічна мережева модель інформаційного забезпечення подання предметної області. Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. (65). 27–39. https://doi.org/10.17721/2519-481X/2019/65-04
Голуб Г. М. (2013). Комп’ютерна інтелектуалізація режимів функціонування та процедур управління системи електропостачання залізниць. Зб. наук. праць ДЕТУТ: серія «Транспортні системи і технології». К.: ДЕТУТ. 134–141.
Olatunde, T. M., Okwandu, A. C., Akande, D. O., Sikhakhane, Z. Q. (2024). The impact of smart grids on energy efficiency: a comprehensive review. Engineering Science & Technology Journal. 5(4). 1257-1269. https://doi.org/10.51594/estj.v5i4.1016
Chinedu Alex Ezeigweneme, Chinedu Nnamdi Nwasike, Adedayo Adefemi, Abimbola Oluwatoyin Adegbite, & Joachim Osheyor Gidiagba. (2024). Smart Grids in industrial paradigms: a review of progress, benefits, and maintenance implications: analyzing the role of smart grids in predictive maintenance and the integration of renewable energy sources, along with their overall impact on the industri. Engineering Science & Technology Journal. 5(1). 1-20. https://doi.org/10.51594/estj.v5i1.719
Сопель, М. Ф. (2015). Моніторинг в електроенергетиці [Рукопис]: дис. д-ра техн. наук: 05.14.02. К.. 430 с.
Кримська, А., Пономаренко, О. (2024). Інформаційні технології для підвищення ефективності енергосистем України. Системні дослідження в енергетиці. 2а (78), 26-27. https://systemre.org/index.php/journal/article/view/846
Kovtun, S., Ponomarenko, O., Nazarenko, O. (2023). Quality of the Information Flow Management at Stochastic Energy Consumption Conditions. System Research in Energy. 3 (74). 78-84. https://doi.org/10.15407/srenergy2023.03.078
Печенюк, А., Печенюк, В. (2024). Перспективи застосування штучного інтелекту для покращення енергозбереження в умовах україни. Інноваційна економіка. 0(2). 46-52. http://inneco.org/index.php/innecoua/article/view/1246
Слободян, А. Р., Чижевський, В. В., Слободян, Р. О. (2024). Модель роботи розподільної мережі в ізольованому режимі. Вісник Вінницького політехнічного інституту. (3). 40–49. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-174-3-40-49
Верес, О. М. (2010) Види архітектури систем підтримки прийняття рішень. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». № 685. Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. 190–197.
Haidenko, О. S. (2016). Optimization of the train's schedule to use three-zone differentiated tariff for consumed electricity payment. Information and control systems at railway transport. (5). 46-50. ISSN 1681-4886. https://doi.org/10.18664/ikszt.v0i5.83424
Haidenko, О. S. (2016). Mathematical methods of computer adaptation train schedule for electricity payment consumed of traction in accordance with commercial tariff. Scientific journal “Electrification of Transport”. № 12. 8-11. ISSN 2307-4221. Retrieved from http://etr.diit.edu.ua/article/view/100557
Haidenko, О. S. (2018). Experimental researches of computer-oriented methods of consumed electricity payment minimization. Information and control systems at railway transport. (4). 30-34. ISSN 1681-4886. DOI: https://doi.org/10.18664/ikszt.v0i4.141927
Bosyi, D. О. (2017). The development of scientific bases of energy efficiency modes of power supply the electrified railways. Thesis for the degree of Doctor of Science: 05.22.09. D. 396 p.
Бобало, Ю. Я., Даник, Ю. Г., Комарова, Л. О., [та ін.]. (2015). Моніторинг об’єктів в умовах апріорної невизначеності джерел інформації. Львів. 360 с. Retrieved from https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/39313
Гайденко, О. С. (2015). Методи прогнозування електроспоживання тяговими підстанціями залізниці. Моделювання та інформаційні технології. Зб. наук. пр. ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України. Київ. Вип. 75. 49-56.
Haidenko, O., & Holub, H. (2018). Electric power consumption forecasting by methods of neural network modeling. Transport Systems and Technologies. (31). 196–202. Retrieved from https://tst.duit.in.ua/index.php/tst/article/view/24
Гайденко, О. С., Голуб, Г. М., Кульбовський, І. І., Штомпель, Ю. М. (2022). Дослідження ефективності архітектур штучних нейронних мереж для прогнозу електроспоживання залізниць. Залізничний транспорт України. №1. 51-55. DOI: https://doi.org/10.34029/2311-4061-2022-142-1-51-55
Lowe, M., Fan, H., Gereffi, G. (2011). U.S. Smart Grid. Finding new ways to cut carbon and create jobs. CGGC. Duke University. DOI: https://10.13140/RG.2.1.2076.3928
Turner, Chris & Tiwari, Ashutosh & Starr, Andrew & Blacktop, Kevin. (2016). A review of key planning and scheduling in the rail industry in Europe and UK. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit. 230. 984-998. DOI:https://10.1177/0954409714565654
Boucher, T., & Yalcin, A. (2006). Design of Industrial Information Systems ([1 ed.]). Academic Press. 496.
Spurgeon E. Charles & Joann Zimmerman (2014). Ethernet: The Definitive Guid. O’Reilly. 2014. 483. ISBN 978-1449361846
Katz, R. H., Culler, D. E., Sanders, S., Alspaugh, S. [and other] (2011). An information-centric energy infrastructure: The Berkeley view. Sustainable Computing: Informatics and Systems. (1). 7–22. DOI: https://10.1016/j.suscom.2010.10.001
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
