«8D06103 - Ақпараттық жүйелер» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Таганова Гүлдана Жарқымбайқызы диссертациясын қорғауы

Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Таганова Гүлдана Жарқымбайқызы «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «Электрэнергетика жүйелері үшін жүктемені болжау мен оңтайландыруға арналған ақпараттық жүйе құру» тақырыбында диссертациясы қорғалады.

Диссертация Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер кафедрасы» кафедрасында орындалды.

Қорғау тілі - қазақ тілінде

Ресми рецензенттер:

Оралбекова Жанар Орымбаевна – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, Astana IT University ЖШС «Жасанды интеллект және деректер ғылымы мектебінің» профессор м.а. (Астана қ., Қазақстан Республикасы).

Амирханова Гульшат Аманжоловна – философия докторы (PhD), Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университетінің «Жасанды интеллект және Big Data» кафедрасының ассистент-профессоры (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).

Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:

Барахнин Владимир Борисович – техника ғылымдарының докторы; доцент, Ақпараттық және есептеу технологиялары бойынша Федералдық ғылыми-зерттеу орталығының (АЕТ ФЗО) жетекші ғылыми қызметкері (Новосибирск қ., Ресей);

Мамырбаев Өркен Жұмажанұлы – философия докторы (PhD), профессор, ҚР ҒЖБМ Ғылым комитетінің «Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институты» РМК ғылыми жұмыстар жөніндегі директор орынбасары (Алматы қ., Қазақстан Республикасы);

 Орманбекова Айнур Алибековна – философия докторы (PhD), Алматы технологиялық университетінің «Автоматтандыру және робототехника» кафедрасының ассистент-профессоры (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).

Ғылыми кеңесшілері:

Тусупов Джамалбек Алиаскарович – физика-математика ғылымдарының докторы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының профессоры (Астана қ., Қазақстан Республикасы).

Войчик Вальдемар – техника ғылымдарының докторы, Люблин технологиялық университетінің электроника ақпараттық технологиялары кафедрасының профессоры (Люблин қ., Польша).

Қорғау 2026 жылғы 3 шілде, сағат 12:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.

Сілтемесі: https://teams.microsoft.com/meet/4391040662843?p=xVW6Uwdlc4QkkjxISR 

Мекен-жайы: г. Астана, ул. Пушкина, 11, Учебный корпус № 2, аудитория № 222.

Аңдатпа (қаз.): Таганова Гүлдана Жарқымбайқызының «8D06103 - Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Электрэнергетика жүйелері үшін жүктемені болжау мен оңтайландыруға арналған ақпараттық жүйе құру» диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Қазіргі кезеңде электр энергетикалық жүйелердің жұмыс режимдері жаңартылатын энергия көздерінің үлесінің артуына, тұтыну құрылымының күрделенуіне және цифрлық деректер ағынының көбеюіне байланысты өзгеріп отыр. Әсіресе күн энергетикасының дамуы электр энергиясын өндіру мен тұтыну арасындағы теңгерімді алдын ала бағалау міндетін күрделендіреді. Күн генерациясы ауа райына, тәулік уақытына, маусымдық өзгерістерге, бұлттылыққа, температураға және радиация деңгейіне тәуелді болғандықтан, оны дәстүрлі әдістермен ғана дәл сипаттау жеткіліксіз. Қазақстан жағдайында бұл мәселе қосымша мәнге ие. Елдің аумағы кең, климаттық аймақтары әртүрлі, күн ресурсы мен тұтыну құрылымы өңірлер бойынша біркелкі емес. Оңтүстік өңірлерде күн генерациясының әлеуеті жоғары болса, солтүстік және орталық аймақтарда жүктеме сипаты мен маусымдық тұтыну өзгеше қалыптасады. Мұндай жағдайда жүктеме мен күн генерациясын бөлек емес, өзара байланыста қарастыратын ақпараттық жүйе қажет. Диссертациялық зерттеудің өзектілігі жүктеме мен күн генерациясын болжау нәтижелерін тек сандық болжам ретінде емес, энергия тапшылығын, артық энергияны, сыртқы желіден алынатын энергия көлемін, таза жүктемені және пиктік жүктемені төмендету көрсеткіштерін анықтайтын шешім қабылдауды қолдау құралы ретінде қарастыруымен айқындалады. Осы тұрғыдан зерттеу электр энергетикасын цифрландыру, жаңартылатын энергия көздерін тиімді интеграциялау және энергожүйе режимдерін басқару міндеттерімен тығыз байланысты. Қазіргі ғылыми зерттеулерде жүктемені болжау, күн генерациясын болжау, экстремалды мәндерді анықтау және ақпараттық жүйеге енгізу көбіне жеке-жеке қарастырылады. Бірқатар еңбектерде модельдердің дәлдігі талданғанымен, алынған болжамдардың нақты энергия балансы мен режимдік оңтайландыру есебіне қалай қолданылатыны толық ашыла бермейді. Диссертациялық жұмыс осы алшақтықты қысқартуға бағытталған: болжау, экстремумдарды анықтау, таза жүктемені есептеу және ақпараттық жүйе арқылы визуализациялау міндеттері бір зерттеу логикасына біріктірілді. Диссертациялық зерттеудің мақсаты. Қазіргі цифрлық технологиялар, деректерді талдау әдістері мен машиналық оқыту модельдерін қолданып, электр энергетикалық жүйелер үшін күн генерациясын және электр жүктемесін болжауды, таза жүктемені есептеуді, энергия теңгерімін талдауды және режимдік шешім қабылдауды қолдауды біріктіретін ақпараттық жүйені әзірлеу. Қойылған мақсатқа жету үшін келесі міндеттер айқындалды: 1. 1. Электроэнергетикалық жүйелердегі электр жүктемесін болжау, күн энергиясын өндіруді модельдеу және генерация – тұтыну теңгерімін оңтайландыру саласындағы заманауи ғылыми зерттеулерге талдау жүргізу. 2. Күн панельдерінің электр энергиясын өндіруді болжау үшін Transformer, CNN және RNN архитектураларына негізделген гибридті терең оқыту моделін әзірлеу. 3. Эксперименттік талдау және қолданыстағы машиналық оқыту және терең оқыту әдістерімен салыстырмалы зерттеу негізінде әзірленген модельдің тиімділігін бағалау. 4. Ашық деректер негізінде электр жүктемесін болжау модулін құрып, жүктеме нәтижесін күн көзінен алынатын электр энергия болжам нәтижесімен біріктіру. 5. Болжанған тұтыну жүктемесі мен болжанған күн генерациясы арасындағы айырманы есептеу арқылы энергия тапшылығын, артық энергия мен сыртқы электр желісінен алынатын энергия көлемін анықтау. 6. Электр энергетикалық жүйенің жұмыс режимін жақсартуға бағытталған есептеу модулін құрастыру. Модуль күн энергиясын тиімді пайдалана отырып, жүктеменің пиктік мәндерін бәсеңдету мәселесін шешуді көздейді. 7. Электр энергетикалық жүйенің жұмыс режимдерін болжауға, талдауға және оңтайландыру бойынша шешім қабылдауға көмектесетін ақпараттық жүйені әзірлеу. Қорғауға ұсынылатын негізгі нәтижелер: 1. Күн ашық кезде артық энергия жиналып, кешкі уақытта қайтадан сыртқы желіге тәуелділік пайда болатындықтан, электр жүктемесі мен күн генерациясын қатар есептейтін кешенді өңдеу әдісін ұсыну. 2. Ауа райы күрт өзгерген сәттерде қателікті азайтып, қалыпсыз режимдерді ертерек байқау үшін күн генерациясын алдын ала есептейтін гибридті модельдерді әзірлеу. 3. Күн станциялары өндіретін энергия мен тұтыну жүктемесін бір ортада қатар талдап, энергия тапшылығы мен артық қуат көлемін алдын ала бағалайтын ақпараттық платформаны жасау. Зерттеудің ғылыми жаңалығы келесідей: 1. Күн генерациясы мен электр жүктемесін бір ақпараттық жүйеде байланыстыратын көпдеңгейлі болжамдық-аналитикалық тәсіл ұсынылды. 2. Күн панельдерінің энергия өндіру болжамы мен электр тұтыну жүктемесінің болжамын біріктіру арқылы таза жүктеме көрсеткішін есептеу және оны оңтайландыруда пайдалану әдісі іске асырылды. 3. Электроэнергетикалық жүйедегі энергия тапшылығы, артық энергия, желіден алынатын энергия және пиктік жүктемені төмендету көрсеткіштерін бір интерфейсте талдауға мүмкіндік беретін бағдарламалық шешім әзірленді. 4. Әзірленген жүйе нақты бір объектімен шектелмей, жаңа smart-meter деректері, PV-қондырғы параметрлері және жергілікті метеодеректер енгізілген жағдайда әртүрлі электр желілері мен ұйымдарға бейімделе алатын модульдік архитектураға негізделді. Зерттеу объектісі – күн электр станциясының электр энергиясын өндіруі мен электр жүктемесінің өзгеру үдерістері, сондай-ақ олардың электр энергетикалық жүйенің жұмыс режиміне әсерін сипаттайтын уақыттық, метеорологиялық және техникалық деректер. Зерттеу пәні – күн энергиясын өндіру мен электр жүктемесін болжауға, таза жүктемені есептеуге, экстремалды режимдерді анықтауға және энергия теңгерімін оңтайландыруға арналған машиналық оқыту, терең оқыту, гибридті модельдеу және есептеу әдістері. Зерттеу әдіснамасы. Зерттеу барысында уақыттық қатарларды талдау, машиналық оқыту, терең оқыту, көптапсырмалы оқыту, гибридті нейрондық архитектуралар, регрессиялық болжау, классификация, кросс-валидация, абляциялық зерттеу және энергия балансына негізделген математикалық модельдеу әдістері қолданылды. Күн генерациясын болжау үшін авторлық HST-MB-CREH моделі пайдаланылды. Электр жүктемесін бағалау кезінде smart-meter деректері негізінде қалпына келтірілген жүктеме профилі қолданылды. Зерттеу әдістері. Кіріс деректері ретінде метеорологиялық, уақыттық, күн-астрономиялық және циклдік белгілер пайдаланылды. Бастапқы деректерді тазалау, бос мәндерді өңдеу, логарифмдік түрлендіру, Min–Max қалыпқа келтіру, циклдік уақыттық кодтау және уақыттық терезелерді қалыптастыру кезеңдері орындалды. Модельдердің тиімділігі MAE, RMSE, MAPE, R², EVS және AUC_ext көрсеткіштері арқылы бағаланды. Уақыттық қатарлардың табиғатын сақтау үшін TimeSeriesSplit стратегиясы қолданылды. Бағдарламалық қамтамасыз ету. Зерттеу нәтижелерін іске асыру үшін Python тілі, машиналық және терең оқыту кітапханалары, Flutter Web, Firebase Authentication, Firestore Database және Google Cloud Run технологиялары пайдаланылды. SUN ENERGY платформасы болжамдық модельдерді, жүктеме модулін, энергия балансы мен оңтайландыру есептерін бір веб-интерфейске біріктіреді. Зерттеудің теориялық маңыздылығы күн генерациясын болжау, экстремалды режимдерді анықтау және жүктеме профилімен байланысты энергия теңгерімін талдау әдістерін дамытуымен сипатталады. Диссертацияда күн генерациясы тек уақыттық қатар ретінде емес, метеорологиялық, күн-астрономиялық және циклдік факторлармен байланысқан көпфакторлы үдеріс ретінде қарастырылды. Ұсынылған HST-MB-CREH моделі локалдық паттерндерді, уақыттық тәуелділіктерді, ұзақ мерзімді байланыстарды және экстремалды режимдерді бір есептеу сұлбасында талдауға негіз болды. Зерттеудің практикалық маңыздылығы SUN ENERGY ақпараттық жүйесінің әзірленуімен айқындалады. Жүйе күн электр станцияларының операторларына, энергетикалық ұйымдарға және диспетчерлік қызметтерге болжам нәтижелерін түсінікті түрде ұсынуға бағытталған. Пайдаланушы қай уақытта күн генерациясы төмендейтінін, қай кезеңде артық энергия пайда болатынын, қай аралықта сыртқы желіден энергия алу қажеттігін және қай уақытта пиктік жүктеме күшейетінін алдын ала көре алады. Бұл диспетчерлік шешімдерді негіздеуге және жаңартылатын энергия көздерін желіге тиімді енгізуге көмектеседі. Докторанттың жеке үлесі. Диссертацияда ұсынылған зерттеулер ізденуші тарапынан дербес орындалды. Автор деректерді жинау, алдын ала өңдеу, көпфакторлы белгілер кеңістігін қалыптастыру, гибридті модельді әзірлеу, есептеу эксперименттерін жүргізу, модельдерді салыстыру, абляциялық зерттеу орындау және ақпараттық жүйені жобалау кезеңдеріне тікелей қатысты. Бірлескен жарияланымдардағы автордың үлесі модельдер мен алгоритмдерді әзірлеу, эксперименттерді орындау, нәтижелерді талдау және ғылыми мақалаларды дайындау жұмыстарынан тұрады. Диссертация нәтижелерінің апробациясы. Диссертациялық жұмыстың негізгі нәтижелері Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының кеңейтілген мәжілісінде талқыланды. Нәтижелерді ендіру. Диссертациялық жұмыстың нәтижелері «UMAY R&D» ЖШС қызметіне енгізілді. Зерттеу Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің № AP26105051 «Кешенді интеллектуалды басқару жүйесін енгізу арқылы тарату желілерінің сенімділігін оңтайландыру» гранттық қаржыландыру жобасы шеңберінде орындалды. Диссертацияның негізгі нәтижелерін жариялау. Зерттеу тақырыбы бойынша 5 ғылыми мақала жарияланған. Оның ішінде Scopus және Web of Science дерекқорларына енгізілген журналдарда 2 мақала, Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету комитеті ұсынатын ғылыми басылымдарда 3 мақала жарияланды. Сонымен қатар диссертациялық жұмыс нәтижелері бойынша авторлық құқықпен қорғалатын объектілерге құқықтардың мемлекеттік тізіліміне мәліметтер енгізу туралы куәлік алынған. Диссертацияның көлемі мен құрылымы. Диссертациялық жұмыс қазақ тілінде жазылған және кіріспеден, өзара байланысты үш бөлімнен (бөлімшелерге бөлінген), қорытындыдан және пайдаланылған әдебиеттер тізімінен тұрады. Жұмыстың көлемі 128 бетті құрайды, 31 сурет пен 15 кестені қамтиды. Пайдаланылған әдебиеттер тізімі 70 дереккөзден тұрады. Кіріспеде зерттеу тақырыбының негіздемесі, мақсат-міндеттері, зерттеу объектісі мен пәні, ғылыми жаңалығы, теориялық және практикалық маңыздылығы, қорғауға ұсынылатын негізгі нәтижелер және зерттеу әдістері сипатталған. Бірінші бөлімде электр энергетикалық жүйелердегі жүктеме мен күн генерациясын болжау және энергожүйе режимдерін оңтайландыру әдістеріне талдау жүргізілді. Жаңартылатын энергия көздерінің әлемдегі және Қазақстандағы даму үрдістері, жүктеме мен күн генерациясының қалыптасуына әсер ететін негізгі факторлар, дәстүрлі және заманауи болжау әдістері қарастырылды. Әдебиеттерді талдау нәтижесінде жүктеме, күн генерациясы, экстремалды режимдер және ақпараттық жүйе деңгейіндегі шешім қабылдауды қолдау міндеттерін біртұтас зерттеу логикасында қарастыру қажеттілігі негізделді. Екінші бөлімде күн электр энергиясы өндірісін болжау және экстремумдарды анықтау моделі әзірленді. Деректерді дайындау, 21 белгіден тұратын көпфакторлы кеңістікті қалыптастыру, CNN, LSTM, GRU және Transformer негізіндегі гибридті модель құру, экстремалды мәндерді анықтау және жүктемені болжау мен оңтайландыру модулінің математикалық моделі сипатталды. HST-MB-CREH моделі Random Forest, XGBoost, LSTM, GRU және Transformer модельдерімен салыстырылып, тиімділігі тәжірибелік түрде дәлелденді. Үшінші бөлімде ұсынылған гибридті модель негізінде күн электр энергиясын болжау және энергожүйе режимдерін оңтайландыруға арналған SUN ENERGY ақпараттық жүйесі әзірленді. Жүйенің концептуалдық моделі, архитектурасы, функционалдық құрылымы, бизнес-процестері, деректер ағыны, сыртқы метеорологиялық сервиспен интеграциясы, визуализация және тестілеу нәтижелері берілді. Жүйе күн генерациясын болжау, жүктемені талдау, экстремалды режимдерді анықтау, энергия теңгерімін есептеу және оңтайландыру шешімдерін бір цифрлық ортада ұсынатын платформа ретінде қалыптастырылды. Қорытындыда диссертациялық зерттеу бойынша негізгі ғылыми тұжырымдар, алынған нәтижелердің теориялық және практикалық маңыздылығы, сондай-ақ зерттеуді одан әрі дамыту бағыттары баяндалды.

Диссертация

Ғылыми еңбектер тізімі

Ғылыми кеңесшінің пікірі

Шетелдік кеңесшінің пікірі

Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы