Методология создания доверенных интеллектуальных систем прогнозирования в задачах электроэнергетики

В работе описаны принципы создания систем искусственного интеллекта, обладающих свойством доверенности, для решения задач прогнозирования генерации и потребления электрической энергии. Введены понятие и свойства доверенной интеллектуальной системы прогнозирования, основанные на существующей в РФ нормативно-правовой и нормативно-технической базе. Обосновано применение онтологического подхода для учета экспертных знаний о предметной области при построении прогнозных моделей машинного обучения. Предложено расширение классической триады защищаемых свойств информации за счет включения свойства релевантности и обосновано его использование для доверенных интеллектуальных систем прогнозирования в электроэнергетике. Показано, как разработанные автором модели и методы обеспечивают выполнение требований доверенности и расширяют границы применимости технологий искусственного интеллекта в промышленности, в задачах с высокой ценой ошибки.