В России разработан новый метод краткосрочного прогнозирования электропотребления на предприятиях газовой промышленности, который значительно повысит точность этих прогнозов. Ученые из Уральского федерального университета (УрФУ) имени первого Президента России Б. Н. Ельцина уверены, что их работа поможет улучшить энергетическую эффективность, обеспечит безопасную эксплуатацию инфраструктуры и снизит затраты на электроэнергию.
Ученые из Уральского энергетического института поставили перед собой задачу создать метод, который повысит точность прогнозов потребления электроэнергии. Они предложили использовать методы машинного обучения, которые способны учитывать различные факторы, такие как метеорологические условия и производственные процессы.
Однако, как отметила младший научный сотрудник УрФУ Алина Степанова, модели машинного обучения часто воспринимаются как «черные ящики», и эксперты не всегда доверяют их результатам. Для преодоления этой проблемы команда применила мультиагентный подход, что позволило более точно моделировать потребление и генерацию электроэнергии.
Первоначальные испытания нового метода на компрессорной станции магистрального газопровода показали, что он значительно увеличивает точность краткосрочных прогнозов, а также повышает доверие экспертов к результатам машинного обучения.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Уровень «цифровой зрелости» компаний в России выше, чем в среднем по миру
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
«Слушая подкасты, ничего не узнаешь, ты должен устать, упасть без задних ног — такой должна быть встреча с образованием»
Новая модель нейрона | Ракетный двигатель от ИИ | Российский квантовый процессор | Солнечное топливо