В России разработали способ точно предсказывать электропотребление предприятий

Российские учёные придумали, как создавать точные краткосрочные прогнозы энергопотребления газовой промышленности

Учёные УрФУ разработали метод краткосрочного прогнозирования электропотребления для предприятий газовой промышленности, который позволит оптимизировать расходы на электроэнергию и повысить энергетическую безопасность. По их словам, новая технология может существенно повысить точность предсказаний электропотребления и упростить управление энергорежимами на критически важных объектах. Для анализа множества факторов, влияющих на график нагрузок, специалисты применили методы машинного обучения, что позволяет учесть не только производственные параметры, но и метеоусловия.

Один из разработчиков, младший научный сотрудник УрФУ Алина Степанова, рассказала, что модели машинного обучения часто воспринимаются как «чёрные ящики», поскольку их результаты не всегда понятно интерпретировать, а это снижает доверие экспертов. Внедрение объяснимого искусственного интеллекта помогает устранить это препятствие, предоставляя понятные для специалистов данные, которые упрощают использование таких систем на производстве и уменьшают риск ошибок. Также команда применяет мультиагентный подход, чтобы моделировать сложные производственные процессы и взаимосвязи между потреблением, генерацией и накоплением энергии.

Метод протестировали на компрессорной станции магистрального газопровода, и результаты показали, что он повышает точность прогнозов, что ведёт к более надёжной работе системы. По мнению учёных, внедрение этой технологии может помочь выровнять потребление электричества, улучшить режимы работы оборудования и сократить затраты на электроэнергию.

Источник: www.ferra.ru

Похожие новости:

Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов Российские ученые улучшили прогнозирование электропотребления на предприятиях «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