В России разработана нейросеть для оптимизации работы энергосистем
Учёные из Уральского федерального университета (УрФУ) вместе с коллегами из Новосибирского государственного технического и Рижского технического университетов создали нейросеть, благодаря которой можно предсказывать колебания в энергосети на сутки вперёд. Об этом сообщает RT. Точность прогноза почти равна 100%. Программу уже испытали на реальных данных Центральной энергосистемы (ЦЭС) Монголии. С ее помощью получится найти баланс между генерацией и потреблением электричества, а также оптимизировать работу ТЭЦ и других энергопредприятий. В расчётах учитываются разные факторы — погода, технологические процессы, распорядок дня населения. «Модель способна прогнозировать график электропотребления на сутки вперёд, при этом она использует значения потребления за несколько прошлых дней, метеорологические данные, номер дня недели, вид дня: рабочий или выходной», — рассказал ведущий научный сотрудник кафедры электротехники УрФУ Павел Матренин. Разработчики готовятся апробировать модель на энергосистемах как в РФ, так в других странах. Программу можно применять в любой стране.
ОТР - Общественное Телевидение России
marketing@ptvr.ru
+7 499 755 30 50 доб. 3165
АНО «ОТВР»
1920
1080
В России разработана нейросеть для оптимизации работы энергосистем
Учёные из Уральского федерального университета (УрФУ) вместе с коллегами из Новосибирского государственного технического и Рижского технического университетов создали нейросеть, благодаря которой можно предсказывать колебания в энергосети на сутки вперёд. Об этом сообщает RT. Точность прогноза почти равна 100%. Программу уже испытали на реальных данных Центральной энергосистемы (ЦЭС) Монголии. С ее помощью получится найти баланс между генерацией и потреблением электричества, а также оптимизировать работу ТЭЦ и других энергопредприятий. В расчётах учитываются разные факторы — погода, технологические процессы, распорядок дня населения. «Модель способна прогнозировать график электропотребления на сутки вперёд, при этом она использует значения потребления за несколько прошлых дней, метеорологические данные, номер дня недели, вид дня: рабочий или выходной», — рассказал ведущий научный сотрудник кафедры электротехники УрФУ Павел Матренин. Разработчики готовятся апробировать модель на энергосистемах как в РФ, так в других странах. Программу можно применять в любой стране.
Учёные из Уральского федерального университета (УрФУ) вместе с коллегами из Новосибирского государственного технического и Рижского технического университетов создали нейросеть, благодаря которой можно предсказывать колебания в энергосети на сутки вперёд. Об этом сообщает RT. Точность прогноза почти равна 100%. Программу уже испытали на реальных данных Центральной энергосистемы (ЦЭС) Монголии. С ее помощью получится найти баланс между генерацией и потреблением электричества, а также оптимизировать работу ТЭЦ и других энергопредприятий. В расчётах учитываются разные факторы — погода, технологические процессы, распорядок дня населения. «Модель способна прогнозировать график электропотребления на сутки вперёд, при этом она использует значения потребления за несколько прошлых дней, метеорологические данные, номер дня недели, вид дня: рабочий или выходной», — рассказал ведущий научный сотрудник кафедры электротехники УрФУ Павел Матренин. Разработчики готовятся апробировать модель на энергосистемах как в РФ, так в других странах. Программу можно применять в любой стране.