Российские и немецкие ученые создали цифровую модель для умного энергопотребления
Модель прогнозирует процессы энергопотребления на подземных горнодобывающих предприятиях.
Пермь, 22 октября. Ученые ПНИПУ и Высшей инженерной школы им. Георга Агриколы (Германия) разработали цифровую модель для прогнозирования расхода электричества. Искусственный интеллект должен помочь компаниям сэкономить средства и даже получить прибыль.
В пермском политехническом университете ФАН рассказали, что в промышленных районах непрерывное потребление электроэнергии в течение суток происходит неравномерно. Поэтому в часы низкого спроса она остается невостребованной, а во время пикового спроса ее не хватает.
«Чтобы сбалансировать потребление и сделать его более гибким, необходима автоматическая система, которая спрогнозирует эти процессы, — пояснил ФАН доктор технических наук Александр Николаев. — Сейчас взаимодействие потребителей энергии и агрегаторов управления спросом регулируется постановлением правительства РФ. Если предприятие снижает нагрузку в установленные часы, то оно может получить вознаграждение».
В пермском политехе объяснили, что ученые разработали цифровую модель, которая прогнозирует процессы энергопотребления на подземных горнодобывающих предприятиях. Искусственный интеллект оценивает возможности и предлагает сценарии того, как можно снизить расход энергии.
«Горнодобывающая промышленность — одно из самых ресурсоемких производств. Одна шахта потребляет сотни ГВт/ч электроэнергии в год. Но преимущество нашей разработки в том, что ее легко можно адаптировать и к другим отраслям», — говорит Николаев.
Ранее Федеральное агентство новостей сообщало, что группа программистов ПНИПУ разработала очки, которые могут отслеживать взгляд владельца. Технология поможет более точно определить потребности покупателей с помощью нейросетевых алгоритмов.