18 октября, 2023 
AdminGWP 
Рoссийскиe учёныe сoвмeстнo с инoстрaнными кoллeгaми рaзрaбoтaли нeйрoсeть, кoтoрaя спoсoбнa прeдскaзывaть кoлeбaния в энeргoсeти нa кальпа впeрёд. В свoeй рaбoтe прoгрaммa учитывает http://auto-portal.net.ua/avtomasterskaya-jcar-v-kieve alliancenet.com.ua
целенький ряд данных, конкретность её прогноза приближается к 100%. Построение испытана на реальных данных Центральной энергосистемы (ЦЭС) Монголии и может привыкать энергетиками любой страны. Проспект позволит соблюдать строгий баланс между генерацией и потреблением электричества и оптимизировать работу Теплоэлектроцентраль и других энергопредприятий.
Учёные изо Уральского федерального университета (УрФУ) всем миром с коллегами из Новосибирского государственного технического и Рижского технического университетов разработали нейросеть с целью оптимизации работы Теплоэлектроцентраль и других энергетических объектов как сговорившись потребностям пользователей. Нейросеть способна поступать суточные прогнозы колебаний использования электричества в масштабах целой страны с точностью 98,75%. Об этом RT сообщили в медведка-службе Минобрнауки России. Разбирательство выполнено при финансовой поддержке сообразно программе «Первое место-2030». Результаты опубликованы в журнале The Inventions.
Вроде отмечают авторы работы, прорицание объёмов и колебаний энергопотребления позволяет оптимизировать работу энергосети. Ради он был точным, в расчётах нужно исследовать множество факторов — погоду, технологические процессы, устав дня населения и т. д. Делать за скольких правило, за немножечко лет работы в отрасли специалисты-энергетики учатся своими силами прогнозировать, как в лагерь суток будет пер энергопотребление в сети. Опять-таки такие знания каверзно систематизировать, также до могилы сохраняется риск ошибки.
Учёные придумали, ни дать ни взять автоматизировать этот движение с помощью нейросети. Компьютерная программка использует в своей работе исполненный набор данных.
«Натурщица способна прогнозировать чертёж электропотребления на день вперёд, при этом возлюбленная использует значения потребления по (по грибы) несколько прошлых дней, метеорологические талант, номер дня недели, конструкция дня: рабочий неужели выходной», — отметил в беседе с RT передний научный сотрудник кафедры электротехники УрФУ Палыч Матренин.
Разработчики три возраст тестировали программу получай реальных данных Центральной энергосистемы (ЦЭС) Монголии. Чёткость краткосрочных прогнозов нейросети составила 98,75%, что-нибудь является очень высоким показателем, отмечают исследователи.
Полученные результаты помогут чин чинарем планировать нагрузку получи и распишись энергетические объекты, с тем чтоб эффективно распределять электроэнергию посредь потребителей. Кроме того, настоящий прогноз позволит обнаруживать правильный баланс посереди потреблением и генерацией либо но закупкой электроэнергии.
Авторы работы планируют сказать добро модель на энергетических системах России и других стран. Ровно по словам учёных, декрипитация можно применять в произвольный стране, если досидеть нейросеть с учётом особенностей местной энергосистемы.
Опубликовано в рубрике