Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Российские и немецкие ученые разработали цифровую модель для «умного» энергопотребления
В области электроэнергетики сегодня актуален вопрос рационального потребления ресурсов. Предприятия зачастую могут генерировать больше энергии, чем используют. Ученые Пермского Политеха и Высшей инженерной школы имени Георга Агриколы (Германия) разработали цифровую модель, которая позволит спрогнозировать расход электричества. Искусственный интеллект поможет компаниям не только сэкономить средства, но и получить прибыль.
Исследователи реализовали разработку на средства, которые получили в рамках уникального проекта международных исследовательских групп (МИГов), который действует в Пермском крае с 2011 года и не имеет аналогов в России, и гранта программы «Старт». Результаты работы ученые опубликовали в сборнике конференции 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).
«Большинство электростанций в промышленных районах производят энергию непрерывно. Но потребление ее в течение суток происходит неравномерно. Поэтому электроэнергия в часы низкого спроса 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», – рассказывает профессор кафедры «Горная электромеханика» Пермского Политеха, доктор технических наук, доцент Александр Николаев.
По словам ученых, сейчас взаимодействие потребителей энергии и агрегаторов управления спросом регулируется Постановлением Правительства РФ. Если предприятие снижает нагрузку в установленные часы, то оно может получить вознаграждение. Но, чтобы эффективно прогнозировать процессы в системе энергоснабжения, нужно обрабатывать и анализировать множество информации в реальном времени. В этом помогут специальные алгоритмы на основе «цифровых двойников» предприятий, считают разработчики.
Ученые разработали цифровую модель, которая прогнозирует процессы энергопотребления на подземных горнодобывающих предприятиях. Для этого они использовали методы машинного обучения. Искусственный интеллект оценивает возможности и предлагает сценарии того, как можно снизить расход энергии.
«Горнодобывающая промышленность – одно из самых ресурсоемких производств. Например, одна шахта потребляет сотни ГВт∙ч электроэнергии в год. Но преимущество нашей разработки в том, что ее легко можно адаптировать и к другим отраслям», – поясняет исследователь.
Специалисты уже получили положительные результаты работы цифровой платформы. По словам разработчиков, инновационная технология поможет найти наиболее эффективный способ оптимизации процессов и позволит избежать аварийных ситуаций. Кроме того, новый алгоритм выполнен в соответствии с российской нормативной базой.
Telegram 
Дзен 
VK Поклонники творчества английского писателя Джона Толкина 22 сентября отмечают День хоббита. Ученые Пермского Политеха рассказали про артефакты из вселенной «Властелина колец» и подобрали к ним аналоги, существующие в нашем мире.
Переход к паразитизму вызывает характерные изменения у самых разных существ. Авторы нового исследования узнали, как он повлиял на геномы растений, ставших «настолько паразитическими», что от них остался только клубень-химера с грибовидными соцветиями.
Научный коллектив Института лингвистики и международных коммуникаций ЮУрГУ создал уникальный интернет-портал, представляющий собой большой банк данных об интерпретациях в русской лингвокультуре важных общечеловеческих ценностей и других ментальных категорий. Ученые исследовали ассоциации обывателей для таких ценностей, как «образование», «карьера», «Родина», а также для концепта «страх».
Переход к паразитизму вызывает характерные изменения у самых разных существ. Авторы нового исследования узнали, как он повлиял на геномы растений, ставших «настолько паразитическими», что от них остался только клубень-химера с грибовидными соцветиями.
Распространенное мнение о том, что подавление негативных мыслей может быть вредным и даже опасным для психического здоровья, признали ошибочным. К такому выводу пришли ученые из Кембриджского университета (Великобритания).
Поклонники творчества английского писателя Джона Толкина 22 сентября отмечают День хоббита. Ученые Пермского Политеха рассказали про артефакты из вселенной «Властелина колец» и подобрали к ним аналоги, существующие в нашем мире.
Вопреки предсказаниям, кислород-28 оказался крайне неустойчивым. Физики не успели даже зарегистрировать такие ядра, хотя теоретически они должны быть дважды магическими, а значит — особенно стабильными.
Тотальная память — плохо для мозга. Чтобы детально запомнить событие, стоит о нем вспоминать как можно реже. Чем больше вы знаете по теме, тем больше новой информации вы запомните. Но если информации будет слишком много, то не вся она будет зафиксирована в мозге. Naked Science разбирается, как сегодня ученые, нейробиологи и психологи объясняют способности нашего мозга запоминать и учиться.
Исследователи из Швеции и Великобритания узнали, что «правило деревьев» да Винчи, который считал, что толщина всех веток дерева на любой его высоте, сложенная вместе, равна толщине ствола, ошибочно на микроуровне.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно