• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
21.10.2021, 14:30
ПНИПУ
1
1,5 тыс

Российские и немецкие ученые разработали цифровую модель для «умного» энергопотребления

❋ 4.5

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.

Российские и немецкие ученые разработали цифровую модель для «умного» энергопотребления / ©Getty images / Автор: Godefridus Victorinus

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.

Александр Николаев и Алексей Кычкин в лаборатории киберфизических систем Пермского Политеха / ©Пресс-служба ПНИПУ

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. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
ПНИПУ
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

31 июля, 17:23
Марк Чернов

Ученые выяснили, как именно формируются сюжеты снов. Анализ сновидений показал, что мозг во время ночного отдыха не воспроизводит прошедший день, а миксует прожитый опыт, эмоции и характер человека в совершенно новые сценарии.

30 июля, 06:28
Мария Азарова

Сексуальная удовлетворенность женщин оказалась намного сильнее связана не с тем, насколько легко достигается оргазм, а с тем, чтобы это происходило именно с партнером. К такому выводу пришли исследователи, проанализировавшие данные почти 28 тысяч пользовательниц приложения Flo.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

28 июля, 13:10
Марк Чернов

Американские ученые установили, что привычка регулярно пить кофе значительно снижает риск развития цирроза, рака печени и печеночных патологий. Новые данные помогают объяснить биохимические механизмы, стоящие за защитным эффектом этого напитка.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 июля, 13:06
Редакция Naked Science

Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий
Крупные потребители типа шахт давно уже имеют свои собственные генерирующие мощности типа "кластер дизелей". Как может ИИ ("чурбан железный") определить, что данная шахта близка к тому, что кластер грохнется, без допуска на территорию, я вообще не понимаю. Гораздо больше пользы будет в том ,что главный энергетик шахты заранее предупредит диспетчера энергосистемы о грядущем необычном пике потребления, чем от гаданий на нейронных сетях.