21 октября
ПНИПУ
1

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

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.
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.
Сегодня, 05:30
Мария Азарова

Ученые из США представили альтернативный молекулярный механизм образования меланоцитарного невуса, который согласуется как с экспериментальными, так и с клиническими наблюдениями.

11 часов назад
Василий Парфенов

Польские ученые-полярники засняли редкое событие — охоту полярного медведя не на морскую добычу, а наземную. Правда, молниеносная атака все равно произошла в воде. Подобное поведение северного хищника впервые удалось запечатлеть на видео.

Позавчера, 14:37
Николай Цыгикало

Запуск в космос всегда динамичен. Ревущий старт, огромный факел огня, затихающий гром в небе. Первая ступень отработала и отделилась, отработала следующая, эстафета ускорения закончилась достижением орбитальной скорости на нужной высоте. Пуск ракеты завершен, заняв всего восемь – десять минут. Но выведение на этом не заканчивается. В работу вступает особая, космическая ступень. Именно она поднимает орбиту на большую высоту, начинает межпланетное путешествие, и решает много других задач. О ее сложной работе и больших возможностях – в нашем материале.

25 ноября
НИУ ВШЭ

Мобильные ученые публикуются в индексируемых журналах в два раза чаще. К такому выводу пришли исследователи из НИУ ВШЭ.

26 ноября
Анастасия Михалева

За всю историю исследования в космосе побывали более 500 человек. В океан на глубину более 10 километров спускались всего трое. Мы до сих пор знаем о Мировом океане и его обитателях недопустимо мало.

25 ноября
Илья Ведмеденко

Российские инженеры спроектировали самолет для межконтинентальных полетов в стратосфере. Его можно назвать условным аналогом британского Skylon.

3 ноября
Ольга Иванова

Исследований на эту тему, как ни странно, мало, хотя предположений — великое множество. По мнению ученых из Венгрии, одна из причин такого поведения — высокая концентрация внимания на речи хозяина, а еще это означает, что собака слышит знакомое слово.

12 ноября
Мария Азарова

Кошки оказывались сбиты с толку, когда их человек, как им казалось, «телепортировался» в новое, неожиданное место. Однако они не реагировали таким же образом на чужих людей или других животных.

2 ноября
Мария Азарова

Авторы новой работы на примере Шотландии определили характеристики людей, умерших от Covid-19, хотя они были привиты, а также выявили основные предикторы смертности.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий

-
0
+
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.
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: