• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
21.10.2021
ПНИПУ
1
1 356

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.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 17:32
Александр Березин

Индустриальная эпоха сделала мобилизацию нормой, но что мы знаем о ней и ее роли в истории России? В чем реальные корни ее необходимости, где ее границы? Бывали ли у нас частичные мобилизации раньше? Чем они заканчивались? И чего, наконец, стоит ждать от нее в наши дни и в нашей стране?

Вчера, 11:25
Дарья Губина

Зонд DART успешно врезался в Диморф — меньшее из тел двойного астероида. По прогнозам, в результате столкновения астероид должен будет замедлиться на 1%. Перед столкновением зонд сделал снимки его поверхности.

Позавчера, 11:27
Анатолий Глянцев

Солнце несравнимо ближе к нам, чем любая другая звезда. До него всего восемь световых минут, тогда как до Проксимы Центавра — четыре с лишним световых года. Казалось бы, уж о Солнце-то мы должны знать все и даже больше. Однако не тут-то было. Naked Science рассказывает о загадках, которые все еще таит дневное светило.

Позавчера, 11:27
Анатолий Глянцев

Солнце несравнимо ближе к нам, чем любая другая звезда. До него всего восемь световых минут, тогда как до Проксимы Центавра — четыре с лишним световых года. Казалось бы, уж о Солнце-то мы должны знать все и даже больше. Однако не тут-то было. Naked Science рассказывает о загадках, которые все еще таит дневное светило.

23 сентября
Алиса Гаджиева

Ученые обнаружили, что древняя медная промышленность Израильского царства была организована так, что в итоге в ее центре не осталось ни растений, ни самой промышленности.

Позавчера, 09:57
Сергей Васильев

Несмотря на тусклое Солнце, атмосфера Юпитера раскаляется до сотен градусов благодаря не стихающим полярным сияниям. Волны аномальной жары быстро уносят тепло дальше к экватору.

16 сентября
Алиса Гаджиева

Геродот в своей «Истории» утверждал, что блоки для пирамиды Хеопса и соседних пирамид доставляли по воде. Но сегодня от Нила до пирамид слишком далеко. Исследование кернов, взятых в пойме реки, позволило понять, как именно решался сложнейший вопрос транспортировки такого строительного материала.

15 сентября
Никита Логинов

Светодиоды потребляют намного меньше энергии, чем традиционные газоразрядные лампы, что должно сократить парниковые выбросы. Но при этом светодиодное освещение угрожает здоровью жителей и разрушает местные экосистемы в городах и селах.

3 сентября
Алиса Гаджиева

В «Кратких сообщениях Института археологии» опубликована статья Михаила Казанского и Анны Мастыковой, в которой авторы обобщили все известное из самых разных источников (от позднеантичных авторов до материалов археологических раскопок) о народе акациры. В результате они не только узнали, где те жили во время Великого переселения народов, но и предположили, как это племя нашло общий язык с соседями.

[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
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

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: