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.
В ТПУ разработали метод, предугадывающий вероятность потерь мощности в энергосистемах
Ученые Томского политехнического университета разработали метод, который точнее и быстрее аналогов может определить вероятность потери мощности в ветроустановках третьего и четвертого типа и солнечных батареях. Для получения верного ответа ему необходимо провести в полтора раза меньше испытаний, а результаты при этом будут на 25 процентов точнее.
Результаты исследования ученых опубликованы в журнале Electrical Power & Energy Systems. Вопрос оптимальной установки объектов возобновляемой энергогенерации относится к задачам перспективного планирования России. Для его решения необходимо проводить точную оценку распределения перетоков мощности в электроэнергетической системе для разных комбинаций графиков мощности нагрузки. Эта величина, которая показывает, насколько допустимо отклонение от нормы уровня напряжения в системе для ее надежной работы в нормальном режиме.
«Достоверность проверки этих данных зависит от методов исследования. Актуальные на сегодняшний день методы используют вероятностные характеристики параметров режима, в которых значения редкой повторяемости часто недостоверны. Это значит, что специалисты не могут предугадать, когда и где возможны неполадки в системе, например, рост потерь мощности или тока в линии.
Чтобы получить точный ответ о возможности возникновения таких неполадок, необходимо проводить огромное количество испытаний: чем больше энергосистема, тем больше и количество испытаний. На это уходит много времени, а достоверность таких данных может быть сравнительно небольшой. Знание этих величин необходимо для оптимизации работы системы», — поясняет один из авторов метода, ассистент отделения электроэнергетики и электротехники ТПУ Юлий Бай.
Ученые ТПУ предложили универсальный метод для любых станций возобновляемой генерации. Политехники подготовили специальным образом плотности генерации и нагрузки энергосистемы в виде специальных значений (квантилей) и провели с ними ряд математических расчетов. Теоретической базой методики стали основные положения метода селекции границ входных и выходных данных, которые разработал доцент ТПУ Анатолий Васильевич Шмойлов.
«Мы провели испытания нашего метода на маленьких энергосистемах и сравнили результаты его работы с результатами работы аналитических методов. Оказалось, что они полностью совпадают. При масштабировании подхода метод также показал себя прекрасно. При этом разработанная нами методика на 25 процентов точнее при меньшем количестве математических операций», — добавляет Бай.
Ученые также установили минимальное количество испытаний, которое необходимо методу для выдачи результата: оно минимум в полтора раза меньше по сравнению с аналогами, а в зависимости от типа энергосистемы это количество может увеличиваться до двух, трех, десяти и больше.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии