CC BY
1
3. Уткин, Э. А. Основы мотивационного менеджмента. / Э. А. Уткин. - М.: ЭКМОС, 2018. - 268 с.
4. Иванова И. А., Сергеев А. М Менеджмент.2-е изд. Учебник и практикум для СПО. 2024. С-31-33.
© Матвейчук Д.В., 2024
УДК 004.9
Музлова А. Д., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В УПРАВЛЕНИИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
Аннотация
Машинное обучение значительно улучшает управление энергетическими системами, автоматизируя процессы и повышая точность прогнозирования спроса на энергоресурсы. Оно также оптимизирует работу оборудования и способствует интеграции возобновляемых источников энергии, что приводит к повышению энергоэффективности и снижению экологического воздействия. Несмотря на существующие вызовы, такие как обработка больших данных и обеспечение безопасности, быстрое развитие машинного обучения открывает новые возможности для повышения надежности и эффективности энергетических систем.
Ключевые слова
машинное обучение, энергетические системы, эффективность, оптимизация, энергоэффективность, автоматизация, цифровизация.
Машинное обучение стало ключевым элементом в различных отраслях, включая энергетический сектор, где его применение способствует значительному повышению эффективности и надежности управления энергетическими системами. Эта технология позволяет автоматизировать и оптимизировать процессы управления, что особенно важно в условиях растущей потребности в энергоресурсах и увеличивающихся требований к экологической устойчивости. В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты применения машинного обучения в управлении энергетическими системами и его влияние на повышение эффективности и надежности данного процесса.
Одним из основных преимуществ применения машинного обучения является возможность автоматизации ряда процессов в управлении энергетическими системами, например позволяет анализировать большие объемы данных о потреблении энергии и других важных факторах (погода, сезонные колебания и т.д.) для более точного прогнозирования будущего спроса. Это помогает энергетическим компаниям эффективнее планировать производство и распределение энергии, минимизируя издержки и риски нехватки ресурсов.
Машинное обучение позволяет проводить анализ состояния оборудования и предсказывать
возможные отказы или сбои, что позволяет оперативно проводить профилактические работы и увеличивать срок службы оборудования. Это также способствует снижению вероятности нештатных ситуаций и повышению надежности работы систем.
Еще одним значимым аспектом является улучшение энергоэффективности за счет применения машинного обучения:
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о потреблении энергии в реальном времени и настраивать параметры работы системы (например, освещение, кондиционирование, подача тепла) для оптимального использования ресурсов без ущерба для комфорта и производственных процессов.
Несмотря на значительные преимущества, использование машинного обучения в управлении энергетическими системами также сталкивается с определенными вызовами, включая необходимость обработки больших объемов данных, обеспечение безопасности систем и обучение специалистов для работы с новыми технологиями. Тем не менее, быстрое развитие методов и алгоритмов МО и переход к цифровизации в энергетике создают благоприятные условия для дальнейшего расширения его применения.
Машинное обучение играет ключевую роль в современном управлении энергетическими системами, способствуя повышению их эффективности и надежности. Оптимизация процессов, улучшение энергоэффективности и интеграция возобновляемых источников энергии являются основными преимуществами использования этой технологии. С развитием и дальнейшим совершенствованием методов машинного обучения можно ожидать дальнейшего улучшения работы энергетических систем и снижения их воздействия на окружающую среду. Список использованной литературы:
1. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning / New York: Springer, 2006
2. Boyd S., Vandenberghe L. Convex Optimization / Cambridge: Cambridge University Press, 2004. pp. 691-705
3. Tao Hong, Pierre Pinson Probabilistic Forecasting in Energy Systems / Cham: Springer, 2019
4. Ying-Yi Hong, En-Chih Chang Machine Learning in Energy Systems / Cham: Springer, 2020 pp. 50-75
© Музлова А. Д., Черемисин Д. Г., Мкртчян В.Р., 2024
УДК 620.92
Музлова А. Д., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
НОВЫЕ ИСТОЧНИКИ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ: ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ
Аннотация
Переход к новым устойчивыми и экологически чистым источникам энергии, таким как солнечная, ветровая, геотермальная и водородная энергия, имеет свои преимущества и перспективы. В статье исследуются актуальные тенденции в развитии новых источников возобновляемой энергии, обсуждаются
