CC BY
0
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
технические инновации, необходимые для повышения эффективности, а также экономические и социальные аспекты их внедрения на мировом уровне.
Ключевые слова
возобновляемая энергия, солнечная энергия, ветровая энергия, геотермальная энергия,
водородная энергия, инновации, климат.
В последние десятилетия человечество осознало необходимость перехода к устойчивым и экологически чистым источникам энергии. Традиционные методы производства энергии, такие как использование ископаемых топлив, приводят к значительному загрязнению окружающей среды и изменению климата. В связи с этим, возобновляемые источники энергии (ВИЭ) становятся все более актуальными.
Солнечная энергия является одним из наиболее доступных и быстроразвивающихся источников возобновляемой энергии. Современные технологии позволяют преобразовывать солнечный свет в электричество с помощью фотоэлектрических панелей. Солнечная энергия доступна практически в любом уголке планеты, и солнечные панели могут быть установлены как на крышах домов, так и на крупных солнечных фермах. Разработка новых материалов, таких как перовскиты, может значительно повысить эффективность солнечных панелей.
Ветровая энергия является еще одним важным источником ВИЭ. Ветровые турбины преобразуют кинетическую энергию ветра в электричество. Ветровая энергия обладает огромным потенциалом, особенно в прибрежных зонах и на открытых пространствах. Современные ветровые турбины становятся все более эффективными и надежными, а разработка офшорных ветровых парков позволяет использовать мощные морские ветры. Ветровая энергия не производит выбросов парниковых газов, что делает её экологически чистым источником энергии.
Геотермальная энергия использует тепло, исходящее из недр Земли, для производства электроэнергии и тепла. Геотермальные станции могут работать круглосуточно, не завися от погодных условий. Геотермальные источники обладают высокой эффективностью и длительным сроком службы. Геотермальная энергия может быть особенно полезна в регионах с активной вулканической деятельностью, таких как Исландия и части США.
Водород является перспективным источником энергии благодаря своей высокой энергетической плотности и экологической чистоте при сгорании. Водород может использоваться как в топливных элементах для производства электроэнергии, так и в качестве топлива для транспортных средств. Он также может использоваться для хранения избыточной энергии, произведенной другими ВИЭ. Активное развитие водородной инфраструктуры, включая производство, хранение и транспортировку водорода, открывает новые возможности для его применения.
Тем не менее, на пути к использованию новых источников возобновляемой энергии существуют значительные вызовы. Современные технологии требуют дальнейшего совершенствования для повышения эффективности и надежности.
Первоначальные затраты на установку и внедрение ВИЭ могут быть высокими. Государственные субсидии и стимулирующие меры необходимы для привлечения инвестиций в этот сектор. Внедрение новых технологий требует изменения общественного восприятия и повышения осведомленности о преимуществах ВИЭ. Хотя ВИЭ считаются экологически чистыми, они могут оказывать определенное воздействие на окружающую среду.
Возобновляемые источники энергии представляют собой ключевое решение для устойчивого развития и борьбы с изменением климата. Солнечная, ветровая, геотермальная и водородная энергия обладают огромным потенциалом и могут значительно изменить мировой энергетический ландшафт. Для успешного перехода к ВИЭ необходимо преодолеть технические, экономические, социальные и экологические вызовы.
Список использованной литературы:
1. Иванов А.В. Геотермальная энергия: технологии и применение / Санкт-Петербург: Наука, 2019 с. 350
2. Brown K., Williams S. Wind Energy: From Theory to Practice / New York: Energy Press, 2017.
3. Smith J., Johnson R.: Innovations in Solar Energy / London: TechPress, 2020.
© Музлова А. Д., Черемисин Д. Г., Мкртчян В.Р., 2024
УДК 004.7
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
ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИРОДНЫХ КАТАСТРОФ
Аннотация
Глубокое обучение может использоваться для прогнозирования различных природных бедствий, включая землетрясения, наводнения, ураганы и лесные пожары. В статье рассматриваются методы, такие как анализ данных с использованием нейронных сетей, сверточных моделей и генеративных подходов.
Ключевые слова
глубокое обучение, природные катастрофы, нейронные сети, CNN, LSTM, прогнозирование, землетрясения, наводнения, ураганы, лесные пожары
Природные катастрофы, такие как землетрясения, наводнения, ураганы и лесные пожары, представляют серьезную угрозу для человечества, причиняя огромные разрушения и человеческие жертвы. Предсказание таких событий является сложной задачей, но развитие технологий глубокого обучения открыло новые возможности для улучшения точности и своевременности прогнозов. В данной статье рассмотрим, как глубокое обучение используется для прогнозирования природных катастроф, какие методы и алгоритмы применяются, а также приведем примеры успешных проектов в этой области.
Нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и длинные краткосрочные памяти (LSTM), широко используются для анализа временных рядов данных. Эти модели способны учитывать временную зависимость данных, что делает их эффективными для прогнозирования событий, таких как наводнения и землетрясения.
Сверточные нейронные сети применяются для анализа изображений и пространственных данных. Они используются для обработки спутниковых снимков и карт местности, что позволяет выявлять паттерны, предвещающие природные катастрофы, такие как ураганы и лесные пожары.
Глубокие генерирующие модели, такие как автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети (GAN), применяются для создания симуляций природных катастроф и их последствий. Эти модели помогают в разработке стратегий предотвращения и смягчения последствий катастроф.
Группы исследователей используют глубокие нейронные сети для анализа сейсмических данных и предсказания землетрясений. Например, команда из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе
