CC BY
0
Важным аспектом является также обеспечение надежности и безопасности системы. Цифровизация требует разработки и применения соответствующих алгоритмов и механизмов для предотвращения возможных сбоев или ошибок в работе системы. Это включает в себя обеспечение защиты от внешних воздействий, таких как кибератаки, а также разработку механизмов контроля и мониторинга работы цифровых систем.
Сложность реализации цифровизации в сбытовой энергетической деятельности также может быть связана с финансовыми и организационными аспектами. Внедрение новых технологий требует финансовых инвестиций на этапе разработки и внедрения, а также на обучение персонала и поддержку системы в долгосрочной перспективе. Кроме того, необходимо учитывать организационные аспекты, такие как согласование с регулирующими органами и принятие соответствующих нормативных актов.
В целом, цифровизация в сбытовой энергетической деятельности представляет собой необходимый шаг для оптимизации работы энергетических компаний и повышения качества обслуживания клиентов. Представляет собой не только необходимость, но и возможность для энергетических компаний стать более эффективными, инновационными и конкурентоспособными. Она открывает новые горизонты для развития энергетики и создания устойчивой и экологически чистой энергетической системы. Однако, для успешной реализации этого процесса требуется комплексный подход, включающий технические, организационные и финансовые аспекты.
© Березина А.А., 2024
УДК 621.315
Березина А.А.
магистрант 2 курса АлтГТУ, г. Барнаул, РФ Научный руководитель: Белицын И.В.,
Кандидат педагогических наук, АлтГТУ,
г. Барнаул, РФ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЫНОЧНЫХ ЦЕН НА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ И ЧАСОВ ПИКОВОЙ НАГРУЗКИ
Аннотация
Проведён анализ возможности прогнозирования рыночных цен на электроэнергию и часов пиковой нагрузки. Представлены возможных способов прогнозирования. Рассмотрено внедрение искусственного интеллекта в систему прогнозирования. Выявлены плюсы, которые даёт внедрение искусственного интеллекта в систему прогнозирования. По результатам проведения анализа произведена оценка актуальности и важности развития данного направления.
Ключевые слова
цифровизация, искусственный интеллект, автоматизация, энергоресурсы, машинное обучение.
Прогнозирование рыночных цен на электроэнергию и часов пиковой нагрузки является важным аспектом в энергетической отрасли. Это позволяет энергетическим компаниям и потребителям планировать свою деятельность, принимать стратегические решения и оптимизировать использование ресурсов.
Цифровизация играет ключевую роль в прогнозировании рыночных цен на электроэнергию и часов
пиковой нагрузки. С помощью современных технологий и аналитических инструментов, таких как большие данные (big data), машинное обучение и искусственный интеллект, возможно собирать, анализировать и интерпретировать огромные объемы данных, связанных с энергетическими рынками.
Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта, который изучает разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам "обучаться" на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования.
Одним из основных методов машинного обучения является обучение с учителем, где модель обучается на основе маркированных данных, где каждый пример данных имеет соответствующую метку или целевую переменную. Например, в случае прогнозирования рыночных цен на электроэнергию, модель может быть обучена на основе исторических данных о ценах на электроэнергию и других факторах, таких как спрос, предложение и погодные условия.
Другим методом машинного обучения является обучение без учителя, где модель обучается на основе немаркированных данных и ищет внутренние структуры или паттерны в данных. Этот метод может быть полезен для анализа больших объемов данных и выявления скрытых зависимостей.
Машинное обучение также включает в себя методы глубокого обучения, которые используют искусственные нейронные сети для моделирования сложных зависимостей между входными данными и целевыми переменными. Глубокое обучение может быть особенно полезным для прогнозирования рыночных цен на электроэнергию, так как оно может автоматически извлекать признаки из данных и создавать более точные модели.
Международное агентство по энергетике (МАЭ) отмечает, что использование цифровых технологий позволяет улучшить точность прогнозирования спроса на электроэнергию и предложения на рынке. Это помогает энергетическим компаниям оптимизировать свою деятельность, управлять производственными мощностями и прогнозировать будущие цены на электроэнергию.
Цифровизация также способствует более точному прогнозированию часов пиковой нагрузки. Анализ данных о потреблении электроэнергии в различные временные интервалы позволяет выявить паттерны и тренды, связанные с пиковыми нагрузками. Это помогает энергетическим компаниям предвидеть часы, когда спрос на электроэнергию будет наиболее высоким, и принимать соответствующие меры для обеспечения надлежащего питания.
Прогнозирование рыночных цен на электроэнергию и часов пиковой нагрузки также может быть улучшено с помощью цифровых платформ и систем управления энергосистемой. Эти инновационные решения позволяют учитывать различные факторы, такие как погодные условия, временные изменения в потреблении энергии и состояние энергетической инфраструктуры.
Это имеет важное значение для создания эффективной и устойчивой энергетической системы, позволяет энергетическим компаниям и потребителям принимать обоснованные решения о производстве, потреблении и ценообразовании электроэнергии.
Также это помогает энергетическим компаниям адаптироваться к изменяющимся условиям на рынке и создавать новые бизнес-модели. Это позволяет компаниям выживать и процветать в новом энергетическом мире, где цифровые технологии играют все более важную роль.
Реализация прогнозирования рыночных цен на электроэнергию и часов пиковой нагрузки с помощью цифровизации может столкнуться с несколькими сложностями:
1. Недостаток качественных данных: для точного прогнозирования требуются большие объемы данных, которые должны быть достоверными и актуальными. Однако, в энергетической отрасли может быть недостаток в доступных данных или их низкое качество.
2. Сложность анализа больших объемов данных: обработка и анализ огромных объемов данных требует мощных вычислительных ресурсов и специализированных алгоритмов. Это может представлять технические сложности для некоторых энергетических компаний.
3. Непредсказуемые факторы: прогнозирование рыночных цен на электроэнергию и часов пиковой нагрузки может быть затруднено непредсказуемыми факторами, такими как изменения в законодательстве, экономические и политические события, а также погодные условия. Эти факторы могут значительно влиять на спрос и предложение на рынке электроэнергии.
4. Недостаток квалифицированных специалистов: для успешной реализации прогнозирования с использованием цифровых технологий требуются высококвалифицированные специалисты, обладающие знаниями в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако, набор таких специалистов может быть ограничен.
5. Безопасность данных: сбор, хранение и анализ больших объемов данных требует обеспечения их безопасности. Это может вызывать опасения у энергетических компаний относительно конфиденциальности и защиты данных.
Несмотря на эти сложности, цифровизация все же предоставляет значительные возможности для прогнозирования рыночных цен на электроэнергию и часов пиковой нагрузки. С развитием технологий и повышением квалификации специалистов, эти сложности могут быть преодолены, что позволит создать более эффективную и устойчивую энергетическую систему.
© Березина А.А., 2024
УДК 622.24.06
Грищенкова А.Э., Эрнандес А.Р.
Уфимский государственный нефтяной технический университет
г. Уфа, Российская Федерация
ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О СТРОИТЕЛЬСТВЕ СКВАЖИН НА МЕСТОРОЖДЕНИИ ВАРАДЕРО
Аннотация
Статья освещает открытие и особенности кубинского месторождения Варадеро, находящегося вблизи города Плайя-Варадеро и Гуасимас. Акцентируя внимание на его географическом положении и геологической структуре, статья подробно описывает уникальные литолого-стратиграфические характеристики месторождения, которые определяют преимущества использования технологии многоствольных скважин для его разработки. Рассмотрены результаты трехмерных морских сейсмических исследований. Освещены стратиграфические данные месторождения.
Ключевые слова:
Варадеро, разработка месторождений, технология бурения, горизонтальные скважины,
сейсмические данные.
Кубинское месторождение Варадеро было открыто в 1971 году и расположено в 1 км к юго-западу от города Плайя-Варадеро, у основания полуострова Хикакос в 2 км к северу от города Гуасимас [1]. Наиболее известный эксплуатационный сектор месторождения ограничен вытянутым участком, который простирается от прибрежной зоны бывшего отеля Oasis - Hotel Kawama в направлении Пунта-Сан-Рамон (рисунок 1).
