https://ria.ru/20241107/nauka-1982273620.html
Ученые создали систему предсказания половодья для улучшения работы ГЭС
Ученые создали систему предсказания половодья для улучшения работы ГЭС - РИА Новости, 07.11.2024
Ученые создали систему предсказания половодья для улучшения работы ГЭС
Интеллектуальную систему, которая позволит предсказывать периоды половодья и маловодья, что должно улучшить работу гидроэлектростанций (ГЭС), разрабатывают в... РИА Новости, 07.11.2024
2024-11-07T03:00
2024-11-07T03:00
2024-11-07T03:00
наука
технологии
россия
уральский федеральный университет
наука
университетская наука
российские инновации
технологическое лидерство
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e8/0b/06/1982271162_0:160:3072:1888_1920x0_80_0_0_b7f7b47ae0747930ea968d05e1b5b78e.jpg
МОСКВА, 7 ноя — РИА Новости. Интеллектуальную систему, которая позволит предсказывать периоды половодья и маловодья, что должно улучшить работу гидроэлектростанций (ГЭС), разрабатывают в УрФУ. Специалисты применяют технологии, работающие с использованием российских операционных систем. Теоретическое обоснование системы опубликовано в журнале Inventions.В условиях растущего спроса на энергию и необходимости перехода к более экологичным источникам оптимизация работы уже существующих электростанций становится все более актуальной задачей. ГЭС, как один из ключевых источников возобновляемой энергии, играют в этом процессе важную роль.Ученые Уральского федерального университета (УрФУ) разрабатывают систему, которая, по их словам, открывает новые возможности для повышения эффективности работы гидроэлектростанций и обеспечения стабильного энергоснабжения. Разработка позволяет прогнозировать изменения гидрологических условий и учитывать множество факторов, влияющих на работу ГЭС.Система, как утверждают в университете, может стать важным инструментом поддержки принятия решений для специалистов в области гидроэнергетики. В частности, она демонстрирует эффективность при прогнозировании весеннего половодья и оптимизации работы ГЭС. С помощью анализа больших объемов данных она способна повышать точность прогнозов."Мы создаем своего рода цифровую метавселенную технической системы. Каждый компонент которой моделируется как автономный агент, действующий в рамках этой виртуальной среды. Эти агенты взаимодействуют друг с другом, принимая решения, которые учитывают как их собственные цели, так и общие интересы системы", — рассказал доцент кафедры электротехники УрФУ Станислав Ерошенко.По его словам, внешние условия, например, погодные изменения или колебания спроса на энергию, моделируются как динамические изменения в этой виртуальной среде. Таким образом, система позволяет изучать различные сценарии работы ГЭС.В ходе исследования ученые используют технологии на основе искусственного интеллекта и инструменты, позволяющие создавать приложения, работающие с использованием российских операционных систем."Это необходимо для обеспечения технологического суверенитета в такой критически важной области, как электроэнергетика", — рассказала доцент кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Ирина Юманова.На данном этапе перед учеными стоит задача развития методов объяснимого искусственного интеллекта. Целью работы является повышение прозрачности и интерпретируемости моделей машинного обучения, что позволит глубже понять механизмы принятия решений интеллектуальными системами.Исследования выполнены в рамках государственного задания по науке при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (тема FEUZ-2022-0030 "Разработка интеллектуальной мультиагентной системы для моделирования глубоко интегрированных технологических систем в электроэнергетике") и при поддержке отраслевого партнера.
https://ria.ru/20220728/ges-1805484657.html
https://ria.ru/20210625/navodneniya-1738526662.html
https://ria.ru/20221220/energetika-1839819520.html
россия
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2024
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e8/0b/06/1982271162_171:0:2902:2048_1920x0_80_0_0_be0dbb72c08ff4de041c35c2cbb93d60.jpgРИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, россия, уральский федеральный университет, наука, университетская наука, российские инновации, технологическое лидерство, энергоснабжение
Наука, Технологии, Россия, Уральский федеральный университет, Наука, Университетская наука, Российские инновации, Технологическое лидерство, энергоснабжение
МОСКВА, 7 ноя — РИА Новости. Интеллектуальную систему, которая позволит предсказывать периоды половодья и маловодья, что должно улучшить работу гидроэлектростанций (ГЭС), разрабатывают в
УрФУ. Специалисты применяют технологии, работающие с использованием российских операционных систем. Теоретическое обоснование системы
опубликовано в журнале Inventions.
В условиях растущего спроса на энергию и необходимости перехода к более экологичным источникам оптимизация работы уже существующих электростанций становится все более актуальной задачей. ГЭС, как один из ключевых источников возобновляемой энергии, играют в этом процессе важную роль.
Ученые Уральского федерального университета (УрФУ) разрабатывают систему, которая, по их словам, открывает новые возможности для повышения эффективности работы гидроэлектростанций и обеспечения стабильного энергоснабжения. Разработка позволяет прогнозировать изменения гидрологических условий и учитывать множество факторов, влияющих на работу ГЭС.
Система, как утверждают в университете, может стать важным инструментом поддержки принятия решений для специалистов в области гидроэнергетики. В частности, она демонстрирует эффективность при прогнозировании весеннего половодья и оптимизации работы ГЭС. С помощью анализа больших объемов данных она способна повышать точность прогнозов.
«
"Мы создаем своего рода цифровую метавселенную технической системы. Каждый компонент которой моделируется как автономный агент, действующий в рамках этой виртуальной среды. Эти агенты взаимодействуют друг с другом, принимая решения, которые учитывают как их собственные цели, так и общие интересы системы", — рассказал доцент кафедры электротехники УрФУ Станислав Ерошенко.
По его словам, внешние условия, например, погодные изменения или колебания спроса на энергию, моделируются как динамические изменения в этой виртуальной среде. Таким образом, система позволяет изучать различные сценарии работы ГЭС.
В ходе исследования ученые используют технологии на основе искусственного интеллекта и инструменты, позволяющие создавать приложения, работающие с использованием российских операционных систем.
"Это необходимо для обеспечения технологического суверенитета в такой критически важной области, как электроэнергетика", — рассказала доцент кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Ирина Юманова.
На данном этапе перед учеными стоит задача развития методов объяснимого искусственного интеллекта. Целью работы является повышение прозрачности и интерпретируемости моделей машинного обучения, что позволит глубже понять механизмы принятия решений интеллектуальными системами.
Исследования выполнены в рамках государственного задания по науке при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (тема FEUZ-2022-0030 "Разработка интеллектуальной мультиагентной системы для моделирования глубоко интегрированных технологических систем в электроэнергетике") и при поддержке отраслевого партнера.