Ученые создали систему предсказания половодья для улучшения работы ГЭС

В условиях стремительного развития технологий и повышения потребления энергии, важно не только обеспечить стабильную работу гидроэлектростанций (ГЭС), но и повысить их эффективность.

Именно поэтому специалисты УрФУ работают над созданием интеллектуальной системы, способной предсказывать периоды половодья и маловодья. Это позволит оптимизировать процессы на ГЭС и обеспечить более эффективное использование возобновляемых источников энергии.

Исследование, проведенное учеными, показало, что использование российских операционных систем в разработке такой системы обеспечивает более надежную и безопасную работу. Теоретическое обоснование проекта было опубликовано в журнале Inventions, что подтверждает его актуальность и значимость для отрасли.

Гидроэлектростанции, будучи одним из ключевых источников возобновляемой энергии, играют важную роль в обеспечении энергетической безопасности страны. Оптимизация их работы не только повысит эффективность производства электроэнергии, но и сделает этот процесс более экологически чистым.

Ученые Уральского федерального университета (УрФУ) активно работают над разработкой инновационной системы, которая, по их мнению, открывает новые перспективы для увеличения эффективности работы гидроэлектростанций и обеспечения надежного энергоснабжения. Эта система представляет собой уникальный инструмент, способный прогнозировать изменения гидрологических условий и учитывать разнообразные факторы, влияющие на функционирование ГЭС.

Новая разработка, разрабатываемая учеными УрФУ, представляет собой инновационный подход к управлению гидроэнергетикой, который может значительно улучшить работу существующих гидроэлектростанций и повысить их эффективность. Система способна не только прогнозировать весеннее половодье, но и оптимизировать работу ГЭС в режиме реального времени, что позволяет более эффективно использовать водные ресурсы.

Кроме того, разработанная в УрФУ система демонстрирует высокую точность прогнозов за счет анализа больших объемов данных, что делает ее незаменимым инструментом для специалистов в области гидроэнергетики. Ее использование может значительно упростить принятие решений по управлению ГЭС и обеспечить стабильное энергоснабжение в регионе.

Исследователи в области электроэнергетики активно используют виртуальные среды для моделирования внешних условий, таких как погодные изменения или колебания спроса на энергию. Это позволяет им анализировать различные сценарии работы гидроэлектростанций. Важно отметить, что такие технологии базируются на искусственном интеллекте и специальных инструментах, разработанных для работы с российскими операционными системами.

Согласно словам доцента кафедры информационных технологий и систем управления УрФУ Ирины Юмановой, использование подобных подходов необходимо для обеспечения технологического суверенитета в области электроэнергетики. Это позволяет создавать надежные и эффективные приложения, способствующие оптимизации работы энергетических систем.

Таким образом, современные методы моделирования и анализа виртуальных сред обеспечивают ученым возможность более глубокого изучения процессов, происходящих на гидроэлектростанциях, и разработки инновационных подходов к управлению энергетическими ресурсами.

В современном мире одной из ключевых задач для исследователей является развитие методов объяснимого искусственного интеллекта. Это направление науки направлено на повышение прозрачности и интерпретируемости моделей машинного обучения, что в свою очередь позволит более глубоко понять процессы принятия решений интеллектуальными системами.

Исследования, проведенные 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, имеют важное значение для развития сферы искусственного интеллекта. Эти исследования направлены на создание инновационных подходов к анализу и интерпретации данных, полученных из интеллектуальных систем.

Работа в данной области также способствует повышению эффективности использования искусственного интеллекта в различных сферах, включая электроэнергетику. Внедрение прозрачных и интерпретируемых моделей машинного обучения может значительно улучшить процессы принятия решений и повысить доверие к технологиям искусственного интеллекта.

Источник и фото - ria.ru