Dmitriy Kandinskiy / shutterstock
Российские ученые разрабатывают интеллектуальную систему, которая позволит предсказывать периоды половодья и маловодья. Она поможет улучшить работу гидроэлектростанций (ГЭС). Специалисты применяют технологии, работающие с использованием российских операционных систем. Теоретическое обоснование системы опубликовано в журнале Inventions, сообщает пресс-служба Уральского федерального университета.
В условиях растущего спроса на энергию и необходимости перехода к более экологичным источникам оптимизация работы уже существующих электростанций становится все более актуальной задачей. ГЭС играют в этом процессе важную роль.
Ученые из Уральского федерального университета разрабатывают систему, которая открывает новые возможности для повышения эффективности работы гидроэлектростанций и обеспечения стабильного энергоснабжения. Разработка позволяет прогнозировать изменения гидрологических условий и учитывает множество факторов, влияющих на работу ГЭС.
Система 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 — от ГЭС до потребителя — 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», — отметила 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.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.