Сотрудники Пермского Политехнического университета совместно с исследователями школы им.Георга Агриколы разработали цифровую модель, которая прогнозирует процессы энергопотребления на подземных горнодобывающих предприятиях. Для этого они использовали методы машинного обучения. Искусственный интеллект оценивает возможности и предлагает сценарии того, как можно снизить расход энергии.
“Большинство электростанций в промышленных районах производят энергию непрерывно. Но потребление ее в течение суток происходит неравномерно. Поэтому электроэнергия в часы низкого спроса остается невостребованной, а во время пикового спроса ее не хватает”, — отметил профессор кафедры «Горная электромеханика» Пермского Политеха доктор технических наук Александр Николаев.
Он пояснил, что для модели была взята горнодобывающая промышленность. поскольку одна горная шахта создает значительную нагрузку на электросеть и потребляет сотни ГВт∙ч электроэнергии в год. Но разработку можно легко можно адаптировать и к другим отраслям.
По словам ученых, для эффективного прогнозирования электропотребления необходимо анализировать большой объем информации в режиме реального времени. Сделать это возможно только с помощью ИИ: “Чтобы сбалансировать потребление и сделать его более «гибким», необходима автоматическая система, которая спрогнозирует эти процессы”, — рассказал Николаев.
Цифровая модель умного электропотребления позволит предприятиям не только сэкономить средства, но и получить дополнительную прибыль. Более того, согласно постановлению Правительства РФ, предприятия снижающие нагрузку в определенные часы, будут получать за это вознаграждения.
Исследование было реализовано на средства, полученные в рамках проекта международных исследовательских групп (МИГов), который действует в Пермском крае с 2011, и гранта программы «Старт».
