Энергия находится в центре человеческого общества и способствует развитию технологий и общему благополучию человека. Однако в связи с неуклонным ростом мирового населения, которое, по прогнозам, к 2050 году достигнет почти 10 миллиардов человек, предложение энергии должно соответствовать спросу. Потребление энергии в домах и на предприятиях увеличивается из-за социального развития и урбанизации. Прогнозирование энергопотребления в таких ситуациях имеет важное значение для повышения энергоэффективности и устойчивого развития и, таким образом, для снижения затрат на энергию и воздействия на окружающую среду.
Современные электрические сети по-прежнему подвержены крупномасштабным отключениям электроэнергии. Поскольку все состояния, приводящие к крупномасштабным отключениям электроэнергии, уникальны, не существует алгоритма выявления предаварийных состояний. Кроме того, традиционные численные методы требуют больших вычислительных ресурсов, что затрудняет их использование для оценки безопасности в режиме реального времени. Методы машинного обучения с их распознаванием образов, возможностями обучения и высокой скоростью определения потенциальных границ безопасности могут предложить альтернативный подход. Распространение сборщиков данных и датчиков в сфере коммунальных услуг привело к сбору огромного количества данных о потреблении энергии. Огромный объем данных может помочь понять, смоделировать и предсказать физическое поведение и влияние человека на энергетические ресурсы, особенно когда физическая модель недоступна или неполна.
Во многих частях мира энергия создается и распределяется по сеть через распределителей, что приводит к экологическим и экономическим потерям. С помощью машинного обучения сетка может быть преобразована в модель, которую можно использовать для прогнозирования с помощью собранных данных количества и периода времени, необходимого для потребления энергии. Благодаря высокоточным прогнозам машинное обучение помогает алгоритму планировать будущую выработку электроэнергии, снижать потери при передаче, настраивать системы учета, выставления счетов и сбора и многое другое. Таким образом, с помощью возможностей машинного обучения мы сможем сократить и оптимизировать глобальные потребности в энергии, что поможет уменьшить воздействие на окружающую среду.
#aitechsystems, #aitechsystem