Научные сотрудники Уральского федерального университета (УрФУ) совместно с коллегами из Новосибирска и Риги разработали нейросеть, способную оптимизировать работу ТЭЦ.

Фото: unsplash.com

Специальная программа может прогнозировать колебания в энергосети на сутки вперед. Подобное достижение стало возможным благодаря нейросетевому анализу большого количества данных, включая погоду, технологические процессы, распорядок дня населения и другие факторы.

Нейройсеть использует эти данные для создания прогноза потребления электроэнергии на следующий день. Она способна работать с большими объемами информации и обрабатывать ее быстро и эффективно.

В процессе разработки ученым пришлось столкнуться с некоторыми трудностями, такими как выбор оптимальных алгоритмов машинного обучения и настройка параметров модели. Однако они смогли преодолеть их и добиться высокой точности прогноза, передает RT.

Тестирование программы уже было проведено на реальных данных Центральной энергосистемы (ЦЭС) Монголии, рассказали в УРФУ. В результате было установлено, что точность прогноза составляет 98,75%. Очень высокий показатель говорит о том, что программа способна давать точные прогнозы на длительный период времени.

Такая разработка может быть полезна не только в России, но и в других странах. Метод можно адаптировать под особенности местной энергосистемы, чтобы достичь максимальной эффективности. Сейчас уральские ученые планируют масштабировать проект на Россию.