УДК 004.8:621.
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.11.12.008
Авторы
Дени Исаевич Хатуев,
ассистент кафедры «Электротехника и электропривод» ФГБОУ ВО «ГГНТУ им. академика Миллионщикова», г. Грозный, Российская Федерация
Рустам Абу-Муслимович Магомадов,
заведующий кафедрой «Электротехника и электропривод», ФГБОУ ВО «ГГНТУ им. академика Миллионщикова», г. Грозный, Российская Федерация
Аннотация
В статье исследуется применение искусственного интеллекта (ИИ) для управления микроэнергетическими сетями, особенно в удаленных и труднодоступных регионах. Рассмотрены различные технологии ИИ, включая машинное обучение, глубокие нейронные сети и алгоритмы обучения с подкреплением, которые позволяют оптимизировать управление энергосистемами, прогнозировать генерацию и потребление энергии, а также предотвращать неисправности и аварийные ситуации. Описаны практические примеры использования ИИ в энергосистемах Арктического региона и отдаленных районов Африки, включая проекты, использующие платформы TensorFlow и PyTorch для прогнозирования и управления энергопотоками. Обсуждаются перспективы интеграции ИИ с квантовыми вычислениями для ускорения анализа данных и повышения эффективности обучения моделей. Рассмотрены вопросы кибербезопасности и использование распределенного ИИ для повышения устойчивости и защиты энергетических систем.
Ключевые слова
искусственный интеллект, микроэнергетические сети, машинное обучение, глубокие нейронные сети
