Курс валют:
BRL/RUB 16,589
0,0000
INR/RUB 10,6606
0,0000
ZAR/RUB 47,6698
0,0000
CNY/RUB 12,231
0,0000
EGP/RUB 18,7196
0,0000
AED/RUB 24,24
0,0000
USD/RUB 89,0214
0,0000
Погода:
Москва 23 °C
Бразилиа 14 °C
Нью-Дели 37 °C
Пекин 34 °C
Претория 10 °C
Каир 29 °C
Тегеран 31 °C
Абу-Даби 33 °C
Меню
Эфир «Давай начистоту!»
23 °C
Москва
14 °C
Бразилиа
14 °C
Нью-Дели
34 °C
Пекин
10 °C
Претория
29 °C
Каир
31 °C
Тегеран
33 °C
Абу-Даби
BRL/RUB
16,589
0,0000
INR/RUB
10,6606
0,0000
ZAR/RUB
47,6698
0,0000
CNY/RUB
12,231
0,0000
EGP/RUB
18,7196
0,0000
AED/RUB
24,24
0,0000
USD/RUB
89,0214
0,0000
Приложения TV BRICS
Главная
Новости
Видео
Подкасты
Меню
03:30 «Давай начистоту!»
03:30 «Давай начистоту!»
Сейчас 16+
03:30

«Давай начистоту!»

04:00 «BRICSтервью»
Далее
04:00

«BRICSтервью»

16+
04:30

«Наши люди»

16+
05:00

«Это работает»

16+
Иконка с часами 14 минут 2 сек.
Николай Пожидаев: «Есть идея создать пул космических аппаратов, которые будут работать на благо всех стран БРИКС»
Иконка с часами 12 минут 32 сек.
Олег Гринько: «Страны БРИКС должны найти тип суверенитета для кооперации»
Иконка с часами 14 минут 0 сек.
Андрей Бакланов: «Партнерство Саудовской Аравии со странами БРИКС будет взаимовыгодным»
11.06.2414:17 Общество
TV BRICS и Москва объединят усилия в продвижении имиджа российской столицы как международного центра креативных индустрий
10.06.2412:56 Общество
Крупнейшая телевизионная сеть Индии TV9 и TV BRICS будут совместно продвигать объединенную повестку БРИКС
08.06.2419:00 Общество
Обзор новостей TV BRICS в зарубежных медиа

Электростанции на солнечных элементах смогут работать стабильнее с применением искусственного интеллекта

Эти работы ведутся ЮУрГУ в рамках программы «Приоритет 2030» для успешного развития экономики и науки

Интернациональный коллектив ученых использовал искусственный интеллект, чтобы повысить эффективность работы солнечных электростанций. Предложенные улучшения были апробированы на базе действующего объекта. Об этом сообщает ЮУрГУ, партнер сети TV BRICS.

Исследование проводилось учеными из РФ, Малайзии и Турции. Россия была представлена Южно-Уральским государственным университетом, в частности доктором технических наук, профессором кафедры электрических станций, сетей и систем электроснабжения Ириной Кирпичниковой и старшим научным сотрудником, PhD, Судхакаром Кумарасами.

Дело в том, что возобновляемые источники энергии имеют ряд свойств, которые затрудняют расчет выработки ими электроэнергии. Так, весьма непросто точно предсказать скорость ветра, инсоляцию и температуру воздуха из-за нестабильного характера первичной энергии.

«Непостоянство поступления энергии сказывается на генерации и производительности электростанций. Известно, например, что повышение температуры окружающей среды всего на 1 градус снижает генерацию энергии на 0,5%. В масштабах крупных солнечных электростанций это достаточно серьезная проблема. Мы разработали модель прогнозирования годовой выработки электроэнергии и определили коэффициенты производительности на действующих электростанциях с учетом климатических факторов с использованием искусственного интеллекта», – говорит Ирина Кирпичникова.

Исследователи работали с тремя методами ИИ при создании своей модели: адаптивной нейро-нечеткой системой вывода данных (ANFIS), методологией поверхности отклика (RSM) и искусственной нейронной сетью (ANN). Все три составляющие точнее прогнозируют метеорологические условия и производительность установок на базе возобновляемых источников энергии, как результат – повышается эффективности работы станции.

«Сравнительные исследования трех методов прогнозирования показали, что адаптивная нейро-нечеткая система вывода была самой точной моделью прогнозирования коэффициента производительности», – комментирует Ирина Кирпичникова.

Созданная модель прогнозирования энергогенерации очень важна для специалистов в области солнечной энергетики, для исследователей и разработчиков солнечных энергоустановок. Точное прогнозирование солнечной генерации с использованием инструментов искусственного интеллекта – важная и полезная информация для центров диспетчеризации нагрузки и планирования мощности из других источников и других электроэнергетических компаний или приложений для производства электроэнергии.

Подобные исследовательские работы также предполагается выполнить для холодных регионов планеты, например для условий Русского Севера. По-прежнему важно создать инновационный алгоритм машинного обучения для анализа и прогноза солнечной энергии, в частности предсказать, как меняется производительность электростанций в течение срока их службы. Финансовую поддержку исследованию оказал Университет Паханга в Малайзии.

В приоритете у университета – стратегический проект «Экосреда постиндустриальной агломерации», осуществляемый для улучшения состояния окружающей среды постиндустриальных агломераций в России за счет сокращения количества парниковых газов и других опасных для экосистем загрязнителей.

Фото: IStock

Что вы думаете о TV BRICS? Мы ценим ваше мнение и будем рады любым отзывам! ОСТАВИТЬ ОТЗЫВ
Коротко
и по делу
Раз в неделю мы расскажем о новостях в странах БРИКС
Нажимая на кнопку "Подписаться", вы соглашаетесь на обработку персональных данных

ЕЩЁ ПО ТЕМЕ

Шерпа Индии в G20 подчеркнул нацеленность нового правительства страны на обучение молодежи
На встрече министров образования БРИКС обсудят разработку глобальной системы ранжирования университетов
Ученые из ЮАР выявили новые «сверхспособности» голых землекопов
Ученые российского университета создали напитки для борьбы с диабетом
В России прошел Форум академий наук стран БРИКС
Почетный консул ЮАР в Екатеринбурге: развитие отношений России и Южной Африки в сфере образования – приоритет для меня
1 из
11.06.2408:00 Общество
День России в 2024 году: история и значение
04.06.2414:17 Экономика
Директор Петербургского международного экономического форума Алексей Вальков: на сегодняшний день ПМЭФ – это действительно событие мирового масштаба
Развитие технологий и искусственного интеллекта в странах БРИКС
Коротко
и по делу
Раз в неделю мы расскажем о новостях в странах БРИКС
Нажимая на кнопку "Подписаться", вы соглашаетесь на обработку персональных данных