Искусственный интеллект и машинное обучение в оптимизации энергопотребления гибридных ветро-солнечных энергосистем; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов

Dades bibliogràfiques
Parent link:Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов.— 2025.— С. 120-126
Autor principal: Аганя Д. Д. Давид Делали
Altres autors: Новикова А. В. Анастасия Викторовна (научный руководитель)
Sumari:Гибридные энергетические системы, объединяющие солнечную и ветровую генерацию, играют ключевую роль в переходе к устойчивой энергетике. Однако их эффективность зависит от изменчивости погодных условий, что требует интеллектуального управления энергопотоками. В данной статье рассматриваются методы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), применяемые для оптимизации энергопотребления и повышения эффективности гибридных систем. Анализируются алгоритмы прогнозирования генерации, динамического распределения нагрузки и адаптивного управления накопителями энергии. Приводятся примеры успешного внедрения ИИ в реальных энергосистемах, а также обсуждаются перспективы дальнейшего развития технологий оптимизации энергопотребления
Текстовый файл
Idioma:rus
Publicat: 2025
Matèries:
Accés en línia:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132089
Format: Electrònic Capítol de llibre
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681047

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 681047
005 20250821102715.0
090 |a 681047 
100 |a 20250728d2025 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
200 1 |a Искусственный интеллект и машинное обучение в оптимизации энергопотребления гибридных ветро-солнечных энергосистем  |f Аганя Д. Д., Новикова А. В.  |g науч. рук. Новикова А. В. 
320 |a Список литературы: 9 назв 
330 |a Гибридные энергетические системы, объединяющие солнечную и ветровую генерацию, играют ключевую роль в переходе к устойчивой энергетике. Однако их эффективность зависит от изменчивости погодных условий, что требует интеллектуального управления энергопотоками. В данной статье рассматриваются методы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), применяемые для оптимизации энергопотребления и повышения эффективности гибридных систем. Анализируются алгоритмы прогнозирования генерации, динамического распределения нагрузки и адаптивного управления накопителями энергии. Приводятся примеры успешного внедрения ИИ в реальных энергосистемах, а также обсуждаются перспективы дальнейшего развития технологий оптимизации энергопотребления 
336 |a Текстовый файл 
463 1 |0 680868  |9 680868  |t Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов  |o сборник докладов V Международной научно-практической конференции, Томск, 22-24 апреля 2025 г.  |c Томск  |d 2025  |n Изд-во ТПУ  |u conference_tpu-2025-C19.pdf  |v С. 120-126 
545 1 |a Актуальные проблемы инженерных наук 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a искусственный интеллект 
610 1 |a машинное обучение 
610 1 |a гибридные энергетические системы 
610 1 |a ветровая энергия 
610 1 |a солнечная энергия 
700 1 |a Аганя  |b Д. Д.  |g Давид Делали 
701 1 |a Новикова  |b А. В.  |c лингвист  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат филологических наук  |f 1986-  |g Анастасия Викторовна  |9 22627 
702 1 |a Новикова  |b А. В.  |c лингвист  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат филологических наук  |f 1986-  |g Анастасия Викторовна  |4 727 
801 0 |a RU  |b 63413507  |c 20250728  |g RCR 
850 |a 63413507 
856 4 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132089  |z http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132089 
942 |c CF