Сучасний енергетичний сектор постійно змінюється під впливом новітніх технологій та вимог до сталого розвитку. Однією з ключових вимог є оптимізація вибору енергетичного обладнання для забезпечення ефективності, надійності та сталості джерел енергії. У цьому контексті важливо розглянути впровадження складних інформаційних технологій в системи прогнозування як ефективний інструмент оптимізації вибору альтернативного енергетичного обладнання.
Системи прогнозування в енергетичному секторі відіграють важливу роль у прийнятті стратегічних рішень. Вони дозволяють аналізувати історичні дані, враховувати вплив зовнішніх факторів, таких як зміни клімату та вартість ресурсів, та прогнозувати майбутні тенденції у виробництві енергії. Застосування систем прогнозування стає надзвичайно актуальним у зв'язку з постійним ростом об'ємів даних та потребою у точних та швидких рішеннях.
Впровадження складних інформаційних технологій, зокрема методів машинного навчання та штучного інтелекту, дозволяє покращити точність та надійність систем прогнозування. Алгоритми глибокого навчання можуть виявляти складні залежності в даних та робити точні прогнози. Використання аналітичних платформ для обробки великих даних дозволяє швидко аналізувати великі обсяги інформації та виявляти ключові зв'язки.
Зниження ризиків. Системи прогнозування дозволяють знижувати ризики прийняття невірних стратегічних рішень, особливо в умовах невпевненості та змін.
Енергоефективність. Аналіз даних про споживання енергії та прогнозування дозволяють оптимізувати виробництво та розподіл енергії, зменшуючи втрати.
Зменшення викидів. Попереднє прогнозування споживання енергії дозволяє ефективніше використовувати альтернативні джерела енергії та зменшувати викиди шкідливих речовин.
Економічні вигоди. Оптимізація виробництва та використання ресурсів приводить до економічних вигід для підприємств та країни в цілому.
Застосування комбінованих методів прогнозування та підбору оптимального обладнання для реалізації незалежного проекту альтернативної енергетики, дозволить потенційним користувачам мінімізувати час на пошук комплектів обладнання, а також прораховувати відповідність проектному завданню ще на ранніх етапах аналізу. Впровадження складних інформаційних технологій в системи прогнозування стає важливим кроком для оптимізації вибору альтернативного енергетичного обладнання. Застосування аналітики даних, методів машинного навчання та штучного інтелекту дозволяє досягати точних прогнозів та забезпечувати сталість та ефективність енергетичних систем.
Список літератури:
1.Zhang G.P. Time series forecasting with artificial neural networks. / G.P. Zhang // Routledge, 2016.
2.Chen J. Big data deep learning: challenges and perspectives / J. Chen, X. Song, D. Chen, D. Yang, D. Zhi // IEEE Access, 6, 2018. – p. 41055-41068.
3.Anderson D. Environmental economics: An introduction. / D. Anderson, W.Green, // Oxford University Press, 2015.
_____________________________________________________________________
Науковий керівник: Шибаєва Наталя Олегівна, кандидат технічних наук, доцент, Національний університет «Одеська політехніка»
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter