Цифровую модель, позволяющую спрогнозировать расход электричества для экономии средств предприятий разработали ученые Пермского Политеха и Высшей инженерной школы им. Георга Агриколы (ФРГ), 22 октября сообщает пресс-служба Пермского национального исследовательского политехнического университета.

В настоящее время постановлением правительства РФ регулируется взаимодействие потребителей энергии и агрегаторов управления спросом. При этом, если предприятие снижает нагрузку в установленные часы (пикового потребления), то оно может получить вознаграждение.

Однако для эффективного прогнозирования процессов в системе энергоснабжения, необходимо обрабатывать и анализировать в реальном времени большой объем информации. Для этой цели и служит разработанная учеными платформа, в которую включены специальные алгоритмы на основе «цифровых двойников» предприятий.

Ученые разработали цифровую модель, прогнозирующую процессы энергопотребления на подземных горнодобывающих предприятиях. Они применили методы машинного обучения искусственного интеллекта, который оценивает возможности и предлагает варианты того, как можно понизить расход электроэнергии.

«Горнодобывающая промышленность — одно из самых ресурсоемких производств. Например, одна шахта потребляет сотни ГВт·ч электроэнергии в год. Но преимущество нашей разработки в том, что ее легко можно адаптировать и к другим отраслям», — пояснил профессор кафедры «Горная электромеханика» Пермского Политеха, доктор технических наук, доцент Александр Николаев.

Результаты работы ученых опубликованы в сборнике конференции 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).