Ученые из университета Флориды (США) создали ИИ-инструмент для повышения надежности электросетей. Система прогнозирует спрос на энергию и снижает риск перебоев. Статья опубликована в журнале IEEE Transactions on Network Science and Engineering.
Современная энергетическая инфраструктура усложняется из-за внедрения возобновляемых источников. Ошибки в прогнозах заставляют операторов держать избыточные резервы мощности или рисковать отключениями.
Система Grid FusionX анализирует прошлый спрос, объемы генерации и рыночные цены. Модель рассматривает энергосеть как единую структуру, где события в одном узле влияют на соседние участки.
В основе технологии лежит графовая нейронная сеть, объединяющая данные из разных источников. Инструмент выдает пространственно-связанные прогнозы и оценивает вероятность отклонений.
В ходе испытаний на данных десяти регионов программа продемонстрировала заданную точность. Использование алгоритма позволило снизить затраты на поддержание резервных мощностей.
Внедрение системы поможет операторам заранее реагировать на скачки спроса или падение выработки энергии. Потребители смогут оплачивать только реально использованное электричество.
Разработанные концепции интегрируются в образовательные программы. Студенты изучают применение ИИ для управления энергосистемами и обеспечения их кибербезопасности.
Ранее Наука Mail рассказывала, что российские ученые нашли способ быстрого обнаружения поврежденных участков электросети.