89 подписчиков

Совместная исследовательская группа из Лаборатории систем возобновляемой энергии и отдела энергетических ИКТ Корейского института энергетических исследований (KIER) разработала подход, использующий искусственный интеллект, для создания "углеродно-нейтрального энергетического города". Их результаты были опубликованы в журнале Sustainable Cities and Society.🌍

Цель команды – сократить использование ископаемого топлива и внедрить возобновляемые источники энергии, такие как интегрированные солнечные технологии, чтобы преобразовать городские энергосистемы. Однако электрифицированные города сталкиваются с проблемами из-за переменных погодных условий, что приводит к несоответствиям в потреблении электроэнергии в разных зданиях и усложняет стабильность электросети.⚡

События с низкой вероятностью, но высоким воздействием (LPHI), такие как резкие похолодания или экстремальные тепловые волны, могут вызвать резкое увеличение потребления энергии и ограничение её производства, что представляет значительную угрозу для стабильности городской электросети. Чтобы решить эти проблемы, команда разработала алгоритм управления энергией на основе анализа методом ИИ.🤖

Этот алгоритм анализирует паттерны потребления энергии по типу здания и паттерны производства возобновляемой энергии. Он также учитывает сложные переменные, такие как погодные условия, поведение людей и масштаб и операционный статус объектов возобновляемой энергии. Команда обнаружила, что события LPHI, которые происходят в среднем всего 1.7 дня в год, существенно влияют на стабильность электросети и операционные расходы.🌡️

Разработанный алгоритм оптимизирует обмен энергией между зданиями и эффективно управляет пиковым спросом и предложением. Годовое потребление энергии в демонстрации составило 107 мегаватт-часов (MWh), что в семь раз больше, чем в моделированных исследованиях ведущих международных учреждений. Это увеличивает потенциал применения системы в реальных городских условиях.🏙️

Доктор Гванву Хан, ведущий автор, заявил, что результаты демонстрируют, что ИИ может повысить эффективность городской электрификации и решить проблемы стабильности электросети, подчеркнув при этом важность управления событиями LPHI. Он предположил, что, применяя эту систему в различных городских условиях, можно улучшить энергоэффективность и повысить стабильность электросети, значительно способствуя достижению углеродной нейтральности.💡

#neuroco #нейроконтент #машинноеобучение #языковыемодели #нейросеть #нейронка #ArtificialIntelligence

2 минуты

25 сентября 2024