28.07.2026 15:00
⚓️ Российские ученые разработали высокоточный метод управления энергопотоками портовой инфраструктуры В Институте пробл
⚓️ Российские ученые разработали высокоточный метод управления энергопотоками портовой инфраструктуры
В Институте проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН создали алгоритм (AKNN-TS), позволяющий адаптироваться к смене режимов работы морского транспортного оборудования и снижать углеродный след в прибрежных зонах.
Портовые комплексы включают в себя распределенные системы берегового электроснабжения судов, электрозарядные станции для портовой техники, рефрижераторные терминалы, системы освещения акватории и автоматизированные перегрузочные комплексы. Энергопотребление в портах часто требует нестационарных источников и связано с сезонностью.
⛴️ Ученые разработали адаптивный математический метод и на его основе создали компьютерную программу, позволяющую с высокой точностью управлять энергопотоками в портах. Точный краткосрочный прогноз потребления электроэнергии, по мнению ученых, позволит:
🔹оптимизировать режимы работы дизель-генераторных и гибридных энергоустановок,
🔹снизить эксплуатационные расходы и вредные выбросы в прибрежных зонах,
🔹повысить надежность электроснабжения ответственных потребителей,
🔹интегрировать возобновляемые источники энергии (ветровые, приливные, солнечные) без ущерба для устойчивости портовой микросети.
📌 Преимущества разработки:
✅ Отсутствие фиксированных параметров — вместо жестких шаблонов система в реальном времени подбирает число ближайших «соседей» — энергопотребителей и временные сдвиги (лаги), адаптируясь к локальным особенностям данных.
✅ Учет всех факторов, влияющих на изменяющийся спрос на электроэнергию.
✅ Высокая точность. Метод показал лучшие результаты в сравнении с классическими мировыми современными моделями прогнозирования (Naive, Seasonal Naive, Linear Trend, Auto-ETS, Multiplicative ETS).
✅ Высокая энергоэффективность и оперативность. Разработка относится к классу «Green AI» (энергоэффективный искусственный интеллект) и для реализации не требует сверхмощных компьютеров.
В Институте проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН создали алгоритм (AKNN-TS), позволяющий адаптироваться к смене режимов работы морского транспортного оборудования и снижать углеродный след в прибрежных зонах.
Портовые комплексы включают в себя распределенные системы берегового электроснабжения судов, электрозарядные станции для портовой техники, рефрижераторные терминалы, системы освещения акватории и автоматизированные перегрузочные комплексы. Энергопотребление в портах часто требует нестационарных источников и связано с сезонностью.
⛴️ Ученые разработали адаптивный математический метод и на его основе создали компьютерную программу, позволяющую с высокой точностью управлять энергопотоками в портах. Точный краткосрочный прогноз потребления электроэнергии, по мнению ученых, позволит:
🔹оптимизировать режимы работы дизель-генераторных и гибридных энергоустановок,
🔹снизить эксплуатационные расходы и вредные выбросы в прибрежных зонах,
🔹повысить надежность электроснабжения ответственных потребителей,
🔹интегрировать возобновляемые источники энергии (ветровые, приливные, солнечные) без ущерба для устойчивости портовой микросети.
📌 Преимущества разработки:
✅ Отсутствие фиксированных параметров — вместо жестких шаблонов система в реальном времени подбирает число ближайших «соседей» — энергопотребителей и временные сдвиги (лаги), адаптируясь к локальным особенностям данных.
✅ Учет всех факторов, влияющих на изменяющийся спрос на электроэнергию.
✅ Высокая точность. Метод показал лучшие результаты в сравнении с классическими мировыми современными моделями прогнозирования (Naive, Seasonal Naive, Linear Trend, Auto-ETS, Multiplicative ETS).
✅ Высокая энергоэффективность и оперативность. Разработка относится к классу «Green AI» (энергоэффективный искусственный интеллект) и для реализации не требует сверхмощных компьютеров.