РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2025-136-1-470-482Ключевые слова:
SCADA-системы, интернет вещей (IoT), умные энергосети (Smart Grids), блокчейн, энергоэффективность, экологическая устойчивость, солнечная энергия, «Зеленая» экономика, цифровизация энергетикиАннотация
Данная статья посвящена разработке и внедрению автоматизированных систем управления для возобновляемых источников энергии (ВИЭ). В условиях растущей потребности в экологически чистых и устойчивых энергоресурсах автоматизация становится важным инструментом повышения эффективности и надёжности энергосистем. В работе рассматриваются современные подходы к интеграции интеллектуальных технологий, таких как SCADA-системы, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и интернет вещей (IoT), которые обеспечивают оптимизацию генерации энергии и управление в реальном времени. Исследование направлено на анализ методов прогнозирования и управления энергопотреблением с помощью алгоритмов ИИ, что позволяет минимизировать потери и повысить устойчивость энергосистем. Особое внимание уделяется балансировке нагрузки в интеллектуальных сетях (Smart Grid) и применению блокчейн-технологий для учёта и распределения энергии. Применение предиктивного управления и оптимизации параметров работы солнечных и ветровых установок демонстрирует значительные улучшения в производительности и снижении эксплуатационных расходов. Экспериментальная часть работы включает тестирование автоматизированных систем в моделируемых условиях, что подтверждает их надёжность и способность адаптироваться к динамическим изменениям внешних факторов, включая погодные условия. Приведённые результаты показывают, что предложенные решения могут быть масштабированы для широкого применения как в бытовых, так и в промышленных условиях. Выводы подчёркивают значимость внедрения автоматизированных систем для повышения энергоэффективности и устойчивости ВИЭ. Применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет создать более гибкие и надёжные энергосистемы, снижая зависимость от традиционных источников энергии и сокращая углеродный след. Работа ориентирована на специалистов в области энергетики, разработчиков интеллектуальных систем управления и исследователей в сфере возобновляемых источников энергии.
Библиографические ссылки
[1] Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2019). Green AI.
[2] Министерство энергетики Республики Казахстан. https://www.gov.kz/memleket/entities/energo/press/news/details/157790?lang=ru
[3] Елистратов В.В. Возобновляемая энергетика. – 3-е изд., доп. – Спб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2016. – 421 с.
[4] Thermotech: солнечное теплоснабжение, техническое пособие. Режим доступа: https://geocomfort.ru/images/PDF/Teplovie%20nasosy/Solnishko/Thermotech%20солнечное%20теплоснабжение.
[5] Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии: учебнометодическое пособие / А.А. Горяев, С.В. Петухов, Н.Б. Баланцева, С.В. Бутаков. – Архангельск: САФУ им. М.В. Ломоносова, 2015. – 100 с.
[6] Современные тенденции развития мировой энергетики с применением «гибридных» технологий в системах энергообеспечения / В.В. Бессель, В.Г. Кучеров, А.С. Лопатин, В.Г. Мартынов, Р.Д. Мингалеева // Нефтяное хозяйство. – 2020. – № 3. – С. 31–35. – DOI 10.24887/0028-2448- 2020-3-31-35.
[7] Мотигуллин А.Б., Лопатин А.С., Кучеров В.Г. Возможности использования парогазовых установок и возобновляемой энергетики для автономного энергоснабжения объектов Дальнего Востока // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. – 2020. – № 4 (118). – С. 45–51. – DOI 10.33285/1999-6934-2020-4(118)-45-51.
[8] Афанасьева О.В., Голик Е.С., Первухин Д.А. Теория и практика моделирования сложных систем Д.А. – СПБ.: СЗТУ, 2005. - 131с.
[9] Гизатуллин Х.Н. Проблемы управления сложными системами. Вестник ОГУ, 2005. С. 17-21.
[10] Гордеев Л.С., Бобров Д.А., Макаров В.В., Сбоева Ю.В. Оптимизация ассортимента многономенклатурной продукции и моделирование многопродуктовых химико-технологических систем: РХТУ им. Д.И. Менделеева. - М., 2002.- 56 с.
[11] Герасименко М.В., Савицкая Т.В. Алгоритм управления безопасностью химико-технологических систем // Успехи в химии и химической технологии: сб. науч. тр. Том XXVI , № 1 (130). - М.: РХТУ им. Д. И. Менделеева, 2012. С. 34-37.
[12] Егоров А.Ф., Савицкая Т.В. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. - М.: Химия, КолосС, 2004. - 416 с.
[13] Мешалкин В. П. Эксперные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. - М.: Химия, 1995. - 368 с.
[14] Кафаров В. В., Дорохов И. Н., Марков Е. П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. - М.: Наука, 1986. - 359 с.
[15] Комиссаров Ю.А., Гордеев Л.С., Эдельштейн Ю.Д., Вент Д.П. Экологический мониторинг окружающей среды. Учебное пособие. - М.: Химия, 2005. - 403 с.
[16] Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2019). Green AI. https://arxiv.org/abs/1907.10597
[17] Министерство энергетики Республики Казахстан. https://www.gov.kz/memleket/entities/energo/press/news/details/157790?lang=ru
[18] Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of NAACL-HLT. https://arxiv.org/abs/1810.04805
[19] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems. https://arxiv.org/abs/1706.03762
[20] Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. Proceedings of ACL. https://arxiv.org/abs/1906.02243
[21] Ma, N., Zhang, X., Zheng, H.-T., & Sun, J. (2018). ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design. Proceedings of ECCV. https://arxiv.org/abs/1807.11164
[22] Министерство энергетики Республики Казахстан. Доклад по устойчивому развитию ВИЭ (2020). https://www.gov.kz
[23] Khan, M. J., & Arsalan, M. (2016). Solar power technologies for sustainable development. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 55, 414-425.
[24] International Energy Agency (IEA). World Energy Outlook 2022. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2022
[25] REN21. Renewables 2022 Global Status Report. https://www.ren21.net/reports/global-status-report/
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Ainur Rasmukhametova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
