Построение эффективной энергетической системы с использованием возобновляемой энергии

В настоящее время для принятия эффективных решений, в том числе и в области энергетики с применением возобновляемых источников энергии, необходимо получать и обрабатывать активно изменяющуюся информацию из множества источников, анализировать поведение сложных систем различной природы, а также привлекать экспертов для получения новых знаний. В связи с этим, требуется реализовать интеллектуальную обработку поступающей информации, которая характеризуется высокой степенью неопределенности, изменчивости и сложности. Необходимыми элементами такой информационно-аналитической системы являются подсистемы мониторинга ситуации, прогнозирования и планирования, а также система поддержки принятия решения. Функционирование таких подсистем требует применения современных СУБД и баз знаний, а также технологий и инфраструктуры Big Data. Важным этапом в процессе функционирования системы является моделирование поступления энергии от нетрадиционных источников в условиях характерных для макрорегиона или конкретной местности. Этот процесс, а также оптимизация параметров модели, требует большой вычислительной мощности. Для этого целесообразно применять различные методы искусственного интеллекта, например, глубокие нейронные сети, для обучения которых необходима кластерная инфраструктура из графических процессоров (GPU) или тензорных ускорителей (TPU). Учет динамики и закономерностей изменения внешней среды и ВИЭ в рамках информационно-аналитической системы приводит к изменению системы критериев системы, что позволяет системе адаптироваться к меняющимся факторам, что, в свою очередь, позволяет принимать эффективные решения.