Искусственный интеллект в энергетике: Что такое AI технологии в энергетике. Искусственный интеллект

Что такое AI технологии в энергетике. Искусственный интеллект

25 февраля 2019 в 11:45

22520

За цифровизацией потихоньку идут технологии искусственного интеллекта

В информатике искусственный интеллект (ИИ, artificial intelligence AI), иногда называемый машинным или компьютерным, представляющим собой интеллект, демонстрируемый машинами.

Это отличается от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми.

1 сентября 2017 г. В. Путин поведал:

• Искусственный интеллект — это будущее России и всего человечества;
• здесь колоссальные возможности и трудно прогнозируемые сегодня угрозы;
• тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира.

Цифровизация открывает дорогу технологиям AI.

ИИ — область как исследование «интеллектуальных агентов»: любое устройство, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют его шансы на успешное достижение своих целей.

В разговорной речи термин «искусственный интеллект» часто используется для описания машин (или компьютеров), которые имитируют «когнитивные» функции, которые люди связывают с человеческим разумом, такие как «обучение» и «решение проблем». 

Поскольку машины становятся все более интеллектуальными, внедренные задачи ИИ часто исключаются из определения ИИ.

Теорема Теслера: ИИ — это то, что еще не было сделано.

Например, оптическое распознавание символов часто исключается из вещей, считающихся ИИ, став обычной технологией.

Современные возможности машин, обычно классифицируемые как AI, включают в себя:

• успешное распознавание человеческой речи,
• конкуренцию на высшем уровне в стратегических игровых системах (таких как шахматы и го), 
• автономно работающие машины,
• интеллектуальная маршрутизацию в сетях доставки контента,
• военные симуляции.

В промышленности AI используется для решения предикативных задач ППР.

Особенности использования AI в энергетике:

• использование AI-технологий для предсказания выработки возобновляемых источников энергии (ВИЭ) — ветряных и солнечных электростанций (СЭС). Проблема метеозависимости ВИЭ становится все более актуальна при росте ВЭС и СЭС. AI-технологии оптимизируют интеграцию ВИЭ в энергосистемы, повышают их предсказуемость и помогают выстраивать оптимальный баланс мощностей — как в текущих режимах, так и на перспективу.

Технология:

— обработка с помощью нейросетей исторических данных, погодных карт, спутниковой информации, данных метеостанций и видеосъемок неба;

— формирование прогноза уровня загрузки и объемов выработки электроэнергии СЭС и ВЭС;

— планирование работы топливных электростанций (ТЭС) и формирование режимов работы электросетей;

— прогноз ценовой ситуации на спотовом рынке э/энергии в зависимости от выработки дешевой э/энергии ВИЭ.  

Использование нейросетей позволяет создавать достаточно точные прогнозы выработки электроэнергии ВЭС в диапазоне от 1 часа до 1 года.

• прогнозирование спроса и ценовой ситуации на спотовом рынке электроэнергии. 

Применение AI-технологий для прогнозирования спроса и цен на рынке э/энергии:

— дает экономический эффект;

— позволяет развивать управление спросом, в тч работой распределенных генерирующих объектов и систем хранения энергии в период пикового потребления путем переключения на резервные энергоресурсы.

• управление конфигурацией и режимами работы небольших локальных умных энергосетей (microgrids).

Преимущества Микросетей:

— хороши на островах, удаленных и изолированных территориях;

— позволяют эффективно связать между собой большое количество территориально близких локальных энергоисточников и обеспечивать обмен электроэнергией. Объекты микросети автоматически балансируется онлайн с помощью контроллеров, установленных все оборудование.

• повышение эффективности взаимодействия энергосистемы и потребителей через понимание динамики спроса и влияющих на это факторов.

Потребители создают мощный поток данных, который поступает через электросети.

AI — технологии позволяют получать очень информацию о сетевой нагрузке, интенсивности использования электрических устройств и оборудования.

• повышения эффективности использования промышленного оборудования, в тч замена планово-предупредительного ремонта (ППР) на предикативное обслуживание, управление спросом на электроэнергию на предприятии.

В «больших» энергосистемах уже сейчас сложно обходиться без искусственного интеллекта.

Рост и усложнение энергоструктур продолжается.

AI — технологии позволят в будущем обработать все больший объем информации, на основании которой будут формироваться оптимальные режимы работы энергосистем.

Впрочем, внедрение AI — технологий делает еще более актуальной задачу кибербезопасности, потому что несанкционированный доступ к может существенно дестабилизировать, а не оптимизировать работу энергосистемы.

Чтобы создать искусственный интеллект, нужно понять алгоритм мышления людей, или говоря по-простому,  исследовать нейробиологические процессы человеческого мозга электроэнцефалографов, томографов  и тд.

Развитие искусственного интеллекта — это важная задача обеспечения национальной безопасности, но и угроза всему миру.

Хотя голливудский Терминатор — пока это только кино.

Последние новости

Искусственный интеллект в ядерной энергетике

Искусственный интеллект — стратегический проект XXI века
Искусственный интеллект — это стратегический проект ближайшего будущего, сравнимый по сложности и важности с ядерными проектами в СССР и США середины ХХ века.

Для создания настоящего ИИ, способного решать творческие задачи, потребуются десятилетия работы тысяч лабораторий и институтов, принципиально иная элементная база и, возможно, новые фундаментальные открытия.

Геополитические тренды и санкционное давление Запада на Россию, признание того факта, что на глобальном рынке у США не партнеры, с которыми нужно сотрудничать, а соперники, с которыми придется конкурировать, торговые войны США с Китаем и Евросоюзом — все это и многое другое свидетельствует о том, что мир погружается в острую конкурентную борьбу с малопредсказуемыми последствиями.

Становится очевидным, что в ближайшие несколько лет все ведущие державы будут втянуты в гонку инновационных технологий, ведь техническое отставание ухудшает экономические и политические перспективы страны. И напротив, широкое внедрение ИИ способно обеспечить существенные экономические преимущества через повышение эффективности промышленности и рост производительности труда, дает дополнительную безопасность в производственной, информационной сферах и определенное превосходство в военно-технической области.

Наши противники и конкуренты запомнили слова президента В. В. Путина, сказанные 1 сентября 2017 года на открытом уроке в Ярославле: «Искусственный интеллект — это будущее не только России, это будущее всего человечества. Здесь колоссальные возможности и трудно прогнозируемые сегодня угрозы. Тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира».

Разработки в области ИИ во всем мире продемонстрировали значительный технический прогресс за последние пять лет. Технологии развиваются гораздо быстрее, чем ожидалось. Прогресс И И сделает его преобразующей технологией для национальной безопасности.

Следует отметить, что Россия находится в числе тех немногих стран, где уже несколько десятилетий активно ведется разработка технологий ИИ, а также нейронных сетей. Конференция «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения», организованная по инициативе Российской академии наук при содействии министерства образования и науки и поддержке министерства обороны, прошедшая 14−15 марта 2018 года в подмосковном парке «Патриот ЭКСПО», продемонстрировала, что наша страна остается одним из мировых лидеров в этой сфере и работы будут активно продолжаться.

Ядерная энергетика — одна из высокотехнологичных отраслей, где наша страна также сохраняет лидирующие позиции. Внедрение технологий ИИ в российской атомной отрасли позволит нам сохранить лидерство на десятилетия.

Однако и конкуренты не дремлют. Во всем мире разработчиков технологий ИИ мотивируют и государства, для которых развитие ИИ — важный аспект национальной безопасности и сохранения суверенитета, и крупные корпорации, для которых ИИ — способ обретения конкурентных преимуществ и новый источник прибылей.

Руководство КНР неоднократно заявляло, что Китай собирается к 2030 году стать мировым лидером в области технологий ИИ, крупнейшим центром инноваций, поскольку Поднебесной для поддержания высоких темпов экономического роста необходимо научно-технологическое лидерство. Правительство КНР последовательно проводит политику технологического развития и снижает зависимость экономики от иностранных технологий.

Успехи России и Китая в развитии технологий воспринимаются Соединенными Штатами как вызов их превосходству. США стремятся контролировать политические, экономические и информационные пространства через выстроенную систему отношений и механизмов распределения ресурсов и факторов производства. Это, в свою очередь, предполагает максимальный контроль передовых технологий и интеллектуальной собственности со стороны США и американских корпораций, технологическую монополию в ряде ключевых сфер, установление собственных стандартов в качестве международных. Технологии И И не станут исключением. Американские IT-гиганты, такие как Alphabet (Google), Apple, Microsoft, IBM, Facebook, Amazon, давно уже работают в этом направлении.

Параллельно гонке технологий Соединенные Штаты и их сателлиты запускают процессы, призванные затормозить развитие ИИ в странах, которые США рассматривают в качестве геополитических соперников и конкурентов.

Знаменитый бизнесмен Илон Маск, чья ракетно-космическая компания SpaceX получает прямую поддержку американского правительства и технологическую помощь NASA и DARPA (специальное управление министерства обороны США), называет ИИ «самым большим риском, с которым мы (человечество) сталкиваемся как цивилизация», а также причиной Третьей мировой войны. Заявления Маска о том, что ИИ в конечном итоге уничтожит человечество, поддержали миллиардеры Билл Гейтс и Джек Ма, а также ныне покойный британский физик Стивен Хокинг.

Искусственный интеллект в энергетике: примеры использования, решения, передовой опыт

В энергетическом секторе приветствуются цифровые стратегии, переход от источника и трансформация бизнеса. Сочетание энергии и искусственного интеллекта создает колоссальный спектр возможностей для отрасли. По данным Precedence Research [7], только на рынке возобновляемых источников энергии применение ИИ может превысить 75,82 млрд долларов к 2030 году. Эти данные хорошо согласуются с оценками Forbes о том, что к 2024 году рост ИИ в этом секторе достигнет 50% [10].

AI имеет множество приложений, от интеллектуальных сетей до систем управления и прогнозирования отказов. В то время как интеллектуальные сети используют цифровую связь для реагирования на локальные изменения в использовании, системы прогнозирования отказов имеют решающее значение для смягчения последствий опасностей. Эти варианты использования показывают, что применение услуг по разработке программного обеспечения для энергетики может быть жизнеспособным решением для преобразования ниши. Некоторые из этих услуг включают искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и науку о данных для цифровизации отрасли.

Давайте поговорим подробнее об искусственном интеллекте в энергетике, какие преимущества он может принести и как энергия и искусственный интеллект идут рука об руку в современном мире.

Что такое искусственный интеллект в энергетике?

AI имеет множество приложений для современной энергетической системы. Например, поставщики электроэнергии могут обнаруживать неисправности до того, как они приведут к сбоям и опасностям. Например, электричество требует современных решений. Чем больше мощности требуется, тем выше спрос на прогнозирование, координацию и управление поставками. И это то, что вы можете получить с помощью искусственного интеллекта.

Глобальное намерение продолжить переход к низкоуглеродной энергетике стало более распространенным. Поставщики услуг в настоящее время устанавливают больше мощностей возобновляемой энергии, чем ископаемое топливо и ядерная энергия вместе взятые. Этот процесс требует распределения хранилища и предоставления тонкой сетевой системы для возобновляемых источников энергии. Так называемые инструменты интеллектуального потребления на базе ИИ также меняют то, как потребители используют и экономят энергию. При формировании децентрализованных энергосистем появляется возможность сбалансировать входы и выходы энергии, используя ранее собранные данные.

Современная электросеть опирается на электростанции и трансформаторы, которые могут работать от 30 до 40 лет. Износ энергосистем в сочетании с ростом частного сектора возобновляемых источников энергии создает проблемы для глобального распределения энергии. Поскольку Министерство энергетики США делает «умную сеть» целью национальной политики, ИИ в энергетике считается мозгом новой системы. Технология направлена ​​на сбор, синтез и анализ значительных объемов данных для разработки новой системы, которая может принимать своевременные решения по интеллектуальному распределению энергии.

Поставщики программного обеспечения

Energy, в свою очередь, выделяются разработкой и внедрением сред для надлежащего применения решений AI и ML в существующих энергетических проектах. Варианты их использования могут варьироваться от маркетинговых стратегий для компаний, занимающихся технологиями возобновляемых источников энергии, до моделей прогнозной аналитики. Выбор подходящего разработчика программного обеспечения в этой отрасли имеет решающее значение для предоставления индивидуального бизнес-решения, независимо от размера и специализации поставщика электроэнергии.

Искусственный интеллект в энергетике и коммунальных услугах может принимать разные формы, но все они универсально направлены на оптимизацию сектора для решения современных задач.

ИИ и основные вызовы современной энергетики

Мировой энергетический сектор, в который входят тысячи частных и государственных предприятий и компаний, в настоящее время сталкивается с проблемами. Давайте рассмотрим некоторые из них, чтобы узнать, как ИИ может помочь решить эти проблемы:

• Выбросы углерода . Согласно отчету Международного энергетического агентства, глобальные выбросы CO2 восстановились до самого высокого уровня в истории с ежегодным ростом на 6% [1]. Глобальный рост спроса на энергию был назван одной из основных причин такого беспрецедентного роста. Несмотря на то, что не существует универсального решения по сокращению выбросов CO2, искусственный интеллект в энергетике может помочь разработать более чистые производственные процессы, улучшить стандарты мониторинга и соответствия для ископаемых ископаемых, а также разработать целевые стратегии смягчения последствий.
• Высокая централизация . Глобальная энергетическая сеть в большей степени, чем когда-либо прежде, зависит от крупных сетей и высокоцентрализованных поставщиков. Такой масштаб централизации создает несколько проблем для устойчивого развития. Возможность создания небольших взаимосвязанных сетей энергосетей с питанием от ИИ — это отличный вариант для снижения зависимости от центральных коммунальных услуг. Таким образом, искусственный интеллект в энергетическом секторе может сбалансировать потребности в поставках в режиме реального времени и обеспечить устойчивость энергоресурсов в долгосрочной перспективе.
• Плавный переход на возобновляемые источники энергии . Независимо от прогнозов, к 2050 году доля возобновляемых источников энергии в производстве электроэнергии увеличится с 44% до весьма оптимистичных 80% [3]. В связи с большим количеством прорывов и массовым внедрением солнечных и ветряных технологий крайне важно обеспечить плавный переход. ИИ в энергетике способствует мониторингу электросетей в режиме реального времени, более точному прогнозированию колебаний мощности и разработке новых стратегий работы с геотермальными источниками энергии.

Но прежде чем делать поспешные выводы, не менее важно понять, что простое применение ИИ к энергетическому проекту не решит всех проблем сразу. Хорошо продуманный, проработанный и комплексный подход в сочетании с программами Data Science и Machine Learning даст более заметные результаты. Давайте двигаться дальше и рассмотрим критические преимущества ИИ в энергетике.

Основные преимущества ИИ в энергетическом секторе

Хотя внедрение ИИ в энергетическом секторе не является гладким, предполагаемые выгоды перевешивают затраты на внедрение. Некоторые из возможных приложений искусственного интеллекта в энергетике включают, помимо прочего, интеллектуальные сети, оцифровку данных, прогнозирование и более продвинутое управление ресурсами. Давайте взглянем на некоторые существенные преимущества ИИ в энергетике.

1. Оцифровка данных . Поскольку в последние годы энергетический сектор быстро оцифровывается, искусственный интеллект играет жизненно важную роль в этом процессе. Deloitte указывает, что 66% нефтегазовых компаний подчеркивают, что преимущества цифровизации перевешивают любые риски кибербезопасности [8]. ИИ может помочь преобразовать энергетические компании, автоматизировав сбор данных о сети и внедрив системы анализа. Учитывая огромное количество данных, существующих в энергетическом секторе, преобразование их в повторно используемую информацию для алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения является оптимальным вариантом.
2. Умное прогнозирование . Даже при обсуждении возобновляемых источников энергии прогнозирование широко используется для точного определения выработки энергии в определенных географических районах. Алгоритмы глубокого обучения ИИ обладают большей прогностической способностью, чем все отраслевые специалисты вместе взятые. Прогнозирование в этом смысле может принимать различные формы, начиная от предсказания тенденций спроса и цен и заканчивая определением областей потенциального роста.
3. Управление ресурсами . Искусственный интеллект в энергетике и коммунальных услугах в значительной степени зависит от контроля, поддержания и обеспечения бесперебойной подачи электроэнергии. Благодаря управлению ресурсами на основе ИИ поставщики могут сбалансировать пропорции традиционной и возобновляемой энергии. Надлежащее управление ресурсами также может точно настроить сеть для оптимального использования или запросить техническое обслуживание в критических ситуациях.
4. Предотвращение отказов . За последние годы более публичными стали десятки скандальных дел, связанных с энергетикой, включая разливы нефти или опасные объекты по добыче угля. В этом контексте прогнозирование отказов с помощью ИИ является главным приоритетом в отрасли. Отслеживая данные на предмет закономерностей и тенденций, ИИ может выявлять потенциальные проблемы до того, как они возникнут. В конечном итоге это позволяет принять корректирующие меры, чтобы избежать сбоев. Современные решения искусственного интеллекта в энергетическом секторе используют данные SCADA, техническое обслуживание и бюджет для предотвращения нехватки или сбоев в сети.
5. Прогнозная аналитика для возобновляемых источников энергии . Прогнозная аналитика для возобновляемых источников энергии включает в себя определение областей с наибольшим потенциалом для искусственного интеллекта в развитии возобновляемых источников энергии, таких как ветряные и солнечные батареи. Благодаря всесторонней аналитике по предмету поставщики могут эффективно использовать искусственный интеллект для производства энергии.

Общие варианты использования ИИ, связанные с энергетикой

В настоящее время самые амбициозные проекты связаны с интеллектуальной сетью, программами повышения энергоэффективности, цифровыми двойниками и интеграцией возобновляемых источников энергии.

• Интеллектуальная сеть

Интеллектуальная сеть — это новый подход к энергоэффективным сетям, основанный на двустороннем потоке электроэнергии и данных. Главное отличие от обычных сетей — внедрение ИИ, Облака и цифровых технологий, поддерживающих контроль и саморегуляцию. Одним из ярких примеров интеллектуальной сети является сотрудничество между лондонской National Grid и облачной аналитикой IBM. Интеллектуальная сеть обеспечивает профилактическое и профилактическое обслуживание, которые являются важнейшими параметрами функциональности сети. В целом, интеллектуальная сеть на основе ИИ помогает обеспечивать более точное прогнозирование, демонстрируя более высокую устойчивость и повышенную безопасность сети.

К энергоэффективности, одной из Целей устойчивого развития, следует относиться серьезно. Программы энергоэффективности на базе ИИ контролируют использование энергии, обеспечивают основу для интеллектуального прогнозирования и регулируют использование в часы пик. При использовании прогнозирующего управления на основе моделей можно добиться повышения энергоэффективности на 10,2-40% [9]. Предиктивная аналитика и машинное обучение могут предоставлять актуальные прогнозы. Следовательно, эти оценки используются для разработки и реализации планов энергоэффективности на уровне компании, муниципалитета или штата.

• Умные обогреватели

Интеллектуальные обогреватели могут стать частью современных стратегий использования возобновляемых источников энергии благодаря возможности контролировать всю систему отопления. Фундаментальный подход здесь заключается в разумном распределении мощности, позволяя направлять неиспользованную энергию в определенные области. Команда N-iX создала сквозной процесс регистрации для интеллектуальных обогревателей. Мы получили устаревший поток, в котором отсутствовала платежная функциональность, и он был незавершенным.

Задача заключалась в редизайне, разработке внешнего интерфейса, рефакторинге внутреннего интерфейса и построении рабочей среды. Новый поток, созданный нашей командой, позволил пользователю выбрать умный обогреватель и создать заявку на анализ дома экспертом. Для разработки решения мы использовали Scala, React.js и AWS. Команда N-iX выпустила MVP в производство и разработала дополнительные функции.

• Цифровые двойники

Цифровые двойники рассматривались как спасительная основа для промышленного энергетического комплекса. Цифровой двойник относится к многомерному визуальному представлению процесса, объекта или физического объекта. Эти цифровые двойники действуют как виртуальные модели в реальном времени, которые предоставляют больше возможностей для исследований, чем симуляции. В сфере энергетики и искусственного интеллекта цифровые двойники помогают изучать ветряные турбины и объекты электроэнергетики. Используя ИИ, цифровой двойник может стать шагом вперед в улучшении обслуживания, экспериментов, обслуживания и оптимизации энергетической сети, как традиционной, так и возобновляемой.

Поиск баланса между традиционными и возобновляемыми источниками энергии имеет решающее значение для крупных поставщиков энергии. Благодаря искусственному интеллекту в энергетике и машинному обучению теперь можно прогнозировать и прогнозировать наилучшие условия для точной интеграции возобновляемых источников энергии. Другими словами, это помогает управлять интеграцией возобновляемых источников энергии в традиционную энергосистему. Это может включать прогнозирование ветряных и солнечных электростанций и распределение выработки энергии для балансировки существующей системы.

Широкое использование ИИ в энергетике: почему это важно?

Искусственный интеллект в энергетическом секторе оценивает окружающую среду и помогает предпринять необходимые действия для максимального использования потенциала отрасли. В связи с глобальным ростом спроса коммунальные предприятия пытаются справиться с этими новыми проблемами. Постепенное внедрение искусственного интеллекта в энергосистемы, возобновляемые источники энергии и децентрализованные сети может оптимизировать использование энергии и повысить удовлетворенность клиентов. Таким образом, ИИ в энергетическом секторе может снизить затраты, повысить прозрачность и внедрить устойчивые методы.

Поскольку 50% нефтегазовых компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ и МО, необходимо выбрать правильного поставщика услуг с достаточным опытом. Некоторые проекты энергосетей могут быть устаревшими или работать по конкретным технологическим спецификациям, требующим специальной команды. Будь то цифровой двойник, интеллектуальная сеть, система прогнозирования сбоев или программное обеспечение для децентрализованной сети, выбор компетентного поставщика разработки является обязательным.

Почему стоит выбрать N-iX для энергетических проектов ИИ

• N-iX — надежный поставщик с более чем 20-летним опытом разработки программного обеспечения на заказ;
• В N-iX работает более 200 инженеров по данным, специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту;
• Наш портфель включает в себя множество долгосрочных проектов для Messer, OVO Energy и нескольких компаний из списка Fortune 500, что дает нам глубокое понимание проектов корпоративного уровня;
• У нас более 100 активных проектов с участием более 2000 технических специалистов;
• N-iX соответствует международным стандартам и нормам, включая ISO 27001:2013, ISO 9001:2015, PCI DSS и GDPR.

Каталожные номера

1. Использование искусственного интеллекта для ускорения подготовки отчета об энергетическом переходе
2. Отчет SAP Smart Grid
3. Технология Energy Digital Twin для управления промышленным энергопотреблением
4. Основные тенденции Gartner в области нефтегазовых технологий на 2022 год
5. Отчет NVIDIA Energy Grids Plug
6. E.ON: создание нового мира энергетики на основе искусственного интеллекта Пример из практики
7. Пример исследования приоритетов
8. Досье ИИ в сфере энергетики, ресурсов и промышленности от Deloitte
9. Универсальный рабочий процесс искусственного интеллекта для исследования энергосбережения
10. Бизнес-статья Forbes по искусственному интеллекту

Есть вопрос?

Поговорите с экспертом

Федынишин Ростислав

Руководитель практики данных и аналитики

Полное имя*

Электронная почта*

Номер телефона

Сообщение*

Обязательные поля*

Прикрепить файлы

До 3 вложений. Общий размер вложений не должен превышать 5 Мб.

Я прочитал и принял N-iX
Политика конфиденциальности*

Содержание

Сопутствующая экспертиза и услуги

Искусственный интеллект в энергетике

Время чтения: 7 мин

Алгоритм/

Анализ данных/

Знания/

Виртуальная электростанция

Определение

В последние годы Искусственный интеллект (ИИ) приобрел актуальность в самых разных секторах. Однако определение термина вызывает некоторые трудности. Центральным для искусственного интеллекта является то, что он принимает и реализует решения на основе данных (информации) независимо от поставленных целей. Термин «искусственный» отличает ИИ от «естественного интеллекта», приписываемого людям и животным. Более узкие определения рассматривают ИИ как отрасль информатики, которая занимается машинным обучением и автоматизацией интеллектуального поведения. Тем не менее, определение интеллекта остается расплывчатым и исключает другие области исследований, такие как робототехника или лингвистика.

Содержание

1. Искусственный интеллект: попытка дифференциации
2. Машинное обучение
3. Искусственный интеллект (ИИ) в энергетике
4. Искусственный интеллект в энергосистеме — интеллектуальные сети и сопряжение секторов
5. Искусственный интеллект в торговле электроэнергией
6. Искусственный интеллект на виртуальной электростанции
7. ИИ для энергопотребления
8. Искусственный интеллект в энергетике — препятствия и критика

Дополнительная информация и услуги

Создайте свой собственный VPP

NEMOCS — наша платформа для вашей виртуальной электростанции

Мир распределенной энергетики создает новые требования, а также захватывающие возможности для энергетической отрасли.