Нейросеть обучили прогнозировать потребление электричества в Иркутской области

В Иркутском национальном исследовательском техническом университете разработали методику, при которой нейросеть прогнозирует потребление энергосистем.

Алгоритм машинного обучения способен выполнять почасовые прогнозы с учётом заданных параметров. Нейросеть с точностью свыше 90% определяет часы пиковой нагрузки, когда стоимость электроэнергии достигает максимального показателя.

Искусственный интеллект учитывает в своих расчетах влияние на энергопотребление в области климатических особенностей — перепады температур и солнечную активность — а также курса биткоина. На территории Иркутской области из-за выгодного тарифа на электроэнергию его активно майнят, отметил разработчик программного пакета Максим Пугачёв.

Создатели намерены дополнить программное обеспечение удобным интерфейсом. Пользователи смогут вносить свои параметры в целях увеличения точности, получать готовые прогнозы, рассказал Пугачёв. По мнению разработчиков, потенциальными заказчиками системы могут стать энергетические компании и дата-центры.