Российские ученые улучшили прогнозирование электропотребления на предприятиях

Ученые из Уральского энергетического института поставили перед собой задачу создать метод, который повысит точность прогнозов потребления электроэнергии. Они предложили использовать методы машинного обучения, которые способны учитывать различные факторы, такие как метеорологические условия и производственные процессы.

Однако, как отметила младший научный сотрудник УрФУ Алина Степанова, модели машинного обучения часто воспринимаются как «черные ящики», и эксперты не всегда доверяют их результатам. Для преодоления этой проблемы команда применила мультиагентный подход, что позволило более точно моделировать потребление и генерацию электроэнергии.

Первоначальные испытания нового метода на компрессорной станции магистрального газопровода показали, что он значительно увеличивает точность краткосрочных прогнозов, а также повышает доверие экспертов к результатам машинного обучения.