Выработано новое решение для прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников
👨👩👧👦 Программный модуль создали в Адыгейском государственном университете. Он позволяет оценить объемы вырабатываемой энергии, используя ретроспективные метеорологические данные, причем точность прогнозирования составляет 91–95%.
👨👩👧👦 Как объясняют в пресс-службе вуза, разработка актуальна для данного региона, обладающего большим потенциалом для комплексного использования геотермальных ресурсов, ветроэнергетики, солнечных электростанций, создания малых гидроэлектростанций. При этом прогнозирование объемов энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, является сложной задачей, поскольку ее поступление характеризуется высокой степенью неопределенности. В соответствии с этим эффективное планирование и использование ресурсов от возобновляемых источников энергии затруднено.
👨👩👧👦Ученые Адыгейского университета в своей работе применили рекуррентные нейронные сети. Они представляют собой математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Также они содержат обратные связи – несколько копий одной и той же сети, каждая из которых передает информацию последующей копии.
👨👩👧👦 Использование таких нейросетей в прогнозировании может обеспечить повышенную точность, так как позволяет учитывать не только текущие входные данные для прогнозирования, но и дополнительную ретроспективную информацию по параметрам, которые влияют на работу возобновляемых источников энергии: относительной влажности, атмосферному давлению, температуре окружающей среды, скорости и направлению ветра. Используемый набор моделей позволяет произвести выбор наиболее подходящей из них для конкретных условий и имеющегося набора данных; кроме того, есть возможность адаптировать параметры моделей, повышая их точность.
Выработано новое решение для прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников
👨👩👧👦 Программный модуль создали в Адыгейском государственном университете. Он позволяет оценить объемы вырабатываемой энергии, используя ретроспективные метеорологические данные, причем точность прогнозирования составляет 91–95%.
👨👩👧👦 Как объясняют в пресс-службе вуза, разработка актуальна для данного региона, обладающего большим потенциалом для комплексного использования геотермальных ресурсов, ветроэнергетики, солнечных электростанций, создания малых гидроэлектростанций. При этом прогнозирование объемов энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, является сложной задачей, поскольку ее поступление характеризуется высокой степенью неопределенности. В соответствии с этим эффективное планирование и использование ресурсов от возобновляемых источников энергии затруднено.
👨👩👧👦Ученые Адыгейского университета в своей работе применили рекуррентные нейронные сети. Они представляют собой математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Также они содержат обратные связи – несколько копий одной и той же сети, каждая из которых передает информацию последующей копии.
👨👩👧👦 Использование таких нейросетей в прогнозировании может обеспечить повышенную точность, так как позволяет учитывать не только текущие входные данные для прогнозирования, но и дополнительную ретроспективную информацию по параметрам, которые влияют на работу возобновляемых источников энергии: относительной влажности, атмосферному давлению, температуре окружающей среды, скорости и направлению ветра. Используемый набор моделей позволяет произвести выбор наиболее подходящей из них для конкретных условий и имеющегося набора данных; кроме того, есть возможность адаптировать параметры моделей, повышая их точность.
What distinguishes the app from competitors is its use of what's known as channels: Public or private feeds of photos and videos that can be set up by one person or an organization. The channels have become popular with on-the-ground journalists, aid workers and Ukrainian President Volodymyr Zelenskyy, who broadcasts on a Telegram channel. The channels can be followed by an unlimited number of people. Unlike Facebook, Twitter and other popular social networks, there is no advertising on Telegram and the flow of information is not driven by an algorithm. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." The message was not authentic, with the real Zelenskiy soon denying the claim on his official Telegram channel, but the incident highlighted a major problem: disinformation quickly spreads unchecked on the encrypted app. Some privacy experts say Telegram is not secure enough For tech stocks, “the main thing is yields,” Essaye said.
from ru
