Оптимизация и прогнозирование работы микрогрида с использованием нейросетевых алгоритмов и обучения с подкреплением

Тема доклада: "Оптимизация и прогнозирование работы микрогрида с использованием нейросетевых алгоритмов и обучения с подкреплением". Актуальность темы определяется значительным потенциалом машинного обучения и искусственного интеллекта в управлении микрогридами и общем снижении энергетических затрат. В контексте текущего движения к зеленой энергетике и устойчивому развитию, оптимизация использования энергии становится все более важной. Искусственный интеллект и машинное обучение предлагают мощные инструменты для достижения этих целей. Целью исследования является: разработка и анализ метода оптимизации и прогнозирования работы микрогрида, основанного на применении нейросетевых алгоритмов и методов обучения с подкреплением. Были решены следующие задачи: - Обзор и анализ существующих методов оптимизации и прогнозирования работы микрогрида. - Исследование и анализ нейросетевых алгоритмов и обучения с подкреплением в контексте их применимости к задачам микрогрида. - Разработка метода снижения ошибки прогнозирования, основанного на применении нейросетевых алгоритмов и обучения с подкреплением. Методы исследования: методы искусственного интеллекта, включая нейронные сети и обучение с подкреплением, анализ данных, математическое моделирование и статистический анализ. Основные результаты исследования: разработанный метод показал обнадеживающие результаты при тестировании на симулированных и реальных данных, что демонстрирует его потенциал для оптимизации и прогнозирования работы микрогридов. Выводы: результаты данного исследования показывают, что нейросетевые алгоритмы и обучение с подкреплением могут быть успешно применены для оптимизации и прогнозирования работы микрогридов. Представленный метод может служить основой для дальнейших исследований и разработок в данной области.