Назарбаев Университетінің Инженерия және Цифрлық ғылымдар мектебінің студенттері 4000 АҚШ доллары көлемінде қаржы алып, «Student Energy Challenge-2022» ұлттық байқауының жеңімпазы атанды. Байқауды KAZENERGY қауымдастығы 2022 жылғы 28-29 қыркүйекте Алматы қаласында Дүниежүзілік мұнай кеңесінің «Энергетиканың ауысуы: ұрпақтар диалогы» VII жастар форумы аясында ұйымдастырды.
Energy-Intelligence командасын «Электроника және компьютерлік инженерния» кафедрасының 4 курс студенттері ұсынады:
– Әли Әлмағанбет (топ жетекшісі)
– Біржан Құлманов
– Әли Жүніс
– Заңғар Ермағанбет.
Бұл жыл сайынғы «Student Energy Challenge» зияткерлік сайысында Қазақстанның техникалық жоғары оқу орындарының студенттері энергетикалық мәселелерді шешуге арналған жобалар мен инновациялық идеяларды ұсыну арқылы жарысады.
Жобаның тақырыбы – машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану арқылы электр энергиясын тиімді бөлу үшін энергияны тұтыну бойынша қысқа және ұзақ мерзімді болжамдар жасау және қолданыстағы жүйелерді дамыту. Energy-Intelligence командасының студенттері жоба сәтті жүзеге асырылған жағдайда энергетикалық жүйенің тиімділігін арттыруға және елді сенімді және үздіксіз электрмен жабдықтауға ықпал ететінін атап өтті. Energy-Intelligence командасын осы тамаша тәжірибемен құттықтаймыз, сіздің жобаларыңыз әлемді өзгертетініне сенімдіміз!
АБСТРАКТ: Электр энергиясын тұтынуды болжау бүгінгі күні энергетикадағы маңызды тақырыптардың бірі болып табылады. Тұтынудың дұрыс болжамы энергия ресурстарын үнемдеуді қамтамасыз етеді және электр қуатын басқарудың тиімділігін арттырады, энергетикалық жүйе күтпеген жағдайларға дайын болады, жүйені күту шығындарын азаяды. Электр қуатын өндіру мен тұтыну арасындағы үлкен айырмашылық экологиялық және экономикалық салдарға әкеледі, мысалы, өндіріс асып кеткен кезде қоршаған ортаның ластануы және электр қуатының жетіспеушілігі кезінде көрші елдерден электр энергиясын тиімсіз бағада сатып алу.
Қазіргі уақытта электр энергиясын тұтынуды болжау электр энергия жүйесін үнемі бақылау арқылы жүзеге асырылады, онда арнайы сарапшылар алдыңғы деректерді талдау және қолмен есептеу әдісімен болжам жасайды. Болжаудың бұл әдісі сарапшылардың жағдайдан үнемі хабардар болуын қажет ететіндіктен және сәтсіз есептеулерде үлкен қаржылық шығындарға әкелуі мүмкін болғандықтан, бұл процесті цифрлық технологиялар арқылы автоматтандыру қажет.
Экономикалық және экологиялық зардаптардың алдын алу үшін біз қысқа және ұзақ уақыт мерзімдерге электр энергиясын тұтынуды нақты болжауды көздейтін жоба әзірледік. Тұтыну болжамы болашақ электр энергиясын тұтынуды анықтау үшін бірнеше деректерді машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы жүзеге асырылады.
Біріншіден, біз электр энергиясын тұтыну мен қол жетімді деректер түрлерінің арақатынасын анықтадық және тұтынуды болжауға әсер ететін факторларды анықтадық. Зерттеулер көрсеткендей, тұтынудың тарихи деректері, ауа-райы жағдайлары, электр энергиясының бағасы және көрсеткіштерінің жиілігі болжау кезінде маңызды параметрлер болып табылады.
Осы параметрлерді алгоритмге енгізеотырып, біз қысқа мерзімді сағаттық және күндізгі электр энергиясын тұтыну болжамын, сондай-ақ екі аптаға дейін тұтынуды болжау нәтижелерін аламыз. Оның ішінде, біздің жоба елдің жалпы ішкі өнім, халық саны, әлеуметтік жағдайлар сияқты экономикалық және демографиялық факторлар ескерілетін ұзақ мерзімді кезеңге арналған болжам нәтижелерін ұсына алады.
Қысқа мерзімді болжау өндіріс пен тұтынуды теңдестіру үшін пайдаланылатынын атап өткен жөн, ал ұзақ мерзімді болжам электр энергиясын тұтыну өсетін жерлерді анықтай отырып, электр энергетикасы жүйесін жаңарту және кеңейту бойынша тиімді шешімдер үшін негіз жасайды.
Дұрыс таңдалған Машиналық оқыту алгоритмдері мен нейрондық желілердің көмегімен біз бүкіл елге, сондай-ақ өңірлер мен қалаларға электр энергиясын тұтыну болжамын ала аламыз, бұл энергетика жүйесінің жұмысын едәуір жақсартады.
Қорытындылай келе, жоба сәтті іске асырылған жағдайда энергия жүйесінің тиімділігін арттыруға және елді сенімді және үздіксіз электрмен жабдықтауды қамтамасыз етуге ықпал ете алады.