• English
    • українська
  • українська 
    • English
    • українська
  • Увійти
Дивитися документ 
  • Головна
  • Матеріали конференцій ВНТУ
  • Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи
  • Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)
  • Дивитися документ
  • Головна
  • Матеріали конференцій ВНТУ
  • Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи
  • Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)
  • Дивитися документ
Сайт інституційного репозитарію ВНТУ містить роботи, матеріали та файли, які були розміщені докторантами, аспірантами та студентами Вінницького Національного Технічного Університету. Для розширення функцій сайту рекомендується увімкнути JavaScript.

Сучасні напрямки застосування штучного інтелекту в електроенергетичних системах

Автор
Слизькоухий, М. С.
Шквира, К. О.
Мартинюк, В. В.
Дата
2025
Metadata
Показати повну інформацію
Collections
  • Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025) [960]
Анотації
У роботі представлено огляд сучасних напрямків застосування методів штучного інтелекту (ШІ) в електроенергетичних системах. Розглянуто ключові методології ШІ, такі як машинне навчання, нейронні мережі та експертні системи. Проаналізовано основні сфери їх практичного використання, зокрема для прогнозування генерації відновлюваних джерел енергії та попиту на електроенергію, оптимізації режимів роботи електромереж, а також для інтелектуального моніторингу та предиктивної діагностики стану енергетичного обладнання. Визначено основні переваги використання ШІ та перспективні напрямки подальших досліджень у цій галузі.
 
The paper provides an overview of modern applications of artificial intelligence (AI) methods in power engineering systems. Key AI methodologies, such as machine learning, neural networks, and expert systems, are considered. The main areas of their practical use are analyzed, particularly for forecasting renewable energy generation and electricity demand, optimizing power grid operation modes, as well as for intelligent monitoring and predictive diagnostics of power equipment status. The main advantages of using AI and promising areas for further research in this field are identified.
 
URI:
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47974
Відкрити
25365.pdf (268.7Kb)

Інституційний репозиторій

ГоловнаПошукДовідкаКонтактиПро нас

Ресурси

JetIQСайт бібліотекиСайт університетаЕлектронний каталог ВНТУ

Перегляд

Всі архівиСпільноти та колекціїЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOIЦя колекціяЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOI

Мій обліковий запис

ВхідРеєстрація

Статистика

View Usage Statistics

ISSN 2413-6360 | Головна | Відправити відгук | Довідка | Контакти | Про нас
© 2016 Vinnytsia National Technical University | Extra plugins code by VNTU Linuxoids | Powered by DSpace
Працює за підтримки 
НТБ ВНТУ