| dc.contributor.author | Слизькоухий, М. С. | uk |
| dc.contributor.author | Шквира, К. О. | uk |
| dc.contributor.author | Мартинюк, В. В. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:39:58Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:39:58Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47974 | |
| dc.description.abstract | 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. | uk |
| dc.description.abstract | 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. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25365 | |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | електроенергетичні системи | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | прогнозування | uk |
| dc.subject | оптимізація | uk |
| dc.subject | діагностика | uk |
| dc.subject | відновлювані джерела енергії | uk |
| dc.subject | розумні мережі | uk |
| dc.subject | artificial intelligence | uk |
| dc.subject | power engineering systems | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject | neural networks | uk |
| dc.subject | forecasting | uk |
| dc.subject | optimization | uk |
| dc.subject | diagnostics | uk |
| dc.subject | renewable energy sources | uk |
| dc.subject | smart grids | uk |
| dc.title | Сучасні напрямки застосування штучного інтелекту в електроенергетичних системах | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 : 621.31 | |
| dc.relation.references | 1. : , , - : https://doi.org/10.1016/j.rser.2024.115251 ( : Alam, M. M., Hossain, M. J., Habib, M. A., Arafat, M. Y., & Hannan, M. A) . 2. : - : https://www.mdpi.com/1996-1073/17/2/516 ( : Pijarski, P., & Belowski, A.). 3. , : - : https://doi.org/10.1093/ce/zkad061 (: Pandey, U., Pathak, A., Kumar, A., & Mondal, S.). 4. - : https://www.researchgate.net/publication/370706198_Methodologies_of_Artificial_Intelligence_in_Power_System (: Tiwari, S.) | |