---
title: "Новая ИИ-модель улучшает интеграцию в электросети благодаря точному прогнозированию"
description: "QAZAQ GREEN. Исследователи из Ноттингемского университета разработали инновационную модель искусственного интеллекта, которая позволяет..."
author: "Fin232"
published: "2024-11-26T05:53:06+00:00"
modified: "2024-11-26T05:53:06+00:00"
locale: "ru"
canonical_url: "https://yvision.kz/post/novaya-ii-model-uluchshaet-integraciyu-v-elektroseti-blagodarya-tochnomu-prognozirovaniyu-1010239"
markdown_url: "https://yvision.kz/post/novaya-ii-model-uluchshaet-integraciyu-v-elektroseti-blagodarya-tochnomu-prognozirovaniyu-1010239/markdown"
site_name: "Yvision.kz"
---

# Новая ИИ-модель улучшает интеграцию в электросети благодаря точному прогнозированию

> QAZAQ GREEN. Исследователи из Ноттингемского университета разработали инновационную модель искусственного интеллекта, которая позволяет...

[QAZAQ GREEN.](https://qazaqgreen.com/) Исследователи из Ноттингемского университета разработали инновационную модель искусственного интеллекта, которая позволяет точно прогнозировать выработку солнечной энергии в различных климатических условиях. Это достижение упростит интеграцию солнечной энергии в электросети Великобритании, где она в настоящее время составляет почти 6% от общего объёма энергии и, по прогнозам, удвоится в течение следующих пяти лет.

![Новая ИИ-модель улучшает интеграцию в электросети благодаря точному прогнозированию](https://storage.yvision.kz/images/user/576179/a2ea8006cecceca547c9e09e41e4da8c.jpg?width=800&height=530)

Климат Великобритании, особенно количество постоянного облачного покрова, представляет проблему для генерации солнечной энергии. Поэтому прогнозирование солнечной активности и возможность предсказать количество солнечного света, которое может получить определённая территория, стали более важными. Исследователи инженерного факультета Ноттингемского университета нашли новый подход к этому процессу, используя сверхкраткосрочное (VST) прогнозирование солнечной энергии. Этот метод оказался эффективным для прогнозирования быстрых и точных изменений солнечной радиации, особенно для быстро меняющихся локальных движений облаков.

Для решения различных географических и климатических условий исследователи показали, что модель, изначально обученная в солнечном климате Калифорнии, может эффективно предсказывать выход солнечной энергии в Ноттингеме, известном своими влажными и дождливыми условиями. Такой подход значительно сократил объём локальных данных, необходимых для составления точных прогнозов, с четырёх месяцев до всего лишь двух недель.

Ливэньбо Чжан, научный сотрудник Ноттингемского университета, отметил: «Этот прорыв может значительно ускорить и упростить прогнозирование выработки солнечной энергии в новых местах, помогая сбалансировать энергосети и более эффективно интегрировать солнечную энергию. Это означает, что прогнозирование солнечной активности может быть более адаптивным к различным климатическим условиям, что имеет решающее значение, поскольку мы стремимся больше полагаться на возобновляемые источники энергии во всём мире».

Используя данные из других локаций, исследователи надеются, что модель, обученная в регионе со стабильным солнечным светом, может быть адаптирована для региона с более непредсказуемым солнцем, например, для Ноттингема, и будет полезна для будущих энергетических целей. Этот прорыв может значительно способствовать более эффективному использованию солнечной энергии и её интеграции в электросети по всему миру.

---

Source: [https://yvision.kz/post/novaya-ii-model-uluchshaet-integraciyu-v-elektroseti-blagodarya-tochnomu-prognozirovaniyu-1010239](https://yvision.kz/post/novaya-ii-model-uluchshaet-integraciyu-v-elektroseti-blagodarya-tochnomu-prognozirovaniyu-1010239)