Российские ученые разработали высокоточный метод управления энергопотоками портовой инфраструктуры

Российские ученые разработали высокоточный метод управления энергопотоками портовой инфраструктуры

В Институте проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН создали алгоритм (AKNN-TS), позволяющий адаптироваться к смене режимов работы морского транспортного оборудования и снижать углеродный след в прибрежных зонах.

Портовые комплексы включают в себя распределенные системы берегового электроснабжения судов (cold ironing), электрозарядные станции для портовой техники, рефрижераторные терминалы, системы освещения акватории и автоматизированные перегрузочные комплексы. Все эти объекты генерируют динамически изменяющийся профиль нагрузки. Энергопотребление в портах часто требует нестационарных источников, а также связано с сезонностью и резкими пиками в зависимости от циклов швартовки и работы кранового оборудования. Повысить качество управления такой инфраструктурой, по мнению ученых, возможно только путем внедрения интеллектуальных методов прогнозирования временных рядов.

Ученые разработали адаптивный математический метод и на его основе создали компьютерную программу, позволяющую с высокой точностью управлять энергопотоками в портах. Главное преимущество метода заключается в отсутствии фиксированных параметров. Вместо жестких шаблонов система в реальном времени подбирает число ближайших «соседей» - энергопотребителей и значимые временные сдвиги (лаги), адаптируясь к локальным особенностям данных.

Новый метод будет полезен для учета широкого спектра факторов, влияющих на изменяющийся спрос на электроэнергию при береговом электроснабжении судов. Точный краткосрочный прогноз потребления электроэнергии (на горизонтах от одного до десяти временных отсчетов) позволит:

• оптимизировать режимы работы дизель-генераторных и гибридных энергоустановок,

• снизить эксплуатационные расходы и вредные выбросы в прибрежных зонах,

• повысить надежность электроснабжения ответственных потребителей,

• интегрировать возобновляемые источники энергии (ветровые, приливные, солнечные) без ущерба для устойчивости портовой микросети.

Ученые отмечают, что новый метод не требует сверхмощных компьютеров и отличается высокой энергоэффективностью. На реальных примерах он превзошел по точности классические мировые современные модели прогнозирования (Naive, Seasonal Naive, Linear Trend, Auto-ETS, Multiplicative ETS) на всех горизонтах прогнозирования. Разработка относится к классу «Green AI» (энергоэффективный искусственный интеллект). Математическое описание метода приводится в статье (Дюк В. А. Адаптивный метод AKNN-TS для прогнозирования электропотребления морской транспортной инфраструктуры // Морские интеллектуальные технологии. – 2026. – № 2‑1(72). – С. 194-200).

«Наши разработки доказывают, что для создания по-настоящему «умной» и экологичной портовой инфраструктуры не обязательно использовать сверхбольшие вычислительные мощности. Наш новый метод обеспечивает высокую точность прогнозов, оставаясь при этом легковесным, адаптивным и полностью независимым от зарубежного программного обеспечения», – отмечает и.о. заведующего лабораторией интеллектуальных транспортных систем ‒ главный научный сотрудник Института, доктор технических наук Вячеслав Дюк.

 

Источник: Официальный ресурс Министерства образования и науки Российской Федерации