Главная

Возобнов­ляемые источники энергии

До сих пор изучение потенциала возобновляемых источников энергии требует больших вложений ресурсов — материальных, временных и человеческих, — а результат таких исследований остается низкоэффективным и неоднозначным в силу множества факторов, а именно — отсутствия возможности проведения исследований на большом временном отрезке (сбор исторических данных).

С 2016 года специалисты научной лаборатории «Цифрового Проектирования» занимаются изучением вопросов, связанных с моделированием параметров ВИЭ в заданной гео-точке. Были разработаны алгоритмы машинного обучения для загрузки и предобработки спутниковых данных, а также прописаны методы автоматического моделирования потенциала возобновляемых источников энергии в выбранной области.

До сих пор изучение потенциала возобновляемых источников энергии требует больших вложений ресурсов — материальных, временных и человеческих, — а результат таких исследований остается низкоэффективным и неоднозначным в силу множества факторов, а именно — отсутствия возможности проведения исследований на большом временном отрезке (сбор исторических данных).

С 2016 года специалисты научной лаборатории «Цифрового Проектирования» занимаются изучением вопросов, связанных с моделированием параметров ВИЭ в заданной гео-точке. Были разработаны алгоритмы машинного обучения для загрузки и предобработки спутниковых данных, а также прописаны методы автоматического моделирования потенциала возобновляемых источников энергии в выбранной области.

Исследуемые задачи

  • Оптимизация процессов загрузки, обработки и использования данных со спутников;
  • Автоматическое высокоточное моделирование природно-климатического потенциала заданной территории;
  • Оценка технико-экономической эффективности проекта возведения объекта генерации на основе ВИЭ;
  • Автоматический подбор оптимального расположения для возведения объекта генерации на основе ВИЭ с учетом топографических, экономических, природно-климатических и логистических условий на данной территории;
  • Визуализация полученных данных в веб-интерфейсе при помощи методов 3D-технологий.

Почему это важно?

Внедрение методов машинного обучения в прогнозировании потенциала ВИЭ позволяет:

  • Сократить затраты на проведение исследований в полях;
  • Повысить точность итоговых прогнозов;
  • Найти наиболее оптимальное местоположение для строительства генерирующего объекта;
  • Снизить влияние человеческого фактора при выборе местоположения для строительства генерирующего объекта с учетом разных ограничений, таких как топографические, логистические, экономические и т.д.

Решения

Power Design

Power Design

подробнее

Платформа для комплексного анализа технико-экономической эффективности инвестиционных проектов ВИЭ. Power Design позволяет рассчитывать оптимальное расположение объектов генерации ВИЭ на основе моделирования природного, технического, экономического и инвестиционного потенциалов заданной территории.
Power Design

Power Design

подробнее

Платформа для комплексного анализа технико-экономической эффективности инвестиционных проектов ВИЭ. Power Design позволяет рассчитывать оптимальное расположение объектов генерации ВИЭ на основе моделирования природного, технического, экономического и инвестиционного потенциалов заданной территории.

Партнеры

Автоматизация геофизических исследований
Логистический инжиниринг