| dc.contributor.advisor | Ринговский, И. А. | ru |
| dc.contributor.author | Сидоренко, И. С. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2025-02-07T12:42:38Z | |
| dc.date.available | 2025-02-07T12:42:38Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Сидоренко, И. С. Перспективы использования нейронных сетей в энергетике = Prospects for the use of neural networks in the energy sector / И. С. Сидоренко ; науч. рук. И. А. Ринговский // Актуальные проблемы энергетики - 2024 : материалы студенческой научно-технической конференции / сост.: И. Н. Прокопеня, Т. А. Петровская ; редкол.: Е. Г. Пономаренко (пред.), Н. Б. Карницкий, В. А. Седнин [и др.]. – Минск : БНТУ, 2024. – С. 252-254. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/153403 | |
| dc.description.abstract | Статья рассматривает перспективы использования нейронных сетей в энергетическом секторе, подчеркивая их роль в повышении эффективности и устойчивости энергосистем. Описаны ключевые направления применения нейронных сетей, включая прогнозирование спроса на электроэнергию, оптимизацию работы энергетических сетей, интеграцию возобновляемых источников энергии, управление умными сетями и потреблением. Выделены преимущества нейронных сетей в анализе данных в реальном времени и возможности их использования для автоматизации и повышения надежности энергетической инфраструктуры. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Перспективы использования нейронных сетей в энергетике | ru |
| dc.title.alternative | Prospects for the use of neural networks in the energy sector | ru |
| dc.type | Article | ru |
| local.description.annotation | The article examines the prospects for the use of neural networks in the energy sector, emphasising their role in improving the efficiency and resilience of power systems. Key applications of neural networks are described, including electricity demand forecasting, power grid optimisation, renewable energy integration, smart grid and consumption management. The advantages of neural networks in analysing real-time data and the possibilities of using them to automate and improve the reliability of energy infrastructure are highlighted. | ru |
