| dc.contributor.advisor | Сизиков, С. В. | ru |
| dc.contributor.author | Шкода, А. С. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2026-02-24T06:33:11Z | |
| dc.date.available | 2026-02-24T06:33:11Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Шкода, А. С. Оптимизация режимов работыэнергосистемы с учетом «Криптовалютного» фактора = Optimization of energy system operation models taking into account the «Cryptocurrency» factor / А. С. Шкода; науч. рук. С. В. Сизиков // Актуальные проблемы энергетики - 2025 : 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, 2025. – С. 363-367. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/164103 | |
| dc.description.abstract | В работе исследуется влияние майнинговых кластеров на энергосистему, характеризующееся созданием неэластичной нагрузки и значительным ухудшением качества электроэнергии из-за гармонических искажений. Для решения этих проблем предлагается метод декомпозиции нагрузки на постоянную и управляемую компоненты, метод прогнозирования пространственного распределения активности на основе анализа данных блокчейна и машинного обучения, а также концепция «виртуальной батареи», преобразующая майнинговые мощности в управляемый ресурс для балансировки энергосистемы. Обоснована необходимость развития нормативной базы для внедрения предложенных решений. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Оптимизация режимов работыэнергосистемы с учетом «Криптовалютного» фактора | ru |
| dc.title.alternative | Optimization of energy system operation models taking into account the «Cryptocurrency» factor | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | The paper explores the impact of mining clusters on the power system, which is characterized by the creation of an inelastic load and a significant deterioration in the quality of electricity due to harmonic distortions. To address these issues, the paper proposes a method for decomposing the load into constant and controllable components, a method for predicting the spatial distribution of activity based on blockchain data analysis and machine learning, and the concept of a "virtual battery" that transforms mining capacities into a controllable resource for power system balancing. The paper also highlights the need for developing a regulatory framework to implement these proposed solutions. | ru |
