DSpace KSAEU

ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ В ЕНЕРГЕТИЦІ

Show simple item record

dc.contributor.author ВОЛОШИНОВ, Сергій
dc.date.accessioned 2026-06-30T09:11:30Z
dc.date.available 2026-06-30T09:11:30Z
dc.date.issued 2026-05-25
dc.identifier.citation 1. Siemens Energy. The future of energy: Energy 4.0 White Paper. – Munich: Siemens AG, 2023. – 35 p. – Режим доступу: https://www.siemens-energy.com (дата звернення: 21.04.2026). 2. Лібанова Е. М., Підлісецький І. В. Енергетика 4.0: нова парадигма для майбутнього / Український інститут майбутнього. – Київ:UIF, 2021. – 112 с. 3. Xu, X., Liu, C., Zhang, Z., Xu, W., Cai, Y. Digital Twin-driven manufacturing cyber-physical system for parallel controlling of smart workshop / X. Xu, C. Liu, Z. Zhang, W. Xu, Y. Cai // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. – 2021. – Vol. 12. – P. 10041–10053. – DOI: 10.1007/s12652-021- 03170-4. 4. Штучний інтелект в енергетиці : аналіт. доповідь / Суходоля О. М.– К. : НІСД, 2022. – 49 с. – https://doi.org/10.53679/NISS-analytrep.2022.09 5. Qi, Q., Tao, F. Digital Twin and Big Data Towards Smart Manufacturing and Industry 4.0: 360 Degree Comparison / Q. Qi, F. Tao // IEEE Access. – 2018. – Vol. 6. – P. 3585–3593. – DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2793265OECD Framework for the Classification of AI Systems. OECD Digital Economy Papers. February 2022. № 323. P. 80. 6. Policy Guidance for Smart, Energy-Saving Consumer Devices / IEA. URL: https://www.iea-4e.org/wpcontent/uploads/publications/2020/12/ Policy_Guidance_for_Smart__Energy Saving_Consumer_Devices_May_2020.pdf 7. Next-Gen Industrial AI Energy Sector / Siemens. URL: https://assets.new.siemens.com/siemens/assets/api/uuid:fef90d09-6876-4510-b29b-bb6d60374793/siemens-nextgen-industrial-ai-energy-sector.pdf 8. Ілійчук, Л. (2024). Штучний інтелект і якість освіти: можливості, виклики та загрози. Науково-педагогічні студії, (8), 232-248. https://doi.org/10.32405/2663-5739-2028-8-232-248 ru
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/12485
dc.description.abstract Розгортання четвертої промислової революції (Індустрії 4.0) кардинально змінило суспільство, запустивши тотальну цифровізацію практично до всіх сфер нашого життя. Для українського енергетичного сектору цей етап збігся з періодом масштабної та складної трансформації в умовах війни з росією. Перехід на відновлювані джерела енергії (ВДЕ), стрімке зростання частки розподіленої малої генерації, поява нових гравців на ринку, постійні руйнування елементів енергетичної інфраструктури, а також активне впровадження систем накопичення енергії та віртуальних електростанцій (VPP) — усе це вимагає принципово нових підходів до керування мережею. За таких умов саме цифрові технології стають фундаментом для стабільної та надійної роботи вітчизняної енергосистеми. Інтеграція цифрових моделей, потокових даних та алгоритмів штучного інтелекту (ШІ) є необхідною умовою побудови стійкої, гнучкої та економічно ефективної енергетичної системи України. Завдяки масовому поширенню технологій Інтернету речей (IoT), алгоритмів штучного інтелекту та систем онлайн-моніторингу, ми отримуємо принципово нові інструменти для побудови інтелектуальних систем управління мережею. Застосування штучного інтелекту та технологій машинного навчання дає змогу формувати цифрові електростанції, розумні мережі та цифрові двійники. Вивчення тем з адаптивного навантаження, цифрових електростанцій, розумних мереж та цифрових двійників є сучасними, дуже важливими, але достатньо важкими до засвоєння здобувачами. Тому використання під час навчання штучного інтелекту, цифрових та імерсивних технологій суттєво допомагає здобувачам в отримані цих знань та у подальшому їх використанні на робочому місці. ru
dc.publisher Херсонський державний аграрно-економічний університет ru
dc.subject Цифрові двійники, адаптивні системи в електроенергетиці, цифрові технології. Кафедра гідротехнічного будівництва, водної та електричної інженерії ru
dc.title ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ В ЕНЕРГЕТИЦІ ru
dc.type Thesis ru


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account