8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Авторы

Кириллова Е. А.

Ученая степень
канд. экон. наук, доцент, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"» в г. Смоленске
E-mail
kirillova.el.al@yandex.ru
Местоположение
г. Смоленск, Россия
Статьи автора

Интеллектуальный алгоритм управления автономными комплексными энергетическими установками арктического исполнения

В статье рассмотрены информационно-технические аспекты управления инновационной автономной комплексной энергетической установкой, включающей в себя альтернативные источники энергии и дизель-генераторную установку, а также управляемые инверторы, обеспечивающие энергообеспечение потребителей различных категорий приоритета, которая может быть использована в арктических районах РФ. Рассмотрены основные аспекты создания инновационных систем и определено, что создание комплексных энергетических систем требует существенного углубления кооперации национальных производителей с целью обеспечения масштабируемости комплексных энергетических систем путем обеспечения единства информационных средств обмена данных между отдельными модулями и системой управления. Показано, что специфическим требованием к системам управления комплексными энергетическими установками является требование высокой автономности, в том числе способность обеспечивать потребителей электроэнергией при переменных условиях окружающей среды без непосредственного вмешательства оперативного персонала. Обосновано разбиение информационно-алгоритмического обеспечения системы управления комплексной энергетической установкой на два модуля – аналитический и управляющий. Для аналитического модуля предложен алгоритм, обеспечивающий выработку управляющих решений в комплексной энергетической системе, обеспечивающий стабильность обеспечения энергией наиболее важных потребителей. Одновременно алгоритм обеспечивает повышение надежности используемого в системе накопителя энергии на базе Li- Ion аккумуляторов не только на основе исключения избыточного заряда и глубокого разряда, но также путем сокращения количества циклов заряд/разряд. Решение задачи автономности системы обеспечивается многовариантным алгоритмом прогнозирования погодных условий с использованием статистических данных и методов анализа нечетких временных рядов. Читать дальше...

Нейросетевая модель для поддержки принятия решений по управлению кооперационными связями в инновационных экосистемах

В настоящее время специфика внешних условий и особенности развития трех основных субъектов инновационной деятельности определяют не только потребность в тесном долгосрочном научно-техническом кооперационном взаимодействии с государством для устойчивого развития территорий, но и необходимость разработки и обоснования предложений по управлению развитием инновационных процессов в такой системе в целом. Описанная в статье модель представления научно-промышленного взаимодействия при реализации региональных инновационных процессов в виде трехмерного «среза» тройной спирали как ресурсного VRIO-профиля кооперационного формирования позволяет наглядно продемонстрировать систему отношений, выявлять, в каком из направлений проблемная область, воздействуя на которую удастся вернуть систему в равновесное состояние устойчивого развития в стратегической перспективе. Анализ современных научных работ показывает актуальность, необходимость и эффективность применения методов, основанных на нейронных сетях, для прогнозирования изменения состояния сложных социально- экономических систем, таких как региональные инновационные системы. Существующие подходы, как правило, демонстрируют узкую направленность и принадлежность к отдельному предприятию или организации, а следовательно, не отвечают всем требованиям как со стороны реализации самого инновационного процесса, так и модификации внешней среды. В связи с чем авторами предложено информационно-аналитическое решение использования описанной модели для поддержки принятия решений по управлению кооперационными формированиями. Разработанная программа основывается на прогнозировании будущего состояния (положения в трехмерной системе координат) системы с помощью глубоких нейронных сетей, а именно рекуррентных. Описанная практическая апробация модели может в перспективе выступать основой для принятия решений по выбору форм и направлений взаимодействий кооперационных формирований в стратегической перспективе. Читать дальше...