Empleados del laboratorio de fuentes de energía renovables (FER) de la Universidad Estatal de Adigueya (AGU) desarrollaron un nuevo módulo de software para predecir los volúmenes de producción de energía a partir de fuentes renovables. La precisión de la predicción alcanza el 95%. El programa ya está registrado en Rospatent.
Con la ayuda de datos experimentales, se creó y probó un modelo matemático que proporciona una alta precisión de los pronósticos, que varía del 91% al 95% dependiendo del modelo utilizado.
Para crear el módulo se utilizaron redes neuronales recurrentes. Están diseñadas para procesar datos secuenciales, como texto o series de tiempo. Estas redes neuronales proporcionan una mayor precisión, ya que tienen en cuenta no solo los datos actuales, sino también la información retrospectiva sobre la humedad, la presión atmosférica, la temperatura, la velocidad y la dirección del viento.
Para Adigueya, este desarrollo científico es especialmente relevante. La república posee un potencial significativo para el uso de recursos geotérmicos, energía eólica, plantas de energía solar y la creación de pequeñas centrales hidroeléctricas. La región es reconocida como una de las más soleadas de Rusia, con más de 250 días soleados al año.
Las fuentes de energía renovables (FER) son recursos naturales que pueden restaurarse en un corto período de tiempo y no se agotan con el uso. Estos incluyen la energía solar, eólica, hidroeléctrica, geotérmica, biomasa, así como la energía de las mareas y las olas.
El laboratorio de FER fue fundado en AGU en diciembre de 2022 con el apoyo del Ministerio de Ciencia y Educación Superior de Rusia en el marco del proyecto nacional «Ciencia y Universidades».
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