Abstract
Данная статья посвящена разработке и внедрению автоматизированных систем управления для возобновляемых источников энергии (ВИЭ). В условиях растущей потребности в экологически чистых и устойчивых энергоресурсах автоматизация становится важным инструментом повышения эффективности и надёжности энергосистем. В работе рассматриваются современные подходы к интеграции интеллектуальных технологий, таких как SCADA-системы, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и интернет вещей (IoT), которые обеспечивают оптимизацию генерации энергии и управление в реальном времени. Исследование направлено на анализ методов прогнозирования и управления энергопотреблением с помощью алгоритмов ИИ, что позволяет минимизировать потери и повысить устойчивость энергосистем. Особое внимание уделяется балансировке нагрузки в интеллектуальных сетях (Smart Grid) и применению блокчейн-технологий для учёта и распределения энергии. Применение предиктивного управления и оптимизации параметров работы солнечных и ветровых установок демонстрирует значительные улучшения в производительности и снижении эксплуатационных расходов. Экспериментальная часть работы включает тестирование автоматизированных систем в моделируемых условиях, что подтверждает их надёжность и способность адаптироваться к динамическим изменениям внешних факторов, включая погодные условия. Приведённые результаты показывают, что предложенные решения могут быть масштабированы для широкого применения как в бытовых, так и в промышленных условиях. Выводы подчёркивают значимость внедрения автоматизированных систем для повышения энергоэффективности и устойчивости ВИЭ. Применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет создать более гибкие и надёжные энергосистемы, снижая зависимость от традиционных источников энергии и сокращая углеродный след. Работа ориентирована на специалистов в области энергетики, разработчиков интеллектуальных систем управления и исследователей в сфере возобновляемых источников энергии.