Abstract
Данная статья посвящена разработке и внедрению интеллектуальной системы управления энергопотреблением на промышленных предприятиях с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. В условиях усиления требований к энергоэффективности и экологической устойчивости предприятия сталкиваются с необходимостью оптимизации потребления энергоресурсов для снижения эксплуатационных затрат и уменьшения углеродного следа. В современных условиях традиционные системы управления энергопотреблением не всегда могут обеспечить гибкое реагирование на изменения в производственных процессах. Применение интеллектуальных технологий, таких как машинное обучение и искусственный интеллект, позволяет создавать системы, способные прогнозировать нагрузку, выявлять аномалии и адаптироваться к изменяющимся условиям в режиме реального времени. Это повышает как экономическую, так и экологическую эффективность предприятий. Цель данной статьи – провести анализ существующих решений, разработать архитектуру интеллектуальной системы управления энергопотреблением и внедрить алгоритмы, способные управлять энергопотреблением с учётом текущих условий и данных. Основное внимание уделяется прогнозированию энергопотребления, обнаружению неэффективных сценариев использования ресурсов и оптимизации нагрузки для достижения наилучших результатов. Пилотные испытания предложенной системы проводятся на основе реальных данных промышленных предприятий, что позволяет оценить её работоспособность и точность алгоритмов. Кроме того, данная статья рассматривает экономическую целесообразность внедрения системы и её потенциал в улучшении экологической устойчивости. Таким образом, результаты исследования направлены на разработку практических решений, которые будут полезны для повышения энергоэффективности и снижения эксплуатационных затрат, а также помогут предприятиям соответствовать современным экологическим стандартам.