Аңдатпа
The article presents the development and experimental testing of the OptiPower AI economic and mathematical model, which is designed for the comprehensive optimization of the functioning of power plants using artificial intelligence technologies and intelligent control algorithms. The purpose of this research is to increase the energy and economic efficiency of industrial and municipal facilities by implementing adaptive methods for regulating production processes, minimizing losses, and optimizing the distribution of fuel and energy resources. The methodological basis of the work is based on a systematic approach and includes mathematical modeling tools, machine learning methods, and neural network architectures. The OptiPower AI model includes a set of algorithms that provide energy consumption forecasting, dynamic adaptation of equipment performance parameters, and automated selection of optimal operating modes based on historical and current data analysis. The model is based on a hybrid approach that integrates econometric calculations with artificial intelligence methods, allowing for an optimized balance between energy costs and production efficiency. The practical testing of the model was carried out on the example of a conditional enterprise's energy complex. The results of the implementation of OptiPower AI demonstrated a reduction in electricity consumption in the range of 12-15%, a reduction in operating costs by 10%, and an increase in the efficiency of the installations by 7%. These data confirmed the high adaptability of the proposed solution to various production conditions and seasonal changes in loads. The scientific novelty of the research lies in the conceptual integration of economic and mathematical modeling methods with artificial intelligence tools to ensure comprehensive optimization of the operational parameters of energy systems in real time. The developed model can serve as a basis for building intelligent energy management systems at industrial enterprises, in the housing and communal services sector, and as part of the implementation of the smart cities concept. The prospects for further development are related to the expansion of OptiPower AI's functional potential, the introduction of self-learning algorithm modules and integration with Predictive Maintenance systems, which will create technological prerequisites for the sustainable development of the energy sector in the context of the deepening digital transformation of the economy. В статье представлены разработка и экспериментальная апробация экономико-математической модели OptiPower AI, предназначенной для комплексной оптимизации функционирования энергетических установок с использованием технологий искусственного интеллекта и интеллектуальных алгоритмов управления. Целью проведенного исследования является повышение уровня энергетической и экономической эффективности промышленных и коммунальных объектов за счет внедрения адаптивных методов регулирования производственных процессов, минимизации потерь и оптимизации распределения топливно-энергетических ресурсов. Методологическая основа работы основана на системном подходе и включает в себя инструменты математического моделирования, методы машинного обучения и архитектуры нейронных сетей. Модель OptiPower AI включает в себя набор алгоритмов, обеспечивающих прогнозирование энергопотребления, динамическую адаптацию параметров работы оборудования и автоматизированный выбор оптимальных режимов работы на основе анализа исторических и текущих данных. Модель основана на гибридном подходе, интегрирующем эконометрические расчеты с методами искусственного интеллекта, что позволяет оптимизировать баланс между энергозатратами и эффективностью производства. Практическая апробация модели проводилась на примере энергетического комплекса условного предприятия. Результаты внедрения OptiPower AI продемонстрировали снижение потребления электроэнергии в диапазоне 12–15%, снижение эксплуатационных расходов на 10% и повышение эффективности работы установок на 7%. Эти данные подтвердили высокую адаптивность предлагаемого решения к различным производственным условиям и сезонным изменениям нагрузки. Научная новизна исследования заключается в концептуальной интеграции методов экономико-математического моделирования с инструментами искусственного интеллекта для комплексной оптимизации параметров работы энергосистем в режиме реального времени. Разработанная модель может служить основой для построения интеллектуальных систем управления энергоресурсами на промышленных предприятиях, в жилищно-коммунальном секторе, а также в рамках реализации концепции умных городов. Перспективы дальнейшего развития связаны с расширением функционального потенциала OptiPower AI, внедрением модулей самообучающихся алгоритмов и интеграцией с системами Predictive Maintenance, что создаст технологические предпосылки для устойчивого развития энергетического сектора в условиях углубляющейся цифровой трансформации экономики.