Artificial Intelligence-Driven Energy Optimization of Renewable-Powered Ozone Systems

Askar A. Abdykadyrov, Zhumatova Assel Akanovna, Dana Adenova, Amangely Bekbayev, Yerkin Khidolda, Yerlan Sarsenbayev, Калижан Шакенов, Nurlan Kystaubayev

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.30919/ee2210

Деректер сенімділігі 70 орташа

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study presents an AI-driven energy management framework for renewable-powered ozone generation systems based on dielectric barrier discharge (DBD) technology.The aim is to improve energy efficiency, operational reliability, and adaptability under variable renewable energy conditions.The proposed system integrates photovoltaic (PV) generation, battery storage, and an