?
Моделирование потребления электроэнергии в социотехнической системе, использующей гибкую систему тарифного учета
Вычислительные технологии. 2025. Т. 30. № 3. С. 5–22.
Современный уровень развития информационно-коммуникационной инфраструктуры систем электроснабжения позволяет им функционировать как системам, обладающим свойствами самоорганизации и способностью к самостоятельному решению возникающих в них проблем. Эти системы работают в нестационарных средах, зависящих от погодных, временных, сезонных и многих других параметров. Управление электропотреблением осуществляется на основе различных концепций, которые рассматриваются в статье: использование распределенных ресурсов, управление спросом, дифференцированные тарифы, гибкая тарификация. Одной из задач исследования является рассмотрение возможности выделения большего количества временных зон. Разработана математическая модель потребления электроэнергии в домохозяйствах с использованием четырех временных зон, две из которых формируются с учетом временной загрузки и наличия интеллектуальных устройств, способных сдвигать потребление.
Язык:
русский
Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205
Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения
процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Cham: Springer Publishing Company, 2026.
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25
В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18
Добавлено: 17 июня 2026 г.
Garzón J., Mora Rodríguez J., Морено Ф. Г., Applied Mathematics and Optimization 2026 Vol. 94 No. 10 P. 1–43
Добавлено: 17 июня 2026 г.
Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Нестеров А. С., Журнал Новой экономической ассоциации 2026
В этой статье рассматривается целевой приём в вузы в России с точки зрения науки об устройстве рынков сочетания и экономических механизмов (matching market and mechanism design), ключевого направления современной теории игр. Мы изучаем механизм целевого приёма -- набор правил, по которым устраивается трёхстороннее сочетание между абитуриентом, заказчиком и образовательной программой. Используемый в России механизм имеет ...
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Кычкин А. В., Горшков О. В., Датчики и системы 2020 № 11 С. 19–29
Рассмотрена задача развития функциональных возможностей типовых платформ Интернета вещей (Internet of Things, IoT) до уровня исполнения пользовательских предиктивных моделей при управлении энергопотреблением зданий, сооружений и промышленных объектов в режиме на сутки вперед. Сценарии предиктивного управления как одиночными нагрузками (потребителями), так и их агрегированными группами могут использоваться для снижения энергопотребления в часы совмещенного максимума региона, часы ...
Добавлено: 29 июля 2021 г.
Волкова И. О., Гительман Л. Д., Кожевников М. В. и др., Екатеринбург: ООО "Издательство УМЦ УПИ", 2020.
Учебное пособие посвящено вопросам управления электрификацией как драйвера технологического развития экономики. Рассматриваются особенности развития электрификации,
показатели и критерии для комплексной оценки эффективности процесса электрификации.
Предлагается экономический механизм стимулирования энергосберегающего направления
электрификации в сфере производства и использования электроэнергии. Приводится опыт
зарубежных стран в решении проблемы обеспечения доступа частного и промышленного
секторов экономики к электроэнергии.
Рекомендуется студентам управленческих и энергетических специальностей, слушателям программ ...
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Subkhankulova D., Бакланов А. П., McCollum D., , in: Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering: Proceedings of the 5th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, ICCSAMA 2017.: Springer, 2018. P. 47–59.
The UK electricity system is undergoing a significant transformation. Increasing penetration of renewable generation and integration of new consumer technologies (e.g. electric vehicles) challenge the traditional way of balancing electricity in the grid, whereby supply matches demand. Demand-side management (DSM) has been shown to offer a promising solution to the above problem. However, models proposed ...
Добавлено: 17 июля 2019 г.
Зюзин П. В., Трофименко К. Ю., Шафранов И. Г., Бюллетень транспортной информации 2016 № 2(248) С. 14–19
В статье анализируется современные особенности распределения пассажиропотоков между железнодорожными станциями г. Москвы. Представляются последствия применения различных инструментов для управления загрузкой станций. ...
Добавлено: 11 апреля 2016 г.
Для решения задач управления спросом в условиях интеллектуальной энергетической системы (Smart grid) необходима математическая модель принятия решений активным потребителем. Существующие модели либо не учитывают важных аспектов поведения потребителя, либо слишком сложны для их использования в мультиагентном моделировании. Предложена математическая модель активного потребителя, на основе которой формулируется и решается задача оптимизации режимов работы электроприборов и оборудования ...
Добавлено: 13 ноября 2013 г.
Мацкевич А. В., Шульгин А. Г., Фильчагова О. А., В кн.: Современные проблемы в области экономики, менеджмента, социологии, бизнес-информатики и юриспруденции: материалы 5-й научно-практической конференции студентов и преподавателей НФ ГУ-ВШЭ, г. Нижний Новгород.: Н. Новгород: Нижегородский филиал НИУ ВШЭ, 2007. С. 60–65.
Работа посвящена исследованию построения оптимальной траектории совокупного спроса в развивающейся экономике, подвергнувшейся воздействию финансового кризиса. Актуальность данной темы выявилась в противоречивости высказываний ведущих политиков страны при обосновании необходимости перехода к более умеренному стимулированию российской экономики с помощью валютной политики, с тем, чтобы позволить российским предприятиям провести модернизацию капитала и технологий, в том числе и за ...
Добавлено: 8 октября 2013 г.
Волкова И. О., Бушуев В. В., Веселов Ф. В., М.: ОАО "Федеральная сетевая компания Единой Электроэнергетической системы", 2012.
В монографии изложены концептуальные основы инновационного развития российской электроэнергетики на базе интеллектуальных технологий и охватывает иерархию задач управления от режимов функционирования ЕЭС до уровня управления качеством и надежностью электроснабжения потребителей, управления спросом, экономики и управления интеллектуальными сетями. ...
Добавлено: 11 февраля 2013 г.
Виноградов А. Б., Логистика и управление цепями поставок 2011 № 2 С. 51–62
Статья посвящена одному из важнейших процессов SCM – управлению спросом. Автор анализирует роль функциональных подразделений оптовой торговой компании в решении ключевых задач управления спросом: прогнозировании и планировании спроса, воздействии на него (в том числе, в целях сокращения волатильности), балансировке спроса и ресурсов компании, а также реализации системы мер по восстановлению этого баланса при наступлении непредвиденных ...
Добавлено: 26 июля 2012 г.