Рассмотрены проблемы и перспективы использования золошлаковых отходов (ЗШО). Представлены предприятия Ростовской области - потенциальные потребители сорбентов на основе ЗШО. Проведена оценка экономической эффективности использования ЗШО в качестве углеродсодержащих сорбентов.
Установлена возможность использования золошлаковых отходов ТЭС при производстве теплоизоляционных стекломатериалов. Разработаны составы с различным содержанием золошлаков, выявлены оптимальные составы. С помощью методов оптической и электронной микроскопии установлено влияние золошлаковых отходов на скорость формирования пористой структуры теплоизоляционных стекломатериалов.
АКТУАЛЬНОСТЬ. Значимость внедрения передовых технологий, таких как Интернет вещей (IoT), машинное обучение и искусственный интеллект, в современных условиях повышения требований к надежности и эффективности систем ресурсоснабжения становится всё более очевидной. Способность этих технологий к сбору, обработке и анализу данных в реальном времени открывает новые перспективы для оптимизации работы и предотвращения аварий.
ЦЕЛЬ. Исследование направлено на анализ современных методов и технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, применяемых в технических системах, с акцентом на возможности IoT для создания эффективной информационной системы. Эта система предназначена для дальнейшего использования в разработке и обучении моделей, способных к прогнозированию аварий и оптимизации распределения ресурсов.
МЕТОДЫ. В рамках работы был проведен глубокий анализ литературных источников, посвященных применению сверточных и рекуррентных нейронных сетей, алгоритмов градиентного бустинга, моделей многослойного персептрона, методов опорных векторов и K-ближайших соседей в контексте систем водоснабжения. Особое внимание уделялось изучению интеграции технологий IoT для сбора данных, передаваемых через датчики посредством сетей LoRaWAN и базовых станций операторов сотовой связи.
РЕЗУЛЬТАТЫ. В результате исследования было подтверждено, что использование передовых методов искусственного интеллекта в сочетании с технологиями Интернета вещей значительно повышает точность прогнозирования аварий и эффективность управления системами водоснабжения. В статье определена важность создания надежной информационной системы, способной собирать и анализировать большие объемы данных в реальном времени, что является критическим фактором для успешного применения прогностических моделей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Исследование подчеркивает значительный потенциал интеграции методов машинного обучения в IoT-инфраструктуру водоснабжения. В статье демонстрируется, что выбор подходящих методов сбора и передачи данных, включая протокол MQTT, играет ключевую роль в создании эффективной информационной базы для обучения моделей. Результаты исследования предоставляют ценную основу для разработки будущих инновационных решений в области управления ресурсами водоснабжения.
В статье представлена классификация предохранителей, рубильников, автоматических и пакетных выключателей. Определены законы изменения вероятностных характеристик надежности исследуемых аппаратов, а также кабельных линий низкого напряжения. Определены виды функций изменения основных параметров надежности и показаны соответствующие графические зависимости. Проведено сравнение полученных результатов значений вероятности времени безотказной работы с требованиями ГОСТ и паспортными данными. Исследуемые вероятностные параметры низковольтных аппаратов и кабельных линий проверены на соответствие принятому закону распределения случайных величин.
Эта научная статья исследует потенциал солнечных фотоэлектрических установок (СФУ) в контексте их интеграции в городскую инфраструктуру с целью улучшения экологической эффективности. Авторы обсуждают различные методы интеграции, включая размещение на крышах зданий, интеграцию в фасады и использование солнечных уличных фонарей. Экологические выгоды, такие как снижение выбросов углерода, улучшение качества воздуха и повышение устойчивости к изменению климата, рассматриваются в контексте применения солнечных технологий в городской среде. В заключении подчеркивается важность сотрудничества между правительственными органами, предприятиями и обществом для поддержки и развития солнечных решений в урбанистической среде.
Создание гибридных энергокомплексов - важное направление, позволяющее повысить надежность, экологическую и экономическую эффективность электроснабжения потребителей. Гибридные энергокомплексы внедряются в изолированных и труднодоступных районах, а также в районах с низкой надежностью электроснабжения или высокой стоимостью электроэнергии. Выбор состава оборудования гибридных энергокомплексов является многокритериальной задачей, так как сопряжен с учетом экономических, технических, экологических факторов. В статье предлагается подход к оптимизации состава оборудования гибридного энергокомплекса на основе генетического алгоритма и метода простого аддитивного взвешивания. Генетический алгоритм обеспечивает формирование конфигураций гибридного энергокомплекса и поиск оптимального или близкого к нему решения. Метод простого аддитивного взвешивания используется для многокритериального оценивания конфигураций, формируемых генетическим алгоритмом. Для расчета показателей гибридного энергокомплекса разработана имитационная модель его функционирования на основе системы правил. Имитационная модель учитывает технологические ограничения оборудования и замену компонентов гибридного энергокомплекса. В результате применения модели оцениваются технические, экономические и экологические показатели функционирования за рассматриваемый период с часовой детализацией. Предложенный подход к выбору состава оборудования гибридного энергокомплекса реализован в среде разработки Python. Применение предложенного подхода рассмотрено на примере удаленного населенного пункта Озерпах Хабаровского края. В составе гибридного энергокомплекса рассматриваются дизельные генераторы, ветроэнергетические установки, фотоэлектрические преобразователи, аккумуляторные батареи, инверторы. В качестве критериев используются следующие показатели: нормированная стоимость производства электрической энергии, капитальные затраты, недоотпуск электроэнергии потребителям и выбросы диоксида углерода. Результаты многокритериального выбора показали, что формируемые конфигурации соответствуют задаваемой структуре предпочтений лица, принимающего решения.
Представлены результаты разработки цифровых моделей для определения электромагнитных влияний (ЭМВ) тяговых сетей (ТС) с разной структурой на параллельно проложенный трубопровод наземной прокладки. Для их реализации применялся программный продукт Fazonord, версия 5.3.3.0-2024, позволяющий определять ЭМВ ТС различного конструктивного исполнения на находящиеся вблизи трассы железной дороги протяженные проводящие сооружения, в частности, стальные трубопроводы. Моделирование осуществлялось для системы электроснабжения горно-перевального участка общей протяженностью 76 км. В ее состав входили следующие элементы: две линии электропередачи 220 кВ; пять ЛЭП 110 кВ и столько же подстанций с трансформаторами ТДТНЖ-40000-115/27,5/11; тяговые сети 27,5 кВ пяти межподстанционных зон. В модель ТС второй зоны был включен стальной трубопровод, проложенный на расстоянии 50 м и имеющий стационарные заземлители по краям с сопротивлением 1 Ом. Также учитывалось распределенное заземление путем формирования цепочечных схем замещения. Рассматривались следующие структуры ТС: раздельная, узловая, встречно-консольная и параллельная. Тяговые нагрузки создавались грузовыми поездами массой 4 084 и 6 000 т. Электромагнитные поля, генерируемые ТС, создавали на деталях сооружения напряжения, превышающие допустимую величину 60 В. Обеспечить их снижение можно установкой дополнительных заземлителей, увеличением ширины сближения, монтажом экранирующих проводов, а также отсасывающих трансформаторов. Предложенная методика предназначена для использования в проектировании и эксплуатации при разработке рациональных способов уменьшения ЭМВ ТС с целью обеспечения безопасности персонала и надежной работы средств защиты труб от коррозии.
Представлены результаты исследований, направленных на разработку цифровых моделей для определения режимов систем электроснабжения железных дорог (СЭЖД), оснащенных ветрогенераторами. Для реализации моделей применялись методы, базирующиеся на использовании фазных координат, что позволило обеспечить системность, универсальность и комплексность. Системный подход достигался на основе учета всех значимых свойств сложной СЭЖД и питающей электроэнергетической системы. Универсальность обеспечивалась за счет моделирования тяговых сетей, ЛЭП и трансформаторов различного конструктивного исполнения. Комплексность давала возможность определения нормальных, аварийных и особых режимов СЭЖД. Подчеркнуто, что использование ветрогенераторов может осуществляться по следующим направлениям: электроснабжение объектов, расположенных в регионах с неустойчивым энергообеспечением; повышение надежности питания потребителей, отключение которых может привести к тяжелым последствиям; обеспечение энергией объектов относительно небольшой мощности. Моделирование режимов проведено в двух вариантах. В первом рассматривалась типовая СЭЖД, в которой отсутствовали установки собственной генерации. Во втором - выполнено моделирование СЭЖД с ветрогенераторами, подключенными на шины 6 кВ тяговых подстанций. Однофазные электровозы создают значительную несимметрию на шинах 6 кВ тяговых подстанций, что может оказывать негативное воздействие на оборудование ветрогенераторов. Для ее устранения использовались пофазно управляемые источники реактивной мощности, позволяющие снизить несимметрию до допустимых пределов. Результаты моделирования показали, что на основе ветроэнергетических установок возможно уменьшить поступление электроэнергии из сетей энергоснабжающей организации, повысить надежность электроснабжения ответственных потребителей за счет резервирования ветрогенераторами, улучшить качество электроэнергии в сетях, питающих стационарные объекты железнодорожного транспорта.
В связи с дефицитом в мире пресной воды разрабатываются и применяются различные способы обеззараживания, в частности атмосферных сточных вод с целью их повторного использования, в том числе в сельском хозяйстве. Большинство известных способов обеззараживания воды не насыщают ее питательными элементами. Технология холодной атмосферной плазмы активирует воду, однако влияние плазменно-активированных сточных вод на сельскохозяйственные культуры остается недостаточно изученным. Обработка сточных вод проводилась плазмой искровых разрядов на разработанной экспериментальной установке, новизна которой заключается в наличии двух формирующих промежутков для увеличения крутизны фронта импульсов, повышения симметрии и управляемости схемы и предотвращения колебательных процессов. Параметры установки были следующие: напряжение - 20 кВ, конденсаторы - 0,025 мкФ, частота разряда - 1 Гц, одиночная загрузка - 2,5 л, рабочий зазор - 1 мм, формирующие зазоры - 5 мм. Был поставлен полевой эксперимент по выращиванию редиса в открытом грунте при орошении активированными плазмой водами (АПВ) Жулебинского коллектора и Курьяновского канала в сравнении с водами, обработанными УФ-излучением. Концентрация бактерий в воде всех вариантов составляла 106 КОЕ/мл, содержание нитратов находилось в пределах от 6,3 до 10,0 мг/л в зависимости от варианта. Средняя сырая масса корнеплодов редиса с делянки при поливе АПВ Жулебинского коллектора была на 17% выше, чем при поливе водой, обработанной УФ-излучением. Средняя сырая масса стеблей с листьями составила 27%. Наибольшая общая и средняя сырая масса редиса отмечена на делянке при поливе АПВ Курьяновского канала. По сравнению с поливом водой Жулебинского коллектора прибавка средней сырой массы корнеплодов редиса составила 10%, по сравнению с поливом водой, обработанной УФ-излучением, - 28%. Повторное использование плазменно-активированных сточных вод при поливе не оказывает отрицательного влияния на рост редиса, способствует экономии пресной воды и повышению урожайности.
Рассматриваются актуальные вопросы, связанные с проблемой расчетов и прогнозирования при выработке солнечной электроэнергии как возобновляемого источника энергии. Для обнаружения проблем выявлены исходные данные для моделирования и их источники. Источники исходных данных для моделирования систематизированы, и для каждого приведен пример. Анализ состояния мирового энергетического рынка и положение государственной политики в области энергетики в России показал, что необходимо уделять внимание вопросам солнечной энергии и решать проблемы прогнозирования выработки электроэнергии. Это связано не только с доступностью ресурсов, но и экологичностью. Рассмотрена классификация существующих моделей и методов прогнозирования выработки энергии солнечной электростанции (СЭС). Существующие методики позволяют производить расчеты по прогнозированию мощности выработки электроэнергии, но приводят средние показатели за год. Требуются новые технологические и инновационные методы для решения существующей проблемы. Представлены ключевые факторы и аспекты внедрения и эксплуатации солнечной электростанции. Главной сложностью в прогнозировании является учет множества нелинейных характеристик. Предложена попытка решить данную проблему. Сделан обзор состояния проблемы и тенденций развития солнечной энергетики, среди которых определены основные проблемы и намечены пути решения.