Клетки мозга помогают совершенствовать управление энергоснабжением

Эволюционировав от разобщенных электрогенераторов, удовлетворяющих локальные потребности, к «решетке», синхронизирующей спрос и предложение в масштабах континентов, энергосистемы сегодня считаются крупнейшими из машин, созданных человечеством.

Только в США высоковольтные линии общей длиной 320 тыс. км связывают между собой более 6 тыс. электростанций. При этом большая часть задействованного оборудования устарела: по данным Минэнергетики США, типичная электростанция в этой стране построена в 1960-е годы с использованием еще более древних технологий. Средний трансформатор подстанции имеет возраст 42 года, что на два года превышает плановый срок эксплуатации. Все это обусловливает высокую нестабильность энергосети, ее неготовность выдерживать резкие скачки спроса. Так, в 2003 г. 50 млн человек в 8 штатах и одной канадской провинции остались без света, из-за того, что одна единственная линия ЛЭП в Огайо была оборвана упавшим деревом.

Задачи контроля энергоснабжения становятся все более сложными и неопределенными и, по мнению Ганеша Веньягамурти (Ganesh Kumar Venayagamoorthy), директора Real-Time Power and Intelligent Systems Laboratory при университете Клемсона (штат Южная Каролина), пришло время обратиться для их решения к человеческому мозгу.

Исследователи университета Клемсона при содействии директора лаборатории нейроинженерии Технологического института Джорджии Стива Поттера (Steve Potter), смогли создать сеть из живых (выращенных в пробирках) нейронов, подсоединенных к компьютеру для стимуляции и регистрации их активности.

Эти живые нейронные сети удалось успешно «научить» нужным образом реагировать на сложные данные. Затем, сформированные при обучении нечеткие алгоритмы переводились в форму математических формул и транслировались в среду имитатора BIANNS (bio-inspired artificial neural networks), уже не содержащую живых клеток. На современном этапе, новые и усовершенствованные BIANNS тестируются для управления синхронными генераторами, подключенными к общей энергосистеме.

Энергорешетки будущего, по представлению Веньягамурти, должны обладать способностями отслеживать, прогнозировать, планировать, учиться и принимать решения. «В идеале, нам нужна система контроля, очень похожая на мозг», – считает он.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365