Исследование влияния распространения распределенной генерации

Компания - заказчик

АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СИБИРСКО-УРАЛЬСКАЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ КОМПАНИЯ"

Описание проекта

Необходимо рассчитать динамику увеличения генерируемой электроэнергии устройствами распределенной генерации (МВт) на общую долю всей генерируемой электроэнергии зоны обслуживания АО «СУЭНКО», влияние на стоимость электроэнергии для потребителей всех категорий, влияние на заработную плату сотрудников компании АО «СУЭНКО» оформить результаты графически. Временной период для анализа взять 10 лет, начиная с 2021 года. Среднюю заработную плату специалистов взять из открытых источников (региональной статистики).

Проблема

Исследование влияния распространения распределенной генерации на стоимость тарифов на электроэнергию для потребителей электрических сетей АО «СУЭНКО», а также отражение на среднюю заработную плату сотрудников компании

Планируемый результат

Готовый отчет о влиянии развития распределенной генерации на энергосистему Курганской и Тюменской областей, находящихся в зоне обслуживания АО «СУЭНКО».

Требования от кандидата

Учащиеся 9-11 класса с усиленным изучением предмета «физика», «математика»

Направление СНТР

20 б. Переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников, способов транспортировки и хранения энергии

Предметы

Математика, Физика

Направления подготовки

Электроэнергетика и электротехника, Электроэнергетика и электротехника

«Модель цифрового развития электрических сетей Тюменской и Курганской областей»

Компания - заказчик

АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СИБИРСКО-УРАЛЬСКАЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ КОМПАНИЯ"

Описание проекта

https://drive.google.com/file/d/1whYJCXPLiAgA_7hJ6gb28y83I-U-hODJ/view?usp=sharing

Проблема

Общая тенденция развития цифровой электроэнергетики в последние годы обусловлена фактором объединения электросетевой и информационной инфраструктуры. Сети становятся сложней, управление электросетевыми объектами усложняется, повышаются требования к контролю качества электроэнергии, коммерческого учета, информационной безопасности стратегически важных объектов. В качестве ключевых критериев цифровой трансформации электросетевого комплекса выделяют наблюдаемость и управляемость в режиме реального времени, поддержка функций самодиагностики и самовосстановления, наличие интеллектуального учета, возможность телеуправления, использование цифровых систем связи, создание энергоостровов.

Планируемый результат

Для достижения Концепции долгосрочного социально-экономического развития Тюменской области до 2020 года и на перспективу до 2030 года перед отраслью электроэнергетики ставятся следующие задачи: § надежное и качественное электроснабжение потребителей на территории Тюменской области; § развитие систем электроснабжения в муниципальных образованиях Тюменской области; § реконструкция и техническое перевооружение электросетевого хозяйства. Сформулируйте свое видение модели цифрового развития электрических сетей Тюменской и/или Курганской области на период до 2030 года. Оцените выбранные цифровые решения по следующим параметрам: § техническая возможность внедрения; § повышение надежности электроснабжения потребителей; § экономическая целесообразность внедрения (оптимизация операционных и капитальных затрат).

Требования от кандидата

Проект разработан на выявление и поддержку самых перспективных учащихся в сфере энергетики, а также Содействие в получении ими практических знаний, опыта и новых компетенций, популяризация инженерно-технического образования и привлечения молодых специалистов в сферу деятельности компании.

Направление СНТР

20 б. Переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников, способов транспортировки и хранения энергии

Предметы

Технология, Физика

Направления подготовки

Электро- и теплотехника, Электроэнергетика и электротехника, Конструирование и технологии электронных систем, Электроника и автоматика физических установок, Конструирование и технология электронных средств, Радиоэлектронные системы и комплексы, Электроника и наноэлектроника, Электроэнергетика и электротехника

Классификаторы WOS

ENGINEERING, MECHANICAL

Дорожные пробки

Компания - заказчик

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КУРГАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"

Описание проекта

В апреле 2019 года между Правительством Курганской области и компанией разработчиков систем искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств Cognitive Technologies было подписано соглашение о сотрудничестве. Одним из основных положений данного соглашения является реализация проектов в сфере «умного сельского хозяйства» с использованием беспилотной сельхозтехники. 27 сентября 2019 г. на полях ООО «Агрокомплекс «КурганСемена» (Половинский район Курганской области) прошла презентация первого в регионе «умного комбайна» компании Cognitive Technologies. В Курганской области началось внедрение беспилотных технологий уборки зерновых культур. Во время процесса уборки зерновых культур с использованием беспилотных технологий комбайнер остается в кабине, но не осуществляет контроль за траекторией движения техники. Технология беспилотного управления на основе искусственного интеллекта позволяет комбайнеру сосредоточиться на управлении множеством параметров технологического процесса уборки урожая, таких как угол наклона жатки, настройка процесса обмолота, очистки зерна и т.д., что существенно повышает его эффективность. По данным экспертов, использование беспилотной техники при уборке урожая позволяет сократить потери зерновых до 30-40%. Задание №1 С использованием различных методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) 1) выявите возможные аномалии (с указанием причин возникновения) в работе самообучающихся транспортных систем с управлением на основе искусственного интеллекта; 2) укажите возможные угрозы безопасности; 3) выявите факторы, влияющие на безопасность управления беспилотным ТС. На основе проведённого анализа предложите технологическую карту не допуска выявленных аномалий, факторов и угроз. Задание №2 Самообучающиеся транспортные системы с управлением на основе искусственного интеллекта могут быть удобными объектами для высокотехнологичных террористических атак. Захват террористами контроля над системой управления транспортом в большом городе может привести к многочисленным жертвам, вызвать панику и создать психологический климат, который облегчит проведение других преступных действий. Опишите, какие существуют риски безопасности применения технологий искусственного интеллекта, предложите способ защиты «больших данных» на этапе обработки, передачи и анализа данных. При решении проблем предусмотреть различные способы защиты информации: технические, программные и аппаратные средства защиты.

Проблема

Система управления беспилотным сельскохозяйственным транспортом Cognitive Agro Pilot представляет собой «Агродроид» или искусственный мозг, способный быстро подключаться к различным транспортным средствам агротехнического назначения – комбайнам, тракторам, опрыскивателям и т.п., а также видеокамеру, монитор и набор соединительных кабелей. Эта система управляет перемещением транспортным средством агротехнического назначения по заданной траектории.

Планируемый результат

С использованием различных методов интеллектуального анализа данных (Data Mining) 1) выявите возможные аномалии (с указанием причин возникновения) в работе самообучающихся транспортных систем с управлением на основе искусственного интеллекта; 2) укажите возможные угрозы безопасности; 3) выявите факторы, влияющие на безопасность управления беспилотным ТС. На основе проведённого анализа предложите технологическую карту не допуска выявленных аномалий, факторов и угроз.