ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭНЕРГЕТИЧЕСКОМ КОМПЛЕКСЕ

Authors

  • Скворцова Инга Викторовна д.э.н., доцент Высшей школы производственного менеджмента, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
  • Чаюк Сергей Владимирович ассистент Высшей школы производственного менеджмента, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Адрес: Российская Федерация, 195251, г. Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Академическое, ул. Политехническая, д.29 литера E-mail: [email protected]
  • Очилов Акрам Одилович академик Академии наук Турана, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Экономика», Каршинский государственный университет Адрес: Республика Узбекистан, 180119, Кашкадарьинская область, Карши, улица Кучабог, 17
  • Багаева Ирина Владимировна к.полит.н., доцент Высшей школы производственного менеджмента, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Keywords:

возобновляемые источники энергии, энергетика, умные электросети, энергоэффективность

Abstract

В статье рассматриваются проблемы, возникающие при применении искусственного интеллекта в трансформации энергетической отрасли в условиях роста спроса на энергию и перехода к устойчивому развитию. Показано, как искусственный интеллект применяется для прогнозирования спроса, оптимизации энергосистем, управления возобновляемыми источниками энергии и повышения энергоэффективности на примере ведущих мировых компаний и регионов. Проанализированы количественные эффекты внедрения искусственного интеллекта, включая снижение энергопотребления, рост выработки ВИЭ и сокращение затрат. Особое внимание уделено парадоксам и вызовам, связанным с ростом энергопотребления, кибербезопасностью и необходимостью нормативного регулирования. Сделаны выводы об использовании интеллектуальных энергосистем.

References

1. Belkin, P.A., Posmakov N.P., Rostovsky N.S. Application of blockchain technology in the electric power industry as a connecting digital technology during the transition to decentralized generation / P. A. Belkin, // Modern science-intensive technologies. - 2020. - No. 3. - P. 19-24. - DOI 10.17513/snt.37933. - EDN DBTKZR.

2. Skvortsova, I.V. A Sociotechnical Approach to Management // Bulletin of the Academy of Knowledge. - 2024. - No. 2 (61). - Pp. 709-713.

3. Skvortsova, I.V. On the Nature of Knowledge Management // Economics and Management. - 2024. - Vol. 5, No. 2 (143). - Pp. 144-154.

4. Artificial intelligence market size 2020-2030. Statista. URL: statista.com.

5. Bostrom N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford: Oxford University Press, 2014. 352 p..

6. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. Cambridge, MA: MIT Press, 2016. 775 p.

7. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning // Nature. 2015. Vol. 521, No. 7553. P. 436–444.

8. New Energy Outlook 2024. Bloomberg-NEF. URL: about.bnef.com/new-energy-out-look.

9. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Boston: Pearson, 2020. 1152 p.

10. Sarwar M., Asad B. A review on future power systems. IEEE ICET 2016. Pp. 1–6.

11. Topol E. J. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books, 2019. 400 p.

Downloads

Published

2026-01-18

How to Cite

ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭНЕРГЕТИЧЕСКОМ КОМПЛЕКСЕ. (2026). ACUMEN: INTERNATIONAL JOURNAL OF MULTIDISCIPLINARY RESEARCH, 2(12), 709-720. https://universalpublishings.com/index.php/aijmr/article/view/16036