Специалисты Мурманского арктического университета разработали уникальную модель прогнозирования энергопотребления, адаптированную к суровым условиям Арктики. Новая гибридная методика сочетает методы решающих деревьев (алгоритм машинного обучения, который строит модель, похожую на дерево решений)), регрессионного анализа и адаптивные коэффициенты, что позволяет учитывать специфику региона - резкие климатические колебания, низкую плотность населения и высокую стоимость ошибок в прогнозах, сообщает Информационное агентство ТАСС.
Как пояснил руководитель проекта Николай Нагибин, традиционные модели не учитывают асимметрию рисков в Арктике, где занижение прогноза может привести к аварийным отключениям в экстремальные морозы. Разработанная модель целенаправленно минимизирует риск занижения прогнозов, сохраняя умеренное завышение, что обеспечивает надежность энергоснабжения в удаленных арктических поселениях, делится источник.
«Разработка специализированной модели энергопрогнозирования для Арктики демонстрирует важность учета региональной специфики при планировании энергоснабжения. Учет асимметрии рисков позволяет предотвратить критические ситуации в экстремальных условиях, что особенно важно для жизнеобеспечения северных территорий», - комментирует эксперт Среднерусского института управления – филиала РАНХиГС Анастасия Власова.