Электронный каталог НБ БНТУ

Книга (аналит. описание)

Saukova, Ya.N.
Neural network technology for managing big data in energy systems / Ya.N. Saukova, M. Dong // Приборостроение - 2025 = Instrumentation engineering - 2025: материалы 18-й Международной научно-технической конференции, 13—15 ноября 2025 года, Минск, Республика Беларусь / редакционная коллегия: А. И. Свистун (председатель) [и др.]. – Минск: БНТУ, 2025. – P. 72-73. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/162739.

Neural network technology is becoming a core tool for managing big data in energy systems,significantly improving the accuracy and efficiency of load forecasting,state estimation,and fault detection.Compared to traditional methods,architectures such as Physics-Informed Neural Networks and LSTM perform better in terms of prediction error,robustness,and real-time capability.These technologies have reduced operational costs and delivered rapid returns in multiple real-world cases.In the future,federated learning,quantum computing,and edge intelligence will further drive energy systems toward adaptive,low-latency,and distributed intelligent operations.

621.311

общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2025г.
труды сотрудников БНТУ = Энергетический факультет : кафедра "Электротехника и электроника"
труды сотрудников БНТУ = Энергетика. Электроэнергетика. Теплотехника (труды)
общий = ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
общий = ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СЕТИ