Ведущий научный сотрудник ИПУ РАН Сергей Ковалёв на профильном форуме «Тепло и Энергетика» пояснил, что современные микрогриды требуют принципиально иных подходов к диспетчеризации. Внедрение алгоритмов машинного обучения позволяет системе не просто фиксировать неполадки, а предвосхищать их, балансируя потребности потребителей и возможности возобновляемых источников энергии, зависящих от метеоусловий.

Разработка института охватывает три временных горизонта. В оперативном режиме сеть мгновенно переконфигурируется для ликвидации дефицита мощности. В суточном цикле алгоритмы оптимизируют работу накопителей и прогнозируют просадки генерации, например, при заходе солнца. Третий уровень — стратегический — помогает планировать развитие инфраструктуры, определяя оптимальные точки подключения новых источников или вывод неэффективных мощностей. Такой подход превращает разрозненные энергетические узлы в саморегулирующиеся системы, способные минимизировать издержки и повышать общую надежность снабжения без участия человека.