Academic Journal
View in EDS

THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING ON THE ENERGY MARKETS OF DEVELOPING COUNTRIES

Bibliographic Details
Title: THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING ON THE ENERGY MARKETS OF DEVELOPING COUNTRIES
Source: Экономика и предпринимательство. :147-150
Publisher Information: INTERECONOM Publishing, 2023.
Publication Year: 2023
Subject Terms: искусственный интеллект, энергетический сектор, machine learning, 13. Climate action, 1. No poverty, energy sector, consumption, потребление, artificial intelligence, 7. Clean energy, машинное обучение
Description: Рост потребления и неэффективного использования электросетей, колебания тенденций спроса и предложения, отсутствие критической аналитики для успешного управления – вот лишь некоторые из проблем, с которыми в настоящее время сталкиваются энергетические предприятия во всем мире. Оценка возможностей технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для содействия расширению производства энергии в развивающихся странах является одной из целей данного исследования. Эти проблемы становятся общепринятыми из-за роста несанкционированных подключений к электросети и того факта, что большое количество энергии не учитывается и не оплачивается. Решение проблем, возникающих из-за частых отключений электроэнергии и повсеместного отсутствия доступа к электроэнергии во многих развивающихся странах, является одним из ключевых факторов требующих особого внимания. Результаты показывают, что искусственный интеллект и машинное обучение вносят значительный вклад в области прогнозного обслуживания турбин, оптимизации энергопотребления, управления сетями, прогнозирования цен на энергию, а также оценки спроса на энергию и эффективность строительства домов нового поколения. В исследовании также рассматриваются вопросы о том, что необходимо сделать для того, чтобы развивающиеся страны смогли использовать искусственный интеллект и машинное обучение в энергетическом секторе.The growth of consumption and inefficient use of power grids, fluctuations in supply and demand trends, the lack of critical analytics for successful management are just some of the problems that energy companies around the world are currently facing. Evaluating the capabilities of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies to promote the expansion of energy production in developing countries is one of the goals of this study. These problems are becoming common due to the growth of unauthorized connections to the power grid and the fact that a large amount of energy is not taken into account and is not paid for. Addressing the problems arising from frequent power outages and widespread lack of access to electricity in many developing countries is one of the key factors requiring special attention. The results show that AI and ML make a significant contribution in the field of predictive maintenance of turbines, optimization of energy consumption, network management, forecasting energy prices, as well as assessing energy demand and the efficiency of the construction of new generation homes. The study also examines what needs to be done in order for developing countries to be able to use artificial intelligence and machine learning in the energy sector.
Document Type: Article
Language: Russian
ISSN: 1999-2300
DOI: 10.34925/eip.2023.152.3.027
Accession Number: edsair.doi...........762e58a93bee0b7bb03059e9b730f40b
Database: OpenAIRE
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........762e58a93bee0b7bb03059e9b730f40b
RelevancyScore: 940
AccessLevel: 3
PubType: Academic Journal
PubTypeId: academicJournal
PreciseRelevancyScore: 939.741638183594
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING ON THE ENERGY MARKETS OF DEVELOPING COUNTRIES
– Name: TitleSource
  Label: Source
  Group: Src
  Data: <i>Экономика и предпринимательство</i>. :147-150
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: INTERECONOM Publishing, 2023.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2023
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22искусственный+интеллект%22">искусственный интеллект</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22энергетический+сектор%22">энергетический сектор</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22machine+learning%22">machine learning</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%2213%2E+Climate+action%22">13. Climate action</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%221%2E+No+poverty%22">1. No poverty</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22energy+sector%22">energy sector</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22consumption%22">consumption</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22потребление%22">потребление</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22artificial+intelligence%22">artificial intelligence</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%227%2E+Clean+energy%22">7. Clean energy</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22машинное+обучение%22">машинное обучение</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: Рост потребления и неэффективного использования электросетей, колебания тенденций спроса и предложения, отсутствие критической аналитики для успешного управления – вот лишь некоторые из проблем, с которыми в настоящее время сталкиваются энергетические предприятия во всем мире. Оценка возможностей технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для содействия расширению производства энергии в развивающихся странах является одной из целей данного исследования. Эти проблемы становятся общепринятыми из-за роста несанкционированных подключений к электросети и того факта, что большое количество энергии не учитывается и не оплачивается. Решение проблем, возникающих из-за частых отключений электроэнергии и повсеместного отсутствия доступа к электроэнергии во многих развивающихся странах, является одним из ключевых факторов требующих особого внимания. Результаты показывают, что искусственный интеллект и машинное обучение вносят значительный вклад в области прогнозного обслуживания турбин, оптимизации энергопотребления, управления сетями, прогнозирования цен на энергию, а также оценки спроса на энергию и эффективность строительства домов нового поколения. В исследовании также рассматриваются вопросы о том, что необходимо сделать для того, чтобы развивающиеся страны смогли использовать искусственный интеллект и машинное обучение в энергетическом секторе.The growth of consumption and inefficient use of power grids, fluctuations in supply and demand trends, the lack of critical analytics for successful management are just some of the problems that energy companies around the world are currently facing. Evaluating the capabilities of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies to promote the expansion of energy production in developing countries is one of the goals of this study. These problems are becoming common due to the growth of unauthorized connections to the power grid and the fact that a large amount of energy is not taken into account and is not paid for. Addressing the problems arising from frequent power outages and widespread lack of access to electricity in many developing countries is one of the key factors requiring special attention. The results show that AI and ML make a significant contribution in the field of predictive maintenance of turbines, optimization of energy consumption, network management, forecasting energy prices, as well as assessing energy demand and the efficiency of the construction of new generation homes. The study also examines what needs to be done in order for developing countries to be able to use artificial intelligence and machine learning in the energy sector.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Article
– Name: Language
  Label: Language
  Group: Lang
  Data: Russian
– Name: ISSN
  Label: ISSN
  Group: ISSN
  Data: 1999-2300
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.34925/eip.2023.152.3.027
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........762e58a93bee0b7bb03059e9b730f40b
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........762e58a93bee0b7bb03059e9b730f40b
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.34925/eip.2023.152.3.027
    Languages:
      – Text: Russian
    PhysicalDescription:
      Pagination:
        PageCount: 4
        StartPage: 147
    Subjects:
      – SubjectFull: искусственный интеллект
        Type: general
      – SubjectFull: энергетический сектор
        Type: general
      – SubjectFull: machine learning
        Type: general
      – SubjectFull: 13. Climate action
        Type: general
      – SubjectFull: 1. No poverty
        Type: general
      – SubjectFull: energy sector
        Type: general
      – SubjectFull: consumption
        Type: general
      – SubjectFull: потребление
        Type: general
      – SubjectFull: artificial intelligence
        Type: general
      – SubjectFull: 7. Clean energy
        Type: general
      – SubjectFull: машинное обучение
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING ON THE ENERGY MARKETS OF DEVELOPING COUNTRIES
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 12
              M: 06
              Type: published
              Y: 2023
          Identifiers:
            – Type: issn-print
              Value: 19992300
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
          Titles:
            – TitleFull: Экономика и предпринимательство
              Type: main
ResultId 1