Наша команда занимается решением открытых (нерешенных) тем математики. В данное время мы занимаемся созданием гибридного метода (совместное использование генетических алгоритмов и квантовых вычислений) для оптимизации энергетических систем. Подобные алгоритмы работают на простых ПК (не используем квантовые компьютеры). Именно такие алгоритмы необходимы для искусственного интеллекта.

Мы создали 2 сервиса по оптимизации системы энергетики, используя генетический алгоритм и квантовые вычисления. Наши сервисы написаны на чистом python без использования специальных библиотек. Также, презентация, представленная в данном проекте, создана на нашей платформе (нами был создан свой собственный сервис на чистом python по созданию презентаций).

Сложность задачи. Энергосистема с нелинейными потерями и множеством ограничений — это NP-трудная задача. Это является нерешенной темой математики.

Сервис 1 - этот алгоритм решает нелинейную задачу оптимального распределения потоков мощности (Optimal Power Flow — OPF) для энергосистемы, состоящей из 4 генераторов, минимизируя общую стоимость при интерактивном изменении нагрузки.

Сервис 2 - приложение реализует гибридный квантово-генетический алгоритм QGA для оптимизации размещения компенсирующих устройств (КУ) согласно критерию минимума потери мощности.

На страницу проекта