Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту
This paper explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in modernizing energy systems to enhance efficiency, sustainability, and resilience in response rising global energy demands and environmental concerns. A comprehensive literature review and systematic analysis highlight how...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://systemre.org/index.php/journal/article/view/905 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System Research in Energy |
Репозитарії
System Research in Energy| id |
oai:www.systemre.org:article-905 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
System Research in Energy |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-09-08T18:10:05Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
енергетична система енергетична безпека енергетична трансформація енергетичний ринок енергетичні послуги штучний інтелект. |
| spellingShingle |
енергетична система енергетична безпека енергетична трансформація енергетичний ринок енергетичні послуги штучний інтелект. Karpenko, Dmytro Yevtukhova, Tetiana Novoseltsev, Oleksandr Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту |
| topic_facet |
energy system energy security energy transformation energy market energy services artificial intelligence. енергетична система енергетична безпека енергетична трансформація енергетичний ринок енергетичні послуги штучний інтелект. |
| format |
Article |
| author |
Karpenko, Dmytro Yevtukhova, Tetiana Novoseltsev, Oleksandr |
| author_facet |
Karpenko, Dmytro Yevtukhova, Tetiana Novoseltsev, Oleksandr |
| author_sort |
Karpenko, Dmytro |
| title |
Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту |
| title_short |
Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту |
| title_full |
Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту |
| title_fullStr |
Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту |
| title_full_unstemmed |
Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту |
| title_sort |
інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту |
| title_alt |
AN INTEGRATED AI-BASED APPROACH TO TRANSFORMING ENERGY SYSTEMS FOR SUSTAINABILITY AND EFFICIENCY |
| description |
This paper explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in modernizing energy systems to enhance efficiency, sustainability, and resilience in response rising global energy demands and environmental concerns. A comprehensive literature review and systematic analysis highlight how AI-driven innovations impact energy generation, distribution, consumption, and system operations. Key AI techniques such as machine learning, deep learning, reinforcement learning, and optimization algorithms play pivotal roles in enhancing renewable energy integration, optimizing smart grid functionalities, improving energy storage solutions, and redefining energy market dynamics. A structured approach was presented for AI-based energy system transformation, emphasizing the importance of setting clear goals, selecting strategic directions, implementing AI applications, and establishing continuous feedback loops for verification and improvement. By segmenting the energy system into functional components, production, transportation, distribution, consumption, and system operations, an in-depth analysis of AI applications was provided relevant to each segment. Specific AI technologies, models, and algorithms suitable for various applications are identified, along with associated challenges and considerations. AI is a transformative force capable of reshaping energy systems to meet contemporary demands for sustainability and efficiency. By thoughtfully integrating AI technologies across the various components of energy systems and addressing associated challenges, the energy sector can unlock new levels of performance and innovation, contributing significantly to global sustainability objectives. |
| publisher |
General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://systemre.org/index.php/journal/article/view/905 |
| work_keys_str_mv |
AT karpenkodmytro anintegratedaibasedapproachtotransformingenergysystemsforsustainabilityandefficiency AT yevtukhovatetiana anintegratedaibasedapproachtotransformingenergysystemsforsustainabilityandefficiency AT novoseltsevoleksandr anintegratedaibasedapproachtotransformingenergysystemsforsustainabilityandefficiency AT karpenkodmytro íntegrovanijpídhíddostalogorozvitkutaefektivnostítransformuvannâenergetičnihsistemnaosnovíštučnogoíntelektu AT yevtukhovatetiana íntegrovanijpídhíddostalogorozvitkutaefektivnostítransformuvannâenergetičnihsistemnaosnovíštučnogoíntelektu AT novoseltsevoleksandr íntegrovanijpídhíddostalogorozvitkutaefektivnostítransformuvannâenergetičnihsistemnaosnovíštučnogoíntelektu AT karpenkodmytro integratedaibasedapproachtotransformingenergysystemsforsustainabilityandefficiency AT yevtukhovatetiana integratedaibasedapproachtotransformingenergysystemsforsustainabilityandefficiency AT novoseltsevoleksandr integratedaibasedapproachtotransformingenergysystemsforsustainabilityandefficiency |
| first_indexed |
2025-09-24T17:34:12Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:34:12Z |
| _version_ |
1844167575923064832 |
| spelling |
oai:www.systemre.org:article-9052025-09-08T18:10:05Z AN INTEGRATED AI-BASED APPROACH TO TRANSFORMING ENERGY SYSTEMS FOR SUSTAINABILITY AND EFFICIENCY Інтегрований підхід до сталого розвитку та ефективності трансформування енергетичних систем на основі штучного інтелекту Karpenko, Dmytro Yevtukhova, Tetiana Novoseltsev, Oleksandr energy system, energy security, energy transformation, energy market, energy services, artificial intelligence. енергетична система, енергетична безпека, енергетична трансформація, енергетичний ринок, енергетичні послуги, штучний інтелект. This paper explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in modernizing energy systems to enhance efficiency, sustainability, and resilience in response rising global energy demands and environmental concerns. A comprehensive literature review and systematic analysis highlight how AI-driven innovations impact energy generation, distribution, consumption, and system operations. Key AI techniques such as machine learning, deep learning, reinforcement learning, and optimization algorithms play pivotal roles in enhancing renewable energy integration, optimizing smart grid functionalities, improving energy storage solutions, and redefining energy market dynamics. A structured approach was presented for AI-based energy system transformation, emphasizing the importance of setting clear goals, selecting strategic directions, implementing AI applications, and establishing continuous feedback loops for verification and improvement. By segmenting the energy system into functional components, production, transportation, distribution, consumption, and system operations, an in-depth analysis of AI applications was provided relevant to each segment. Specific AI technologies, models, and algorithms suitable for various applications are identified, along with associated challenges and considerations. AI is a transformative force capable of reshaping energy systems to meet contemporary demands for sustainability and efficiency. By thoughtfully integrating AI technologies across the various components of energy systems and addressing associated challenges, the energy sector can unlock new levels of performance and innovation, contributing significantly to global sustainability objectives. У статті досліджено трансформаційну роль штучного інтелекту (ШІ) у модернізації енергетичних систем для підвищення ефективності, стійкості та резильєнтності у відповідь на зростаючий глобальний попит на енергію та екологічні проблеми. Завдяки комплексному огляду літератури та систематичному аналізу висвітлено, як інновації, керовані ШІ, впливають на виробництво, розподіл, споживання та роботу системи енергії. Ключові методи штучного інтелекту, такі як машинне навчання, глибоке навчання, навчання з підкріпленням і алгоритми оптимізації, відіграють ключову роль у покращенні інтеграції відновлюваної енергетики, оптимізації функціональних можливостей інтелектуальної мережі, покращенні рішень для зберігання енергії та переосмисленні динаміки енергетичного ринку. Було представлено структурований підхід до трансформації енергетичної системи на основі штучного інтелекту з наголошенням на важливості встановлення чітких цілей, виборі стратегічних напрямків, впровадженні програм штучного інтелекту та встановленні постійних циклів зворотного зв’язку для перевірки та вдосконалення. Завдяки сегментуванню енергетичної системи на функціональні компоненти: виробництво, транспортування та розподіл, споживання енергії та управління системою, було забезпечено поглиблений аналіз застосувань ШІ щодо кожного сегмента. Визначено конкретні технології штучного інтелекту, моделі та алгоритми, придатні для різних застосувань. ШІ виступає як інтегрований підхід, здатний змінювати енергетичні системи відповідно до вимог стійкості та ефективності. Системна інтеграція технологій штучного інтелекту в різні компоненти енергетичних систем і вирішення пов’язаних з цим проблем дасть змогу енергетичному сектору отримати новий рівень продуктивності та інновацій, зробить значний внесок у глобальні цілі сталого розвитку. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2025-08-26 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/905 10.15407/srenergy2025.03.041 System Research in Energy; No. 3 (83) (2025): System Research in Energy; 41-55 Системні дослідження в енергетиці; № 3 (83) (2025): Системні дослідження в енергетиці; 41-55 2786-7102 2786-7633 en https://systemre.org/index.php/journal/article/view/905/811 |