АДАПТАЦИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ЛОКАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ: РАЗРАБОТКА ЧАТ-БОТ СИСТЕМЫ BIGTOR

Аннотация

Последние достижения в области цифровых технологий открыли новые возможности для повышения эффективности регионального развития за счёт интеллектуальных и основанных на данных решений. В данной работе рассматривается применение технологии Digital Twin (цифрового двойника) для повышения эффективности, устойчивости и надёжности энергетических систем Западного Казахстана — региона с высокой промышленной активностью и значительным уровнем энергопотребления. В исследовании предлагается многоуровневая архитектура Digital Twin, объединяющая технологии Интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта (AI), облачных вычислений и аналитики больших данных для создания виртуальных моделей энергетической инфраструктуры в режиме реального времени.

Благодаря постоянной синхронизации физических и цифровых систем обеспечиваются непрерывный мониторинг, прогнозирование неисправностей и оптимизация процессов управления энергосистемами. В работе также представлен сценарный анализ, демонстрирующий, как внедрение Digital Twin позволяет сократить энергетические потери, минимизировать время простоя оборудования, повысить эффективность распределения энергии и поддержать экологически устойчивое развитие региона. Особое внимание уделяется использованию AI-моделей для предиктивной аналитики и раннего выявления аномалий в работе энергетических объектов.

Предлагаемая архитектура включает уровни сбора данных, интеграции, моделирования, прогнозирования и практического применения в системах управления энергетикой. Результаты исследования показывают, что технология Digital Twin способна значительно повысить производительность энергетических систем, снизить эксплуатационные расходы и уменьшить риски отказов оборудования. Вместе с тем отмечаются существующие проблемы внедрения, включая высокие первоначальные затраты, вопросы кибербезопасности и нехватку квалифицированных специалистов. В целом технология Digital Twin рассматривается как важный фактор цифровой трансформации и устойчивого развития энергетически интенсивных регионов.