Энергетик, отрасль для стороннего человека сложная и статичная, — на деле стремительно развивается и уже сегодня предлагает множество интересных технологий: от солнечных и ветровых электростанций до микросетей и архитектуры Интернета энергии. Эти и многие другие технологии уже достаточно хорошо изучены, реализованы, но пока ещё не встроены в реальные энергетические комплексы, потому что от надёжной работы энергосистем в буквальном смысле зависят человеческие жизни.
Тем не менее энергетика ближайшего будущего — это тема многих исследований и экспериментов. Один из таких экспериментов и предлагает профиль «Интеллектуальные энергетические системы». Участникам профиля предстоит в формате техно-экономической стратегии проектировать надёжные и гибкие энергосистемы в архитектуре Интернета энергии с использованием альтернативных источников, накопителей и внешнего рынка мощностей.
В рамках предметного тура участникам предстоит решать задачи по математике и информатике, а также освоить образовательный блок для получения или подтверждения основных требуемых компетенций.
В рамках инженерного тура участники познакомятся с образовательным курсом и будут индивидуально выполнять задания, связанные со следующими инженерными компетенциями:
Второй этап — командный, поэтому оцениваться будет командный результат. Чем лучше участники выстроят совместную работу на втором этапе, тем больше будут иметь шансов на победу.
Нужно не бояться общаться, учиться эффективно распределять задачи, искать сильные стороны каждого участника вашей команды, успеть за второй тур нарастить и коммуникативные, и профессиональные навыки.
Решения задач второго этапа представляются в виде программ на языке Python 3.
В задачах будут затронуты следующие темы:
На заключительном этапе командам предстоит испытать себя в проектировании интеллектуальных сетей и управлении ими на стенде-тренажёре «Интеллектуальные энергетические системы», разработанном компанией Полюс-НТ. Стенд представляет собой модель небольшого поселения с объектами генерации энергии, потребителями разного уровня и соединяющей сетью. Комплекс воссоздает реальные условия — изменение освещенности, ветра и т.д.
Основная задача — моделирование энергосистемы и разработка алгоритмов управления энергообеспечения. Финалистам предстоит разработать стратегию оптимального построения «умной» энергосети и управления ею в условиях локальной конкуренции.
При работе с элементами стенда будут решаться следующие задачи:
Победит команда, чья энергосеть окажется самой эффективной с точки зрения производства, накопления и расхода энергии, а также способной выбрать оптимальный подход с учётом меняющихся условий.
Математика:
Теория вероятностей.
Теория игр.
Теория графов.
Информатика:
Дополнительные материалы: интеллектуальная энергетика (более глубокое освоение в ходе первого и второго этапов).
Основы программирования на языке Python 3.
Умение решать базовые оптимизационные задачи.
Понимание правил и решения закрытого аукциона первой цены.
Навыки работы с большими рядами данных в математических задачах.
Понимание принципов работы и характеристик ветрогенераторов.
Навыки работы с рядами данных в алгоритмах.
Умение программировать на языке Python.
Умение работать со случайными величинами в программных вычислениях.
Навыки реализации решений математических задач в виде программ.
Умение работать с большим количеством полученных данных, навык структурирования информации.
Открытость к коммуникации и работе в команде.
Навыки совместной работы над программным кодом.
Для участия во втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 3–5 человек.
Data-аналитик — способен работать с данными, анализировать, выбирать те, что наиболее информативны в нужный момент времени. Этот человек может совмещать роль тестера в команде.
Системный аналитик — анализирует стратегию игры, занимается топологией сети, анализирует поведение других команд на площадке и на других распределенных площадках. Здесь понадобятся все навыки и знания из теории игр, умение комбинировать и искать оптимальные стратегии.
Совместно аналитики должны быть способны определить, какие данные важны для создания алгоритмов управления и что будет являться управляющими параметрами.
Программист, но лучше двое, которые способны реализовывать алгоритмы управления и вывода необходимых данных, строить обратные связи, работать с реализацией стратегии. Вдвоем они должны быть способны делать ревью кода друг друга. Здесь должны пригодиться навыки совместного программирования.
Капитан — человек, который в состоянии принимать решения, находясь на слой выше в этом потоке информации. Он должен обладать знаниями по всем основным темам, уметь разбираться в коде, анализировать задачи, строить стратегии. Отвечает за постановку задачи, видит картину целиком, отвечает за распределение задач в команде, быстрое перераспределение задач в случае необходимости, отделяет главное от второстепенного, перенаправляет усилия команды. От работы капитана во многом зависит исход игры.
Совмещение ролей возможно, но не рекомендуем совмещать роль капитана, с ролью программиста, так как грамотные действия капитана иногда являются критичными и решающими, а находясь одновременно в позиции программиста, очень сложно отвлечься от текущей реализации и принять необходимое решение.
Теория вероятностей – наука о случайности
Основы машинного обучения
Основы теории графов
Основы дискретной математики
Численные методы: решение нелинейных уравнений
Программирование на Python для решения олимпиадных задач
Курс «Интеллектуальные энергетические системы» от разработчиков профиля
Разборы задач второго этапа прошлых лет от разработчиков профиля
Курс «Программирование на Python» для начинающих
Курс «Python: основы и применение» для продвинутых
Курс «Теория игр»
«Код: тайный язык информатики» Чарльза Петцольда
Курс «Python для извлечения и обработки данных» для продвинутых
Разборы задач второго этапа прошлого сезона от разработчиков профиля
