References

alternative

Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE)

Alternative Energy and Ecology (ISJAEE)

1608-8298

Международный издательский дом научной периодики "Спейс

10.15518/isjaee.2026.01.085-123

alternative-2768

Research Article

IV. ВОДОРОДНАЯ ЭКОНОМИКА 12. Водородная экономика

IV. HYDROGEN ECONOMY. 12. Hydrogen Economy

Оптимальное прогнозирование пиковой нагрузки системы охлаждения комбинированного цикла газовой турбины и парогазовой установки с использованием искусственных нейронных сетей: практический пример в Ираке

Optimal prediction of the peak load of the cooling system of the combined cycle of a gas turbine and a combined cycle gas plant using artificial neural networks: a practical example in Iraq

Салах

Заид

Salah

Zaid

Салах Заид, Министерство энергетики Ирака, Магистр

454080, г. Челябинск, пр. Ленина 76

Salah Zaid, Ministry of Energy of Iraq, Master

454080, Chelyabinsk, Lenin Str., 76

Корнякова

О. Ю.

Kornyakova

O. Yu.

Корнякова Ольга Юрьевна, Магистр

454080, г. Челябинск, пр. Ленина 76

Kornyakova Olga Yurievna, Master

454080, Chelyabinsk, Lenin Str., 76

Осинцев

К. В.

Osintsev

K. V.

Осинцев Константин Владимирович, доктор технических наук

454080, г. Челябинск, пр. Ленина 76

Osintsev Konstantin Vladimirovich, Doctor of Technical Sciences

454080, Chelyabinsk, Lenin Str., 76

Замараев

С. А.

Zamaraev

S. A.

Замараев Сергей Александрович, Магистр

454080, г. Челябинск, пр. Ленина 76

Zamaraev Sergey Alexandrovich, Master

454080, Chelyabinsk, Lenin Str., 76

Замараева

В. К.

Zamaraeva

V. K.

Замараева (Петропавловская) Виктория Константиновна, Магистр

454080, г. Челябинск, пр. Ленина 76

Zamaraevа (Petropavlovskaya) Victoria Konstantinovna, Master

454080, Chelyabinsk, Lenin Str., 76

Pte2017pte@mail.ru

Южно-Уральский государственный университетРоссияSouth Ural State UniversityRussian Federation

2026

02052026

0185123

2026

Международный издательский дом научной периодики "Спейс

https://www.isjaee.com/jour/about/submissions#copyrightNotice

https://www.isjaee.com/jour/article/view/2768

Получение высокоэффективного производства электрической энергии достигается применением совместного цикла работы парогазовой и газотурбинной установок. Показатели тепловых выбросов и удельного расхода топлива имеют сниженные значения, а коэффициент полезного действия и мобильность рабочего процесса повышаются.

Рассмотрим работу электрической станции комбинированного цикла «Bazian» в Ираке, которая имеет мощностные показатели 750 МВт. Данная станция расположена в регионе Курдистан. Введена в эксплуатацию в 2016 году. Основным недостатком данного производства является снижение энергетической эффективности установки в летний период. Это напрямую связано с высокими температурными показателями наружного воздуха. Данные характеристики влияют на объемный и массовый расход газа. Происходит увеличение удельного топливного расхода и уменьшение давления в выходном патрубке компрессора. Снижаются электрические мощностные показатели. Данная проблема влечет за собой экономические затраты, а в последствии и остановки системы вне планового графика.

Проблема может быть решена с помощью инновационных разработок в области охлаждения для комбинированных установок. Достигается интенсифицирование теплообмена, восстановление контроля и повышение эффективности. Рассмотрим такие инновации, как термодинамическое моделирование и искусственная нейронная сеть.

Термодинамическое моделирование представляет собой процесс создания моделей, способных оценить по параметрическим данным термодинамические значения. Производится оценка установки, анализирование термохимических процессов, систематизация теоретических и практических информационных данных, прогноз результатов взаимодействия с высокими температурными значениями. Инновация использует следующие виды программного обеспечения мирового уровня: «ThermoLib», «Химический верстак», «OLI».

Искусственная нейронная сеть основана на тесном взаимодействии нейронов между собой. Сначала происходит получение входных данных, далее ряд вычислительных действий для определения решения и, в завершении, показывается общий итоговый результат. Чем выше синоптический вес нейронной связи, тем больше узловые воздействия между собой.

Данные инновационные методы производят расчет производительности и оценку финансовой целесообразности с применением платформы программирования «MATLAB».

Obtaining highly efficient production of electric energy is achieved by using a combined cycle of combined-cycle and gas turbine installations. The indicators of thermal emissions and specific fuel consumption have reduced values, the efficiency and mobility of the workflow are increased.

Let's consider the operation of the Bazian combined cycle electric power plant in Iraq, which has a capacity of 750 MW. This station is located in the Kurdistan region. It was put into operation in 2016. The main disadvantage of this production is a decrease in the energy efficiency of the installation in the summer. This is directly related to the high outdoor temperatures. These characteristics affect the volume and mass flow of gas. There is an increase in specific fuel consumption and a decrease in pressure in the compressor outlet pipe. Electrical power indicators are decreasing. This problem entails economic costs as a result of shutdowns of the entire system outside the planned schedule.

The problem can be solved by innovative developments in the field of cooling for combined installations. Heat transfer is intensified, control is restored and efficiency is increased. Consider such innovations as thermodynamic modeling and artificial neural network.

Thermodynamic modeling is the process of creating models capable of estimating thermodynamic values based on parametric data. The installation is evaluated, thermochemical processes are analyzed, theoretical and practical information data are systematized, and the results of interaction with high temperature values are predicted. The innovation uses the following types of software on a global level: ThermoLib, Chemical Workbench, OLI.

An artificial neural network is based on the close interaction of neurons with each other. First, the input data is received, followed by a series of computational actions to determine the solution, and finally, the overall final result is shown. The higher the synoptic weight of a neural connection, the greater the nodal impact between each other.

These innovative methods calculate productivity and assess financial feasibility using the MATLAB programming platform.

комбинированная технологиягазовая турбинапарогазовая установкаэффективностьискусственная нейронная сетьтермодинамическое моделированиематематическая модельпрогнозированиетемпературные значениясистемаклиматкоэффициент полезного действияработоспособность

Keywords: combined technologygas turbinecombined cycle gas plantefficiencyartificial neural networkthermodynamic modelingmathematical modelforecastingtemperature valuessystemclimateefficiencyefficiency.

References1

N. Hasan, J. N. Rai, B. B. Arora. Optimization of CCGT power plant and performance analysis using MATLAB/Simulink with actual operational data // Springer Plus. – 2014. – № 3. – P. 275. DOI: 10.1186/2193-1801-3-275.

M. E. Abdalla, S. Pannir and A. M. H. Mahjob. Performance and Efficiency of Combined Cycle Power Plants // 19th International Refrigeration and Air Conditioning Conference at Purdue. – 2022. – № 2 (2102). – Pp. 1-10. DOI: 10.30724/1998-9903-2019-21-1-2-43-54

Z. Liu, Iftekhar A. Karimi and T. He. A novel inlet air cooling system based on liquefied natural gas cold energy utilization for improving power plant performance // Energy Conversion and Management. – 2019. – № 187. – Pp. 41-52. DOI: 10.1016/j.enconman.2019.03.015.

V. Zare. Performance improvement of biomass-fueled closed cycle gas turbine via compressor inlet cooling using absorption refrigeration; thermo economic analysis and multi-objective optimization // Energy Conversion and Management. – 2020. – № 215. – P. 112946. DOI: 10.1016/j.enconman.2020.112946.

Ali Darwesh. RIH intermediate section casing in Bazian-1 exploration oil well // Energy and sustainability. – 2014. – № 186. – Pp. 559-669. DOI: 10.2495/ESUS140491.

A. Paudel and T. Bandhauer. Techno-economic analysis of waste heat recovery systems for wet-cooled combined cycle power plants // Applied Thermal Engineering. – 2018. – № 143(10). DOI: 0.1016/j.applthermaleng.2018.07.138.

R. Konijeti, Ramchandra P. Chopade and Ravindra S. Surase. Thermal performance analysis of gas turbine power plant using soft computing techniques: a review // Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics. – 2024. – № 18(1) – P. 2374317. DOI: 10.1080/19942060.2024.2374317.

J. T. Lim, A. Habibullah and E. Y. K. Ng. Towards a Digital Twin for Gas Turbines: Thermodynamic Modeling, Critical Parameter Estimation, and Performance Optimization Using PINN and PSO // Energies. – 2025. – № 18 – P. 3721. DOI: 10.3390/en18143721.

M. M. Rahman, M. Shakeri, S. K. Tiong, F. Khatun, N. Amin, J. Pasupuleti and M. K. Hasan. Prospective Methodologies in Hybrid Renewable Energy Systems for Energy Prediction Using Artificial Neural Networks // Sustainability. – 2021. – № 13(4) – P. 2393. DOI: 10.3390/su13042393.

S. N. Lenev, Yu. A. Radin and I. S. Belyankin. Increasing Turbine Efficiency at PJSC Mosénergo Combined Cycle Gas Turbine Plants // Power Technology and Engineering. – 2023. – № 56 – Pp. 872-877. DOI: 10.1007/s10749-023-01603-y.

A. Mokhtari, M. A. Latify and Y. Zakeri. Temperature-dependent performance of CCGTs: Unit commitment analysis // Energy. – 2025. – № 3(318) – P. 134680. DOI: 10.1016/j.energy.2025.134680.

Губарев А. Ю. Нейронная сеть для прогнозирования режимов работы и расчёта энергетических характеристик паротурбинных установок // Надёжность и безопасность энергетики. – 2024. – № 17(1) – С. 12-18. DOI: 10.24223/1999-5555-2024-17-1-12-18.

Gubarev A. Yu. Neural network for predicting operating modes and calculating energy characteristics of steam turbine plants. // Reliability and Safety of Power Engineering. – 2024. – № 17(1). – Pp. 12-18. DOI: 10.24223/1999-5555-2024-17-1-12-18.

Борисов Д. С. и Андреев К. Д. Эффективность различных типов охлаждения лопаток высокотемпературных газовых турбин с различными видами охладителя // International Journal of Humanities and Natural Sciences. – 2021. – № 4(1) – P. 55. DOI: 10.24412/2500-1000-2021-4-1-23-31.

Borisov D. S. and Andreev K. D. Efficiency of various types of cooling blades of high-temperature gas turbines with various types of cooler // International Journal of Humanities and Natural Sciences. – 2021. – № 4(1) – P. 55. DOI: 10.24412/2500-1000-2021-4-1-23-31.

Таранов Д. Д. Перспективы применения российской ГТУ ГТЭ-170 // Вестник науки. – 2025. – № 6(87) – С. 1785-1789.

Taranov D. D. Prospects for the Application of the Russian GTE-170 Gas Turbine Engine // Bulletin of Science. – 2025. – No. 6(87). – Pp. 1785-1789.

А. В. Родионов, И. А. Кривошеев. Анализ термодинамических параметров зарубежных малоразмерных газотурбинных установок // Молодой учёный. – 2009. – № 9. – С. 21-24.

A. V. Rodionov, I. A. Krivosheev. Analysis of the Thermodynamic Parameters of Foreign Small-Scale Gas Turbine Plants // Young Scientist. – 2009. – No. 9. – Pp. 21-24.

Кузнецов А. В. и Макарьянец Г. М. Разработка нейросетевой модели малоразмерного газотурбинного двигателя // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С. П. Королёва (национального исследовательского университета). – 2016. – № 15 (2). – С. 131-144. DOI: 10.18287/2412-7329-2016-15-2-131-144.

Kuznetsov A. V. and Makaryanets G. M. Development of a Neural Network Model of a Small-Size Gas-Turbine Engine // Bulletin of the Samara State Aerospace University named after Academician S. P. Korolev (National Research University). – 2016. – № 15 (2). – Pp. 131-144. DOI: 10.18287/2412-7329-2016-15-2-131-144.

Абдулнагимов А. И., Антонов В. В., Чепайкин А. С., Пальчевский Е. В. и Насыров Н. Т. Нейросетевой имитатор газотурбинных двигателей для прототипирования и отладки систем управления неустановившимися режимами // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2025. – № 26 (1). – С. 22-27. DOI: 10.17587/mau.26.22-27.

Abdulnagimov A. I., Antonov V. V., Chepaykin A. S., Palchevsky E. V. and Nasyrov N. T. Neural network simulator of gas turbine engines for prototyping and debugging control systems for unsteady modes // Mechatronics, automation, management. – 2025. – No. 26 (1). – Pp. 22-27. DOI: 10.17587/mau.26.22-27.

Имаев Д. Х., Синица А. М., Шестопалов М. Ю., Квашнин С. В. Разработка нейросетевых моделей диагностирования систем управления турбоагрегатом // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». – 2018. – № 1. – С. 44-48. DOI: 10.17587/mau.26.22-27.

Imaev D. Kh., Sinitsa A. M., Shestopalov M. Yu., and Kvashnin S. V. Development of Neural Network Models for Diagnosing Turbine Unit Control Systems // Izvestiya SPbGETU «LETI». – 2018. – No. 1. – Pp. 44-48. DOI: 10.17587/mau.26.22-27.

Галашов Н. Н., Туболев А. А., Беспалов В. В., Минор А. А. Расчёт параметров схемы газопаровой установки с глубокой утилизацией и отпуском теплоты // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering. – 2022. – № 333. – С. 43-45. DOI: 10.18799/24131830/2022/5/3693.

Galashov N. N., Tubolev A. A., Bespalov V. V., Minor A. A. Calculation of the Parameters of a Gas-Steam Plant Scheme with Deep Utilization and Heat Release // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering. – 2022. – No. 333. – Pp. 43-45. DOI: 10.18799/24131830/2022/5/3693.

Горелов Ю. Г., Ананьев В. В., Золотухина Д. А. 3D исследования теплообмена и гидродинамики трактовых полок сопловых блоков турбины высокого давления с различными схемами охлаждения // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. – 2022. – № 21(2) – С. 16-27. DOI: 10.18287/2541-7533-2022-21-2-16-27.

Gorelov Yu. G., Ananyev V. V., Zolotukhina D. A. 3D studies of heat transfer and hydrodynamics of the duct shelves of high-pressure turbine nozzle blocks with various cooling schemes // Vestnik Samarskogo universiteta. Aerospace engineering, technologies and mechanical engineering. – 2022. – No. 21(2) – Pp. 16-27. DOI: 10.18287/2541-7533-2022-21-2-16-27.

Галашов Н. Н., Болдушевский Е. С. Разработка и расчет схемы комбинированной газопаровой установки с глубокой утилизацией теплоты и влаги // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2025. – № 336(3). – С. 100-111. DOI: 10.18799/24131830/2025/3/4925.

Galashov N. N., Boldushevsky E. S. Development and Calculation of the Scheme of a Combined Gas-Steam Plant with Deep Utilization of Heat and Moisture // Izvestiya Tomskogo Politekhnicheskogo Universiteta. Georesursy Engineering. – 2025. – No. 336(3). – Pp. 100-111. DOI: 10.18799/24131830/2025/3/4925.

Галашов Н. Н., Туболев А. А., Минор А. А., Болдушевский Е. С. Влияние температуры впрыска пара в камеру сгорания газопаровой установки на ее энергетические характеристики // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – № 334 (5). – С. 27-36. DOI: 10.18799/24131830/2023/5/4027.

Galashov N. N., Tubolev A. A., Minor A. A., Boldushevsky E. S. Influence of the steam injection temperature in the combustion chamber of a gas-steam plant on its energy characteristics // Izvestiya of Tomsk Polytechnic University. Engineering of Georesources. – 2023. – No. 334 (5). – Pp. 27-36. DOI: 10.18799/24131830/2023/5/4027.

Бовэнь Г., Избяков Н. С., Барсков В. В., Рассохин В. А. Аналитическое исследование тепловых схем утилизационных паров газотурбинных установок, применяемых для достижения углеродной нейтральности // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2024. – № 773 (8). – С. 83-93. DOI: 10.18698/0536-1044-2024-8.

Boven G., Izbyakov N. S., Barskov V. V., Rassokhin V. A. Analytical study of thermal schemes of recovery vapors of gas-turbine units used to achieve carbon neutrality // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Mechanical Engineering. – 2024. – No. 773 (8). – Pp. 83-93. DOI: 10.18698/0536-1044-2024-8.

Феоктистов Д. В., Кузнецов Г. В., Абедтазехабади А., Орлова Е. Г., Бондарчук С. П., Дорожкин А. В. Повышение энергоэффективности систем охлаждения энергонасыщенного оборудования путём смещения кризиса теплообмена второго рода в область более высоких температур // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – № 334 (4). – С. 72-88. DOI: https://doi.org/10.18799/24131830/2023/4/4097.

Feoktistov D. V., Kuznetsov G. V., Abedtazehabadi A., Orlova E. G., Bondarchuk S. P., Dorozhkin A. V. Improving the energy efficiency of cooling systems for energy-intensive equipment by shifting the second-order heat transfer crisis to higher temperatures // Izvestiya of Tomsk Polytechnic University. Georesources Engineering. – 2023. – No. 334 (4). – Pp. 72-88. DOI: https://doi.org/10.18799/24131830/2023/4/4097.

Половников В. Ю., Шелемехова С. Д. Снижение теплопритоков к геотермальным теплообменникам в условиях длительной эксплуатации // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – № 334 (9). – С. 72-88. DOI: https://doi.org/10.18799/24131830/2023/9/4197.

Polovnikov V. Yu., Shelemekhova S. D. Reduction of Heat Inflows to Geothermal Heat Exchangers under Conditions of Long-Term Operation // Izvestiya Tomskogo Politekhnicheskogo Universiteta. Georesursy Engineering. – 2023. – No. 334 (9). – Pp. 72-88. DOI: https://doi.org/10.18799/24131830/2023/9/4197.

Мандрикова О. В. Интеллектуальные методы анализа природных данных: приложение к космической погоде // Компьютерная оптика. – 2024. – № 48 (1). – С. 139-148. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1367.

Mandrikova O. V. Intelligent Methods for Natural Data Analysis: Application to Space Weather // Computer Optics. – 2024. – No. 48 (1). – Pp. 139-148. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1367.

Менделеев Д. И., Марьин Г. Е., Галицкий Ю. Я., Ахметшин А. Р. Исследование влияния условий эксплуатации на эффективность использования абсорбционно-холодильной машины в цикле газотурбинных и парогазовых установок // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2020. – № 24 (4). – С. 821-831. DOI: https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-4-821-831.

Mendeleev D. I., Maryin G. E., Galitsky Yu. Ya., Akhmetshin A. R. Research of the Influence of Operating Conditions on the Efficiency of Using an Absorption Refrigeration Machine in the Cycle of Gas-Turbine and Combined-Cycle Plants // Bulletin of Irkutsk State Technical University. – 2020. – No. 24 (4). – Pp. 821-831. DOI: https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-4-821-831.

Швалев С. О., Сендюрев С. И. Исследование влияния геометрии системы подвода охлаждающего воздуха на эффективность охлаждения рабочей лопатки газовой турбины // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2023. – № 75. – С. 5-15. DOI: 10.15593/2224-9982/2023.75.01.

Shvalev S. O., Sendyurev S. I. Research of the Influence of the Geometry of the Cooling Air Supply System on the Cooling Efficiency of the Gas Turbine Blade // Bulletin of Irkutsk State Technical University. – 2023. – No. 75. – Pp. 5-15. DOI: 10.15593/2224-9982/2023.75.01.

Боруш О. В., Григорьева О. К., Францева А. А. Тепловые и аэродинамические характеристики воздушно-конденсационной установки в составе паротурбинного энергоблока // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2024. – № 26 (1). – С. 93-106. DOI: 10.30724/1998-9903-2024-26-1-93-106.

Borush O. V., Grigorieva O. K., Frantseva A. A. Thermal and aerodynamic characteristics of an air-condensation unit as part of a steam turbine power unit // Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Problemy energetiki. – 2024. – No. 26 (1). – Pp. 93-106. DOI: 10.30724/1998-9903-2024-26-1-93-106.

Nigam S., Dr. Tiwari S. K. Bayesian Regularization (BR) Optimization Based DDoS Detection for SDN and Next Generation Communication Network / Tuijin Jishu // Journal of Propulsion Technology. – 2023. – № 4 (44). – Pp. 4104-4116. DOI: https://doi.org/10.52783/tjjpt.v44.i4.1623.

Самигулин Т. И., Степаненко И. П. Разработка цифровой модели процесса электролиза на базе алгоритма оптимизации искусственной нейронной сети методом Левенберга-Маркварда // Universum: технические науки. – 2025. – № 5 (134) – С. 14-21. DOI: 10.32743/UniTech.2025.134.5.20129.

Samigulin T. I., Stepanenko I. P. Development of a digital model of the electrolysis process based on the optimization algorithm of an artificial neural network using the Levenberg-Marquardt method // Universum: Technical Sciences. – 2025. – № 5 (134) – Pp. 14-21. DOI: 10.32743/UniTech.2025.134.5.20129.

Смородинов А. Д., Гавриленко Т. В., Галкин В. А. Теоретические основы искусственных нейронных сетей для решения задачи аппроксимации и интерполяции // Успехи кибернетики – 2023. – № 4 (4). – С. 41-53. DOI: https://doi.org/10.51790/2712-9942-2023-4-4-04.

Smorodinov A.D., Gavrilenko T. V., Galkin V. A. Theoretical foundations of artificial neural networks for solving the problem of approximation and interpolation // Successes of Cybernetics. – 2023. – №. 4 (4). – Pp. 41-53. DOI: https://doi.org/10.51790/2712-9942-2023-4-4-04.

Яхья М. А. К., Головкина А. Г. Математическое моделирование и оптимальное управление энергопотреблением микросети комбинированной выработки тепла и электроэнергии // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. – 2024. – № 4 (20). – С. 446-466. DOI: https://doi.org/10.21638/spbu10.2024.402.

Акатьев В. А., Волкова Л. В., Седляров О. И., Тюрин М. П. Повышение эффективности электроэнергетики при реализации договоров предоставления мощности на основе ступенчатого подогрева в котлах-утилизаторах конденсата паротурбинных установок // Международный научно-исследовательский журнал. – 2024. – № 7 (145). – С. 1-9. DOI: https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.145.27.

Akatev V. A., Volkova L. V., Sedlyarov O. I., Tyurin M. P. Improving the Efficiency of the Electric Power Industry by Implementing Power Supply Agreements Based on Step-by-Step Heating in Condensate Recovery Boilers of Steam Turbine Plants // International Research Journal. – 2024. – No. 7 (145). – Pp. 1-9. DOI: https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.145.27.

Янковский С. А., Лавриненко С. В., Цибульский С. А., Янковская Н. С., Гамов Д. Л. Тепловые схемы геотермальной энергетики // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – № 7 (334). – С. 122-136. DOI: https://doi.org/10.18799/24131830/2023/7/4130.

Yankovsky S. A., Lavrinenko S. V., Tsibulsky S. A., Yankovskaya N. S., Gamov D. L. Thermal Schemes of Geothermal Energy // Izvestiya of Tomsk Polytechnic University. Engineering of Georesources. – 2023. – No. 7 (334). – Pp. 122-136. DOI: https://doi.org/10.18799/24131830/2023/7/4130.

Сеченов П. А., Рыбенко И. А. Численный метод и математическая модель нахождения равновесного состава термодинамической системы программного комплекса T-Energy // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. – 2022. – № 4 (49). – С. 104-112. DOI: 10.21822/2073-6185-2022-49-4-104-112.

Sechenov P. A., Rybenko I. A. Numerical method and mathematical model for finding the equilibrium composition of a thermodynamic system using the T-Energy software package // Bulletin of Dagestan State Technical University. Technical Sciences. – 2022. – No. 4 (49). – Pp. 104-112. DOI: 10.21822/2073-6185-2022-49-4-104-112.

Барбин Н. М., Девяткин Н. О., Терентьев Д. И., Кобелев А. М. Термодинамическое моделирование термических процессов с участием актинидов (U, Am, Pu) при нагревании радиоактивного графита в смеси паров воды и кислорода // Радиохимия – 2023. – № 1 (65). – С. 36-40. DOI: 10.31857/S0033831123010057.

Barbin N. M., Devyatkin N. O., Terentyev D. I., and Kobelev A. M. Thermodynamic Modeling of Thermal Processes Involving Actinides (U, Am, Pu) During Heating of Radioactive Graphite in a Mixture of Water Vapor and Oxygen // Radiochemistry. – 2023. – No. 1 (65). – Pp. 36-40. DOI: 10.31857/S0033831123010057.

Петрунин Ю. Ю. Искусственные нейронные сети в экономике: математический инструмент, модель или методология? // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. – 2024. – № 4. – С. 92-113. DOI: 10.55959/MSU0130-0105-6-59-4-5.

Petrunin Yu. Yu. Artificial Neural Networks in Economics: A Mathematical Tool, a Model, or a Methodology? // Vestnik Moskovskogo Universiteta. Series 6. Economics. – 2024. – No. 4. – Pp. 92-113. – DOI: 10.55959/MSU0130-0105-6-59-4-5.

Соколов Д. Ю. Применение искусственной нейронной сети для решения задач прогнозирования движения наземных объектов» // Труды МАИ. – 2022. – № 123. – С. 1-32. DOI: 10.34759/trd-2022-123-17.

Sokolov D. Y. Application of an artificial neural network to solve problems of predicting the movement of ground objects // Proceedings of MAI. – 2022. – № 123. – Pp. 1-32. DOI: 10.34759/trd-2022-123-17.

Куликов А. Л., Лоскутов А. А., Совина А. Н. Использование машинного обучения и искусственных нейронных сетей для распознавания витковых замыканий в силовых трансформаторах // Электричество. – 2022. – № 10. – С. 34-44. DOI: https://doi.org/10.24160/0013-5380-2022-10-34-44.

Kulikov A. L., Loskutov A. A., Sovina A. N. Usage machine learning and artificial neural networks for recognizing loop faults in power transformers // Electricity. – 2022. – No. 10. – Pp. 34-44. – DOI: https://doi.org/10.24160/0013-5380-2022-10-34-44.

Оськин А. Ф., Оськин Д. А. Алгоритм и программа численной оптимизации, реализующие метод роя частиц // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки. – 2022. – № 4. – С. 26-31. DOI: https://doi.org/10.52928/2070-1624-2022-38-4-26-31.

Oskin A. F., Oskin D. A. Algorithm and program of numerical optimization implementing the particle swarm method // Bulletin of Polotsk State University. Series C. Fundamental Sciences. – 2022. – No. 4. – Pp. 26-31. – DOI: https://doi.org/10.52928/2070-1624-2022-38-4-26-31.

Москаленко А. Б. Исследование экономической эффективности энергоблока ПГУ при использовании обводного парораспределения на паровой турбине // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки. – 2022. – № 10(124). – С. 1-5. DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.124.10.

Moskalenko A. B. Research of the economic efficiency of the CHP power unit when using bypass steam distribution on a steam turbine // Bulletin of Polotsk State University. Series C. Fundamental Sciences. – 2022. – No. 10(124). – Pp. 1-5. – DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2022.124.10.

Шамраева В. В. Математические методы прогнозирования изменения цены акций и их реализация методами машинного обучения // Фундаментальные исследования. – 2024. – № 11. – С. 88-96. DOI: https://doi.org/10.17513/fr.43718.

Shamraeva V. V. Mathematical methods for predicting changes in stock prices and their implementation using machine learning methods // Fundamental Research. – 2024. – No. 11. – Pp. 88-96. – DOI: https://doi.org/10.17513/fr.43718.

Вялкова С. А., Корнюкова О. А., Надтока И. И. Математическое моделирование и прогнозирование значений электропотребления на основе алгоритма деревьев решений // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2025. – № 68(3). – С. 130-136. DOI: https://doi.org/10.17213/0136-3360-2025-3-130-136.

Vyalkova S. A., Kornyukova O. A., Nadtoka I. I. Mathematical modeling and forecasting of electricity consumption values based on the decision tree algorithm // Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedeniy. Elektromekhanika. – 2025. – No. 68(3). – Pp. 130-136. – DOI: https://doi.org/10.17213/0136-3360-2025-3-130-136.

Ливенцов В. С., Костинский С. С., Троицкий А. И., Савелов Н. С. Исследование влияния величины и коэффициента мощности нагрузки на абсолютную погрешность расчёта совокупных потерь активной мощности в системе электроснабжения // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2023. – № 4(66). – С. 144-155. DOI: doi.org/10.17213/0136-3360-2023-4-144-155.

Liventsov V. S., Kostinsky S. S., Troitsky A. I., Savelov N. S. Research of the Influence of the Load Magnitude and Power Factor on the Absolute Error of Calculating the Total Active Power Losses in the Power Supply System // Izvestiya of Higher Educational Institutions. Electromechanics. – 2023. – No. 4(66). – Pp. 144-155. – DOI: doi.org/10.17213/0136-3360-2023-4-144-155.

Цочев, Г. Р., Йошинов, Р. Д., Жукова, Н. А. Проблемы безопасности индустриального интернета вещей и сравнение с системами SCADA // Труды СПИИРАН, – 2020. – № 19(2). – С. 358-382. DOI: https://doi.org/10.15622/sp.2020.19.2.5.

Tsochev, G. R., Yoshinov, R. D., Zhukova, N. A. Problems of Industrial Internet of Things Security and Comparison with SCADA Systems // Proceedings of SPIIRAN. – 2020. – No. 19(2). – Pp. 358-382. – DOI: https://doi.org/10.15622/sp.2020.19.2.5.

Казакова М. В., Фокин Н. Д. Тестирование прогнозных свойств различных подходов к интервальному прогнозированию (на примере инфляции в России) // Вопросы статистики. – 2024. – № 5 (31). – С. 23-40. DOI: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2024-31-5-23-40.

Kazakova M. V., Fokin N. D. Testing the predictive properties of various approaches to interval forecasting (using the example of inflation in Russia) // Statistics Issues. – 2024. – No. 5 (31). – Pp. 23-40. – DOI: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2024-31-5-23-40.

Коробейников А. Г. Применение MATLAB при проектировании цифровых фильтров для выделения геомагнитных пульсаций типа Pc5 // Программные продукты и системы. – 2023. – № 2(36). – С. 257-262. DOI: 10.15827/0236-235X.142.257-262.

Korobeynikov, A. G. Application of MATLAB in the Design of Digital Filters for the Extraction of Pc5-Type Geomagnetic Ripples // Software Products and Systems. – 2023. – No. 2(36). – Pp. 257-262. – DOI: 10.15827/0236-235X.142.257-262.

Chahartaghi M., Golmohammadi H., Shojaei A. F. Performance analysis and optimization of new double effect lithium bromide–water absorption chiller with series and parallel flows // International Journal of Refrigeration. – 2019. – № 97. – Pр. 73-87. DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2018.08.011.

Малинина О. С., Бараненко А. В. Сопоставление эффективности термодинамических циклов абсорбционных бромисто-литиевых холодильных машин // Омский научный вестник. Сер. Авиационно-ракетное и энергетическое машиностроение. – 2020. – № 2(4). – С. 27-36. DOI: 10.25206/2588-0373-2020-4-2-27-36.

Malinina O. S., Baranenko A. V. Comparison of the Efficiency of Thermodynamic Cycles of Absorption Bromide-Lithium Refrigeration Machines // Omsk Scientific Bulletin. Ser. Aviation, Rocket, and Power Engineering. – 2020. – No. 2(4). – Pp. 27-36. – DOI: 10.25206/2588-0373-2020-4-2-27-36.

Смирнов М. Н., Смирнова М. А. Математическое и компьютерное моделирование автоматического управления при наличии возмущений // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. – 2024. – № 1(20). – С. 109-116. DOI: https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2024.109.

Smirnov M. N., Smirnova M. A. Mathematical and Computer Modeling of Automatic Control in the Presence of Disturbances // Bulletin of St. Petersburg University. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes. – 2024. – No. 1(20). – Pp. 109-116. – DOI: https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2024.109.

Беляев Н. А., Коровкин Н. В. Оптимизация перспективной структуры энергосистемы на основе алгоритма роя частиц // Электричество. – 2026. – № 2 – С. 193-200. DOI: 10.24160/0013-5380-2026-2-40-50.

Belyaev N. A., Korovkin N. V. Optimization of a Prospective Power System Structure Based on the Particle Swarm Algorithm // Elektrichestvo. – 2026. – No. 2 – Pp. 193-200. – DOI: 10.24160/0013-5380-2026-2-40-50.

Малинина О. С., Бараненко А. В., Лядова Е. Е. Анализ эффективности термодинамического цикла абсорбционной бромисто-литиевой холодильной машины с двухступенчатой абсорбцией и трёхступенчатой генерацией со связанным потоком массы // Вестник Международной академии холода. – 2020. – № 4 – С. 12-19. DOI: 10.17586/1606‑4313‑2020‑19‑4-12-19.

Malinina O. S., Baranenko A. V., Lyadova E. E. Analysis of the Efficiency of the Thermodynamic Cycle of an Absorption Bromide-Lithium Refrigeration Machine with Two-Stage Absorption and Three-Stage Generation with a Bound Mass Flow // Bulletin of the International Academy of Refrigeration. – 2020. – No. 4 – Pp. 12-19. – DOI: 10.17586/1606‑4313‑2020‑19‑4-12-19.

Chahartaghi M., Golmohammadi H., Shojaei A. F. Performance analysis and optimization of new double effect lithium bromide–water absorption chiller with series and parallel flows // International Journal of Refrigeration. – 2019. – № 97 – С. 73-87. DOI: 10.1016/j.ijrefrig.2018.08.011.

Лядова Е. Е., Комаров К. А. Эффективность абсорбционной бромисто-литиевой холодильной машины с многоступенчатыми процессами абсорбции и генерации со связанным потоком массы // Омский научный вестник. Сер. Авиационно-ракетное и энергетическое машиностроение. – 2021. – № 2(5) – С. 9-17. DOI: 10.25206/2588-0373-2021-5-2-9-17.

Lyadova E. E., Komarov K. A. Efficiency of an Absorption Bromide-Lithium Refrigeration Machine with Multistage Absorption and Generation Processes with a Bound Mass Flow // Omsk Scientific Bulletin. Ser. Aviation, Rocket, and Power Engineering. – 2021. – No. 2(5) – Pp. 9-17. – DOI: 10.25206/2588-0373-2021-5-2-9-17.

Носырева Д. А. Оценка влияния температуры наружного воздуха на эффективность работы ГТУ // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2020. – № 1-2(59). – С. 65-70. DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10049.

Nosyreva D. A. Assessment of the Influence of Outdoor Air Temperature on the Efficiency of GTE Operation // Economics and Business: Theory and Practice. – 2020. – No. 1-2(59). – Pp. 65-70. – DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10049.

Катков В. В. Повышение электрической мощности на теплоэлектроцентралях в летний период времени // Universum: технические науки. – 2025. – № 5(134) – С. 36-38. DOI: 10.32743/UniTech.2025.134.5.20156.

Katkov V. V. Increasing the Electric Power Output of Thermal Power Plants in the Summer Period // Universum: Technical Sciences. – 2025. – No. 5(134). – Pp. 36-38. – DOI: 10.32743/UniTech.2025.134.5.20156.

Малышев А. А., Малинина О. С., Игнатьев В. Е. Эксергетический анализ парокомпрессионной холодильной установки при изменяющихся условиях эксплуатации // Вестник Международной академии холода. – 2024. – № 4 – С. 25-31. DOI: 10.17586/1606‑4313‑2024‑23‑4-25-31.

Malyshev A. A., Malinina O. S., Ignatiev V. E. Exergy analysis of a vapor-compression refrigeration unit under changing operating conditions // Bulletin of the International Academy of Refrigeration. – 2024. – No. 4 – Pp. 25-31. – DOI: 10.17586/1606‑4313‑2024‑23‑4-25-31.

Малинина О. С., Бараненко А. В., Аль-Фураиджи М. А. О., Лядова Е. Е., Комаров К. А. Эффективность абсорбционной бромисто-литиевой холодильной машины с многоступенчатыми процессами абсорбции и генерации со связанным потоком массы // Омский научный вестник. Серия «Авиационно-ракетное и энергетическое машиностроение». – 2021. – № 5(2) – С. 9-17. DOI: 10.25206/2588-0373-2021-5-2-9-17.

Malinina O. S., Baranenko A. V., Al-Furaidji M. A. O., Lyadova E. E., Komarov K. A. Efficiency of an Absorption Bromide-Lithium Refrigeration Machine with Multistage Absorption and Generation Processes with a Bound Mass Flow // Omsk Scientific Bulletin. Series «Aviation, Rocket and Power Engineering». – 2021. – No. 5(2). – Pp. 9-17. – DOI: 10.25206/2588-0373-2021-5-2-9-17.

Кортиков Н. Н. Оптимизация системы охлаждения сопловой лопатки энергетической газовой турбины // Материаловедение. Энергетика. – 2021. – № 4(27). – С. 85-95. DOI: 10.18721/JEST.27406.

Kortikov N. N. Optimization of the Cooling System of the Nozzle Blade of an Energy Gas Turbine // Materialovedenie. Energetika. – 2021. – No. 4(27). – Pp. 85-95. – DOI: 10.18721/JEST.27406.

Абакумов А. М., Зубков Ю. В., Абакумов О. А. Управление электроприводами установок охлаждения газа с учётом индивидуальных характеристик аппаратов воздушного охлаждения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2024. – № 8 – С. 567-571. DOI: 10.24412/2071-6168-2024-8-567-568.

Abakumov A. M., Zubkov Yu. V., Abakumov O. A. Control of Electric Drives of Gas Cooling Plants Taking into Account the Individual Characteristics of Air-Cooling Devices // Izvestiya of Tula State University. Technical Sciences. – 2024. – No. 8 – Pp. 567-571. – DOI: 10.24412/2071-6168-2024-8-567-568.

Чжан И., Фан С. и Ли Джи. Обсуждение технологии жидкостного охлаждения холодных пластин и её применения в управлении температурой центров обработки данных // Фронт. Возобновляемая энергетика. – 2022. – № 10 – С. 567-568. DOI: 10.3389/fenrg.2022.954718.

Zhang Y., Fang S. and Li J. Discussion on cold plate liquid cooling technology and its application in data center temperature control // Front. Renewable Energy. – 2022. – No. 10 – Pp. 567-568. – DOI: 10.3389/fenrg.2022.954718.

Фот А. Н., Мельников Д. К. Особенности расчёта холодильных машин с комбинированным охлаждением конденсаторов с учётом климатических и экономических факторов // Омский научный вестник. Серия «Авиационно-ракетное и энергетическое машиностроение». – 2021. – № 4(5). – С. 17-23. DOI: 10.25206/2588-0373-2021-5-4-17-23.

Fot A. N., Melnikov D. K. Features of the calculation of refrigeration machines with combined cooling of condensers, taking into account climatic and economic factors // Omsk Scientific Bulletin. Series «Aviation, Rocket and Power Engineering». – 2021. – No. 4(5). – Pp. 17-23. – DOI: 10.25206/2588-0373-2021-5-4-17-23.

Попов Г. М., Горячкин Е. С., Мельников С. А., Щербань А. И., Гатауллина Е. Д. Газодинамическая оптимизация рабочего процесса одноступенчатой охлаждаемой осевой турбины с дефлектором внутри // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. – 2024. – № 3(23) – С. 144-153. DOI: 10.18287/2541-7533-2024-23-3-144-153.

Popov G. M., Goryachkin E. S., Melnikov S. A., Shcherban A. I., Gataullina E. D. Gas-dynamic Optimization of the Working Process of a Single-Stage Cooled Axial Turbine with an Internal Deflector // Vestnik of Samara University. Aerospace Engineering, Technologies, and Mechanical Engineering. – 2024. – No. 3(23). – Pp. 144-153. – DOI: 10.18287/2541-7533-2024-23-3-144-153.

Саенко И. Б., Котенко И. В., Аль-Барри М. Х. Применение искусственных нейронных сетей для выявления аномального поведения пользователей центров обработки данных // Вопросы кибербезопасности. – 2022. – № 2(48). – С. 87-97. DOI: 10.21681/2311-3456-2022-2-87-97.

Saenko I. B., Kotenko I. V., Al-Barri M. Kh. Application of Artificial Neural Networks for Detecting Anomalous Behavior of Users in Data Processing Centers // Cybersecurity Issues. – 2022. – No. 2(48). – Pp. 87-97. – DOI: 10.21681/2311-3456-2022-2-87-97.

Устинова Л. Н., Сиразетдинов Р. М., Сиразетдинова Е. Р., Устинов Д. А. Энергетический сектор России: экономический аспект // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 13 (2). – С. 401-412. DOI:10.18334/epp.13.2.117105.

Ustinova L. N., Sirazetdinov R. M., Sirazetdinova E. R., Ustinov D. A. The Russian Energy Sector: The Economic Aspect // Economics, entrepreneurship and law. – 2023. – № 13 (2). – Pp. 401-412. – DOI:10.18334/epp.13.2.117105.

Авдокунин Н. В., Яковлев И. В. Утилизация сбросной теплоты центров обработки данных в условиях прямого фрикулинга // Вестник МЭИ. – 2025. – № 4. – С. 86-93. DOI: 10.24160/1993-6982-2025-4-86-93.

Avdokunin N. V., Yakovlev I. V. Utilization of waste heat from data processing centers in conditions of direct refrigeration // Bulletin of the MEI. – 2025. – No. 4. – Pp. 86-93. – DOI: 10.24160/1993-6982-2025-4-86-93.

Карелин Д. Л., Болдырев А. В., Болдырев С. В., Колбин Т. Ю. Анализ испарительного и жидкостного методов охлаждения блоков топливных элементов методом относительных энергетических показателей // Машиностроение. – 2023. – № 3 (10). – С. 25-28. DOI: 10.24892/RIJIE/20230305.

Karelin D. L., Boldyrev A. V., Boldyrev S. V., Kolbin T. Yu. Analysis of Evaporative and Liquid Cooling Methods for Fuel Cell Blocks Using Relative Energy Indicators // Mechanical Engineering. – 2023. – № 3 (10). – Pp. 25-28. – DOI: 10.24892/RIJIE/20230305.

Семёнов И. А., Петров А. В. Прогнозирование свойств и моделирование фазового состояния многокомпонентных систем на языке Python // Современные технологии и научно-технический прогресс – 2023. – № 1. – С. 131-132. DOI: https://doi.org/10.36629/2686-9896-2023-1-131-132.

Semenov I. A., Petrov A.V. Forecasting properties and modeling the phase state of multicomponent systems in Python // Modern technologies and scientific and technical progress – 2023. – No. 1. – S. 131-132. – DOI: https://doi.org/10.36629/2686-9896-2023-1-131-132.

Абрамов В. И., Гордеев В. В., Столяров А. Д. Цифровые двойники: характеристики, типология, практики развития // Вопросы инновационной экономики. – 2024. – № 14(3). – С. 691-716. DOI: 10.18334/vinec.14.3.121484.

Abramov V. I., Gordeev V. V., Stolyarov A. D. Digital Twins: Characteristics, Typology, and Development Practices // Issues of Innovative Economics. – 2024. – No. 14(3). – Pp. 691-716. – DOI: 10.18334/vinec.14.3.121484.

Игнатова Т. В., Житомирский Б. Л. К вопросу о влиянии температуры окружающего воздуха на эффективность газоперекачивающих агрегатов // Тр. РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина. – 2022. – № 1(306). – С. 83-91. – DOI: 10.33285/2073-9028-2022-1(306)-83-91.

Ignatova T. V., Zhitomirsky B. L. On the Influence of Ambient Temperature on the Efficiency of Gas-Pumping Units // Proceedings of the Gubkin Russian State University of Oil and Gas. – 2022. – No. 1(306). – Pp. 83-91. – DOI: 10.33285/2073-9028-2022-1(306)-83-91.

Китаев С. В., Смородова О. В., Сулейманов А. М. Повышение энергетической эффективности газоперекачивающих агрегатов с газотурбинным приводом стационарного типа // Энергобезопасность и энергосбережение. – 2020. – № 3. – С. 16-19. – DOI: 10.18635/2071-2219-2020-3-16-19.

Kitaev S. V., Smorodova O. V., and Suleymanov A. M. Improving the Energy Efficiency of Gas-Pumping Units with Stationary Gas-Turbine Drives // Energy Safety and Energy Conservation. – 2020. – No. 3. – Pp. 16-19. – DOI: 10.18635/2071-2219-2020-3-16-19.

Пивоварова М. В., Гладкий И. Л. Ресурс деталей газотурбинных двигателей в условиях воздействия коррозионных сред // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. – 2019. – Т. 18. – № 3. – С. 109-117. – DOI: 10.18287/2541-7533-2019-18-3-109-117.

Pivovarova M. V., Gladkiy I. L. Resource of parts of gas-turbine engines under conditions of exposure to corrosive media // Vestnik Samarskogo universiteta. Aerospace engineering, technologies and mechanical engineering. – 2019. – Vol. 18. – No. 3. – Pp. 109-117. – DOI: 10.18287/2541-7533-2019-18-3-109-117.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.