Профиль «Интеллектуальные энергетические системы» посвящён энергетическим системам ближайшего будущего. Построение архитектуры «Интернета энергии» предполагает создание многочисленных надёжных гибких энергосистем, способных в любой ситуации эффективно распределять электроэнергию, использовать альтернативные источники и взаимодействовать с рынком мощностей.
Отдельной задачей является работа с биржей экономических микроконтрактов в энергетике, осуществление которой является одной из главных задач технологии Smart Grid и предполагает применение автоматизации, создание оптимальных стратегий и алгоритмов анализа параметров энергосети. Эта задача постепенно приближается к реализации и продолжает расти потребность в эффективных мультиагентных алгоритмах.
Получить реальный опыт командного управления сложными киберфизическими системами и написания программ для их управления, на практике познакомиться с понятиями гибкости и баланса, динамического ценообразования в проектах «Интернета энергии» участники смогут в финале профиля. Пройдя отбор, самые сильные команды будут соревноваться на интерактивных стендах, позволяющих моделировать энергосистемы от проектирования топологии сети (с объектами генерации — электростанции, ветрогенераторы и т. п., с потребителями разного уровня: дома, больницы, промышленность) до программного управления энергосетью, взаимодействующего с рынком электроэнергии.
О том, как это было, смотрите в видео с прошлых финалов:
На первом этапе участникам предстоит решать задания по математике и информатике.
Второй этап командный, поэтому оцениваться будет командный результат. Главная задача второго этапа — формирование команды. Чем лучше вы выстроите командную работу на втором этапе, тем больше шансов на победу у вас будет в каждом из этапов.
Что нужно? Не боятся общаться, учиться эффективно распределять задачи, искать сильные стороны каждого участника вашей команды, успеть за второй тур нарастить общекомандные навыки — и коммуникативные, и профессиональные. Решить задачи максимально эффективно и результативно.
Что ждёт? Задачи в стиле проекта «Эйлер» — математическая, физическая задача, решение которой нужно реализовать в виде работающей программы.
Будут затронуты следующие темы:
Для решения каждой задачи команды должны будут написать программу на языке Python 3 и загрузить её текст на сервер для проверки. Необходимы базовые навыки программирования на языке Python версии 3, поскольку это является неотъемлемой частью финального задания.
Чем готовы помочь? В течение второго этапа будут проводиться вебинары, на которых участники и наставники могут задавать вопросы по задачам разработчикам. За расписанием вебинаров следите в группе профиля в VK.
КАК ГОТОВИТЬСЯ КО ВТОРОМУ ЭТАПУ
Что можно делать?
1. Открыть задачники прошлых лет и решать задачи из них.
Кстати, во время этого процесса можно попробовать распределять задачи сразу между участниками команды у вас в кружке или школе, или если вам удалось уже найти себе команду из других регионов, то вместе с ними. Или можно попробовать свои силы практически, воспользовавшись курсами задач за прошлые годы.
Ссылки на все материалы вы найдёте ниже.
2. Познакомиться с разными стратегиями в теории игр — изучить различные игровые стратегии: кооперация, конкуренция, «око за око», «око за два ока», «вечная кара» и многие другие варианты чистых и смешанных стратегий. Поняв основные стратегии, вы сможете использовать эти знания во втором туре, а попробовать применение стратегий и их комбинаций у вас будет возможность в финале.
3. Познакомиться с теорией аукционов — понять классификацию, принятую в этой области, чтобы при начале реальной работы задачи для вас были понятны и главной сложностью представлялось нахождение интересных решений.
4. Понять, что теория вероятностей увлекательна и практически полезна.
5. Познакомиться с основными понятиями теории графов и дискретной математики.
6. Познакомиться с основными представлениями и конкретными реализациями численных методов.
7. Подтянуть навыки программирования на Python. Необходимые основы можно почерпнуть в курсах (ссылки ниже на этой странице). Помимо самого языка, рекомендуем рассмотреть NumPy, MatPlotLib, изучить работу с форматами CSV и JSON.
8. А также можно успеть познакомиться с машинным обучением/
Что нужно делать? Советуем посещать все вебинары, на которых команда разработчиков будет давать подробные консультации по второму туру. А также добавиться в чат участников второго тура, ссылка на который будет у вас в личных кабинетах после прохождения во второй тур — там вы сможете задавать организационные вопросы и общаться друг с другом.
В финале командам предстоит испытать себя в проектировании и управлении Интеллектуальными сетями на аппаратно-программном комплексе «Интеллектуальные энергетические системы», разработанном компанией «Полюс-НТ». Комплекс представляет собой модель небольшого поселения с объектами генерации (электростанции, ветрогенераторы и т. п.), потребителями разного уровня (дома, больницы, промышленность) и соединяющей сетью. Комплекс воссоздает реальные условия — изменения освещённости, ветра и т. д.
Команды в финале ждет распределенный турнир сразу на нескольких площадках. Победителем станет команда, сумевшая не только построить наиболее оптимальную сеть, но прежде всего написавшая оптимальный алгоритм управления сложной системой в постоянно изменяющихся условиях. Команды работают в двух режимах — подготовка и испытание на стенде. Во время подготовки команды рассчитывают и конструируют умную сеть, программируют её работу (работа за компьютерами, сборка схем и т. п.). Во время испытания на комплексе команды проверяют работу своих алгоритмов.
При работе с элементами стенда будут решаться следующие задачи:
Для этого участники должны написать программу управления распределённой энергетической сетью, управляющей стендом. Программа должна каждый ход выбирать оптимальный график производства, накопления и расхода ресурсов в зависимости от потребления и имеющихся источников энергии. И всё это — без участия человека. Сама. Участники профиля будут работать с очень сложной системой, с огромным количеством случайных и неслучайных параметров и пытаться разобраться с тем, как же устроена эта система.
В этом году командам впервые будет предоставлена возможность самим конструировать визуализацию тех данных, которые они сочтут для себя важными при решении задач проектирования и управления сложными энергосистемами в реальных условиях (модуляции реальных изменений ветра, изменения освещенности и т.д.). А значит в команде усилится роль аналитиков данных, которые будут выдавать уже не просто рецепты в виде некоторых чисел или бинарных решений, а позволят получать данные в виде особых срезов визуализации. Те же, кто будет осуществлять динамическое управление с помощью алгоритмов будут находится в условиях, когда именно структура данных и определяет функциональность алгоритмов. Результатом станет реальный опыт работы со сложными разнородными быстро меняющимися данными в киберфизических системах, которые приобретают все большее распространение в современном мире.
В финале участникам требуются навыки и знания из школьной программы, а также самостоятельно приобретенные на хакатонах и из требуемых для решения задач второго этапа. Но самым важным фактором успешного участия в финале является слаженность команды. Именно от эффективности действий каждого участника команды, и командной коммуникации будет зависеть результат.
КАК ГОТОВИТЬСЯ К ФИНАЛУ
Что делать?
1. Изучите сильные стороны всех членов команды и эффективно распределить роли необходимые в команде. Какие именно читайте ниже.
2. Изучите задания прошлых лет на финалах трека, подумайте над стратегиями, которые вы сможете применить на финале. Задача конечно будет иной, чем в прошлые годы, но если вы подготовитесь, то сможете найти новые интересные решения и решать новые задачи на более высоком уровне.
3. Ещё раз вернитесь к задачам второго тура, найдите другие варианты их решения, изучите темы, на которые во время второго тура не хватило времени. Советуем не пропускать те темы, которые были непонятны, ведь они будут на финале и были включены во второй этап не просто так.
Основной канал для наставников профиля ИЭС в телеграмме «ИЭС_Образовательная программа для наставников» (@ips_ep). Вся информация, методические материалы и анонсы следующих вебинаров по образовательной программе будут появляться в нем.
В телеграмм-канале Future Edtech – Будущее образовательных технологий (@FutureEdTech) можно найти анонсы видео и материалов видео-курса «ОНТИ. Инструкция по применению» — совместного проекта Олимпиады КД НТИ и Полюс-НТ.
ЗНАНИЯ
Математика:
Информатика:
Дополнительные материалы: интеллектуальная энергетика (знаниевый блок, более глубокое освоение в ходе второго тура и хакатонов)
Hard Skills:
Soft Skills:
Для участия во втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 3−5 человек:
Совместно аналитики должны быть способны определить какие данные важны для создания алгоритмов управления и что будет являться управляющими параметрами.
Совмещение ролей возможно, но очень не советуем 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.
Второй тур, но в особенности финал включают в себя задачи, которые можно решать на разной глубине. Поэтому, если в вашей команде будут присутствовать все компетенции и вы сумеете слаженно работать под руководством капитана, вы сможете не только решить задачи на приемлемом уровне, а действительно побороться за победу.
Курс «Algorithms. Explained and Animated» (англ. язык)
Теория игр
Теория вероятностей для начинающих
Теория вероятностей – наука о случайности
Основы теории графов
Основы дискретной математики
Численные методы: решение нелинейных уравнений
Вероятность: примеры и задачи
Методическое пособие. Профиль «Интеллектуальные энергетические системы» 2017/18
План хакатона по профилю «Интеллектуальные энергетические системы»
Задания всех этапов профиля «Интеллектуальные энергетические системы» 2017
Введение в машинное обучение
Программирование на Python для решения олимпиадных задач
Введение в Python
Программирование на Python
Курс «Математика и Python для анализа данных»
Александр Филатов «Теория и практика аукционов». Часть 1
Материалы заданий 2016
Материалы заданий 2018/2019
Материалы заданий 2019/2020
Курсы задач 2015/16 учебный год
Курсы задач 2016/17 учебный год
Курсы "Задачи Олимпиады НТИ (2017-2018 гг)
Курсы задач 2018/19 учебный год
Курсы задач 2019/20 учебный год