Туребаева Аина Азаматовна
Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті
Ақпараттық жүйелер
Переход к атомной энергетике является одним из ключевых направлений декарбонизации электроэнергетического сектора. Казахстан, генерируя около 70% электроэнергии за счет угля и обладая 43% мировых запасов урана, находится в уникальном положении для реализации данного перехода. Вместе с тем строительство АЭС на основе реакторов ВВЭР-1200 вблизи озера Балхаш обусловливает необходимость комплексного прогнозирования как климатических, так и радиационных последствий. Актуальность разработки соответствующей системы определяется отсутствием интегрированных отечественных инструментов, объединяющих анализ выбросов СО2 и радиационного фона в едином цифровом решении.
Целью настоящей работы является разработка программной системы прогнозирования выбросов СО2 и радиационного фона при переходе Казахстана к атомной энергетике. В рамках данного исследования была спроектирована архитектура системы прогнозирования, базирующаяся на методах машинного обучения и интеграции распределенных данных. В качестве основного хранилища информации используется реляционная база данных PostgreSQL, обеспечивающая надежное хранение временных рядов данных экологического мониторинга и показателей энергопотребления. Сбор данных осуществляется с помощью разработанных модулей на языке Python, которые агрегируют информацию из открытых метеорологических источников и отчетов энергетических агентств.
В основу системы положены три прогностических модели. Нейронная сеть LSTM с архитектурой из двух рекуррентных слоев (64 – 28 скрытых единиц) обучена на временных рядах потребления топлива и объемов выбросов за 2000 – 2024 гг. и демонстрирует точность RMSE = 2,31 Мт СО2 при R2 = 0,923. Модель системной динамики осуществляет детерминированную симуляцию энергосистемы на период 2025 – 2060 гг. по трем сценариям ввода ядерных мощностей: базовый ( 2 × 1200 МВт), зеленый (4 × 1200 МВт) и консервативный (1 × 1200 МВт). Согласно результатам моделирования, сценарий «Зеленый» обеспечивает снижение удельной углеродоемкости сети с 821 до 246 г СО2/кВт⋅ч к 2048 году. Для оценки радиационных рисков применена модель гауссова рассеяния, позволяющая рассчитывать поле концентрации радионуклидов при нормальной эксплуатации и авариях уровней INES 1–5. Расчеты показывают, что доза облучения населения при нормальной эксплуатации не превышает 0,001 мЗв/год на расстоянии 1 км, что составляет менее 0,1% от лимита МАГАТЭ.
Программная реализация системы выполнена на языке Python 3.12; серверная часть построена на микрофреймворке Flask с подключением к реляционному хранилищу через ORM-слой SQLAlchemy. Схема базы данных PostgreSQL насчитывает восемь таблиц с совокупным объёмом 382 записей и охватывает временные ряды генерации, параметры сценарного моделирования, результаты радиационного мониторинга и оценочные метрики моделей. Внешнее взаимодействие обеспечивается через унифицированный REST-интерфейс, включающий восемь точек взаимодействия для запроса агрегированных показателей, сценарных прогнозов и данных мониторинга. Графическое представление результатов формируется средствами библиотек Matplotlib и Seaborn: система автоматически генерирует восемь тематических диаграмм — от сводного аналитического дашборда до детального сравнения сценариев декарбонизации. Все вычисляемые показатели извлекаются непосредственно из базы данных, что обеспечивает воспроизводимость и актуальность представляемых результатов.
Результаты верификации на ретроспективных данных 2015–2024 гг. подтверждают адекватность предложенных моделей. Анализ радиационного фона озера Балхаш за 2020–2024 гг. (60 ежемесячных замеров) показал, что среднее значение составляет 0,125 мкЗв/ч при стандартном отклонении 0,006 мкЗв/ч, что соответствует норме МАГАТЭ и составляет 25 % информационного уровня (0,5 мкЗв/ч). Индекс Херфиндаля–Хиршмана текущей энергосистемы равен 4525 пунктам, что характеризует высокую концентрацию генерации на ископаемом топливе и обосновывает необходимость диверсификации.
Разработанная система обеспечивает комплексную поддержку принятия решений при планировании энергетического перехода. Открытая архитектура на основе стандартных протоколов позволяет масштабировать решение для задач государственного энергетического планирования и экологического мониторинга.
