
У статті здійснюється аналіз застосування математичних моделей для оптимізації використання альтернативних джерел енергії в рамках транспортно-виробничих систем. В умовах сучасних економічних та екологічних викликів, що вимагають скорочення залежності від традиційних викопних енергоносіїв і зменшення викидів парникових газів, перехід на відновлювальні джерела енергії набуває стратегічної важливості. Дослідження охоплює основні типи альтернативних джерел енергії, зокрема електричні транспортні засоби, сонячну і вітрову енергію, біоенергетику, а також водневі та гібридні технології. Особлива увага приділена математичним моделям, що сприяють оптимізації енергоспоживання у процесах транспортування та виробництва. Моделі, що стосуються оптимізації маршрутів електричних транспортних засобів, інтеграції відновлювальних джерел енергії в логістичні процеси, а також багатокритеріальної оптимізації з огляду на економічну та екологічну ефективність, є важливими інструментами для досягнення енергоефективності в цих системах. Крім того, у статті розглядаються проблеми, що виникають при впровадженні альтернативних джерел енергії, зокрема високі початкові витрати, нестача відповідної інфраструктури та нестабільність в роботі відновлювальних джерел енергії. Одним з важливих аспектів є створення стійких енергетичних та транспортних систем, здатних забезпечити надійне та ефективне постачання енергії. Перспективи розвитку технологій альтернативних джерел енергії в транспортно-виробничих системах полягають у вдосконаленні технологій зберігання енергії, інтеграції новітніх розробок та покращенні інфраструктури, що дозволить знизити витрати та екологічний вплив, забезпечуючи сталий розвиток галузі в цілому. У статті також наводяться рекомендації щодо подолання наявних проблем, що сприятимуть більш ефективному переходу до використання альтернативних джерел енергії в транспорті та виробництві.
The article discusses mathematical models for optimizing the use of alternative energy sources in transport and production systems. Special attention is given to electric vehicles as well as renewable energy sources such as solar, wind, bioenergy, and hydrogen technologies. The study explores the opportunities and challenges associated with the transition to alternative energy sources, including high initial costs, imperfect infrastructure, and the instability of renewable energy supply. Mathematical models for optimizing energy consumption, routing of electric vehicles, and integrating renewable energy sources into logistics processes are highlighted separately. The article also evaluates the prospects for the development of such technologies and provides recommendations for overcoming existing challenges to ensure the sustainable development of transport and production systems.
transport and production systems, гібридні системи, environmental efficiency, solar energy, bioenergy, alternative energy sources, екологічна ефективність, водневі технології, wind energy, електричні транспортні засоби, renewable energy sources, вітрова енергія, electric vehicles, оптимізація енергоспоживання, energy consumption optimization, відновлювальні джерела енергії, сонячна енергія, hybrid systems, біоенергетика, транспортно-виробничі системи, логістичні процеси, математичні моделі, hydrogen technologies, mathematical models, альтернативні джерела енергії, logistics processes
transport and production systems, гібридні системи, environmental efficiency, solar energy, bioenergy, alternative energy sources, екологічна ефективність, водневі технології, wind energy, електричні транспортні засоби, renewable energy sources, вітрова енергія, electric vehicles, оптимізація енергоспоживання, energy consumption optimization, відновлювальні джерела енергії, сонячна енергія, hybrid systems, біоенергетика, транспортно-виробничі системи, логістичні процеси, математичні моделі, hydrogen technologies, mathematical models, альтернативні джерела енергії, logistics processes
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
