У вас дома есть солнечные панели, ветрогенератор или просто аккумулятор, которые обычно работают только на вас. Но если объединить тысячи таких домов в одну цифровую сеть — получится виртуальная электростанция (VPP — Virtual Power Plant).

Такая модель уже масштабируется в Техасе. Компании SOLRITE Energy и Sonnen запустили программу, в рамках которой частные дома могут стать частью виртуальной электростанции. Батарея устанавливается без первоначального взноса: пользователь платит $20 в месяц плюс 12 центов за кВт·ч. Для сравнения, средний тариф в Техасе составляет чуть более 16 центов за кВт·ч.

Ожидается, что к 2026 году программа добавит 600 МВт·ч управляемой мощности.️ Это сопоставимо с крупным промышленным накопителем — только распределенным по тысячам домов. Этот пример показывает, как цифровизация меняет архитектуру энергетики: вместо централизованной модели появляется распределенная, гибкая и управляемая в реальном времени.

Больше интересной информации про источники энергии и энергетику в телеграм-канале ЭнергетикУм

#виртуальнаяэлектростанция #электростанция #США

Ладно, я уже говорил, что не первый год читаю Пикабу и прекрасно знаю, что таких здесь не любят. Поэтому забудьте про плюс, всё равно они ни на что не влияют. А, собственно, пост сподвигло меня написать большое количество публикаций, которые я последнее время вижу в лентах разных сообществ, на тему работы в IT-сфере в Японии. Причем, как правило, авторы занимают диаметрально противоположные позиции - одни пишут, что любой айтишник мечтает попасть в Японию, другие же - что работа программистом здесь - сущий ад. Скажу честно, судя по разговорам со многими знакомыми-айтишниками, я больше склоняюсь ко второй позиции, но сегодня хотелось бы немного обсудить, почему так происходит? почему в США, Европе и России айтишники традиционно занимают высокие строчки в рейтинге зарплат, а в Японии с трудом пробиваются в первую десятку?

Сразу оговорюсь: сам я к IT отношения не имею. Однако за время учебы в аспирантуре и работы в Японии я успел пообщаться со многими людьми, имеющими отношение к этой сфере. Поэтому мое мнение, конечно, нельзя считать экспертным, но все же оно основано на достаточно широком вопроса. Так что примите это как один из взглядов на проблему.

Итак, для понимания текущей ситуации стоит откатиться примерно на полвека назад. Япония — это еще очень преуспевающая страна, чьи технологии известны по всему миру. Японские гиганты, такие как Sony, Toshiba, Nikon и т. п., производят революционные продукты — магнитофоны, плееры и прочие важные бытовые приборы, которые пользуются ажиотажным спросом во всех развитых странах. Таким образом, в обществе, где производственные технологии становятся одним из столпов его существования, профессия инженера приобретает почет и уважение.

Мой начальник рассказывал мне любопытную историю: когда он только устраивался на завод в должности инженера после института, им запрещали общаться с производственными техниками, потому что, мол, не с руки барину с крестьянами якшаться. Не знаю, сколько в этой истории правды, но факт остается фактом — инженер в те времена был очень уважаемой и высокооплачиваемой профессией. А вот такие вещи, как софт, традиционно рассматривались неким приложением к высокотехнологичной продукции, поэтому программисты считались своего рода придатком, позволяющим электронным устройствам функционировать.

Но время шло, устройства становились все более сложными и требовали все более продуманного программного обеспечения. Япония, с упоением создававшая все более продвинутые механизмы, внезапно оказалась в стороне от общемирового тренда «на софт». Большую роль в этом сыграл и кризис девяностых. Однако для нас важно следующее: поколение, начавшее работать в 70–90-х годах и сейчас занимающее большинство руководящих должностей, выросло в мире, где инженеры — это главная движущая сила экономики страны, а программисты — лишь вспомогательные специалисты, нужные для того, чтобы итоговые продукты нормально функционировали.

Отголосками этого до сих пор служат и повсеместное использование факсов, и огромная роль наличных платежей, и общий сравнительно низкий уровень цифровизации. Однако со временем ситуация меняется: молодое поколение управленцев уже выросло в мире интернета и прекрасно понимает значение IT-технологий в современных реалиях. Поэтому уже сегодня можно встретить вакансии для топовых специалистов с зарплатами, соизмеримыми с уровнем США. Более того, даже за последние пять лет я вижу очень существенный прогресс в этой области. Например, банки наконец обзавелись приложениями с порой даже вполне адекватным дизайном, а не просто веб-страницей с минимумом функционала и вырвиглазной палитрой.Так что, наверное, стоит отметить: Япония движется в одном тренде со всем миром, и пройдет еще лет пять — и мы наконец-то получим свой вариант «Яндекс-такси».

Ладно, если было интересно, пишите, буду рад пообщаться в комментариях. Тегов натыкал, как Бог на душу положил, так что если подскажете, чего добавить или убрать - буду рад

Сейчас же я вам постараюсь рассказать смысл этих дифференциальных уравнений (далее по тексту - дифф.ур) или же какую они играют важную роль в нашей жизни. А вернее - важную роль при развитии современных технологий, цифровизации и т.п.

Сразу скажу, что я не прям математик и отличник, но постараюсь своими словами, свой логикой донести до вас своё представление.

По сути математика как и любая другая дисциплина позволяет взглянуть на наш окружающий мир с разных сторон, описывать его с разных взглядов, и поэтому каждый человек его воспринимает по-своему (кто к чему как говорится склонен). Математика в свою очередь позволяет описывать процессы, явления в этом мире в виде формул, в виде каких-либо закономерностей, показывать вероятность событий в числах, собирать статистические данные и осуществлять прогнозирование и т.д.
И в первую очень это нужно тем, кто двигает прогресс, кому нужны расчеты и исследования (научные кадры, инженеры).

Если же обычные уравнения описывают простые статические закономерности, например:
простая формула движения машины (т.е. через сколько времени ты приедешь к пункту назначения, выдерживая постоянную скорость);
или радиальная скорость вращения минутной стрелки (т.е. через 60 секунд минутная стрелка сместится на 360/60 градусов).

То дифференциальные уравнения позволяют описывать систему ЦЕЛИКОМ (в идеале конечно же), т.к в жизни имеются переходные процессы. Соответственно, когда заходит речь о динамике - статистические уравнения становятся сложнее, приобретая вид дифференцированных. Суть переходного процесса заключается в том, что мы переходим от одного статического положения к другому статическому.

Например (№1), ехали с одной скоростью (статическое движение), разогнались до другой скорости и продолжили ехать дальше с новой установленной скоростью (снова статическое).

Хотя в жизни это практически никогда не случается, ибо любое внешнее воздействие выводит систему из равновесия.

Простой пример (№2). Небольшая горочка или ямка, небольшой перевозимый груз или плохое топливо, тепло на улице или холодно (как внешние факторы) хотя бы минимально, но будет влиять на скорость машины, на расход топлива, на температуру двигателя, и эти процессы в real life никогда не будут статичными, и всему этому в математике как раз дается описание этим явлениям в виде дифф.ур. А организм - это вообще целый ансамбль переходных процессов внутри человека (динамичный и попрой непредсказуемый, биохимия и образ жизни дают о себе знать).

Так вот вернемся к дифф.ур. В одном дифференциальном уравнении зашито БЕСКОНЕЧНОЕ количество обычных уравнений, поэтому я и сказал ранее что дифф.ур. - это описание ЦЕЛОЙ СИСТЕМЫ, которая будет зависеть не только от НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ, но и иметь какие-то свои КОЭФФИЦИЕНТЫ, которые будут охарактеризовать динамику переходного процесса (резкость графика функции, её крутизну, импульсивность и т.д).

Пример (№3). У нас есть график скорости машины (зависимость скорости от времени). Найдя производную в одной какой-нибудь точке, можно определить тем самым ускорение машины (конкретно в тот момент времени). Величина ускорения при этом будет охарактеризовываться величиной угла наклона касательной к оси х в этой точке. Но найдя первообразную этого же ускорения, выполняя тем самым обратное действие (как это делается при решении дифф.ур с нахождением интеграла), мы сможем построить ТОЛЬКО линейный график функции.
И что нам потом этот линейный график даст? Да ничего путного! Это просто прямолинейный график, в котором мы знаем только угол наклона, который можно построить где угодно на плоскости, на любой высоте (относительно координаты х и y).

Поэтому при решении дифф.ур (при нахождении интеграла) появляются как раз те самые непонятные константы (С), которые гласят о том, что уравнений может быть бесконечно, и эти константы позволяют (если рассматривать данный пример) устанавливать конкретное положение прямой на графике.

И теперь для того, чтобы попасть в нужную нам исходную точку, нам необходимо найти эту самую константу, а для этого потребуются исходные данные (начальные условия) в виде скорости V и времени t в исходной точке. Попадая в эту точку, мы находим частное решение (уравнение со всеми известными коэффициентами). Что нам может дать это частное решение в данном случае? Спрогнозировать какая будет скорость за ближайшее время (в данном случае это через 1-3 секунды). Но как вы понимаете, это далеко не точные данные, т.к. первоначальный график был не линейный, а хаотичный. С помощью одной проведенной такой процедуры мы не построим исходный график движения, мы лишь его охарактеризовываем только в один какой-то конкретный момент времени.

Какой мы можем сделать из этого всего вывод. Общее решение дифф.ур. — это когда мы находим бесконечное количество уравнений у системы, а частное решение — это когда среди всех полученных уравнений мы находим то самое, которые нам нужно исходя из начальных условий.

Теперь для наглядности продемонстрирую самое настоящее дифф.ур. на простом бытовом примере. По каким законам у нас происходит остывание воды в кружке? Как вы понимаете, этот процесс не линейный и к тому же зависит от множества внешних факторов.
В качестве таких внешних факторов выступают как минимум: объем воды, теплоёмкость жидкости (молока, воды, киселя), конвекция воды (соответственно накрыта ли кружка блюдцем или нет), испарение (влажность в комнате), теплопередача кружки (фарфор, пластик, алюминий), температура комнаты, площадь поверхности, и т.д. Под последним подразумевается, что если мы перельем горячую воду из кружки в противень, то она остынет намного быстрее, т.к. она растекается по большой площади.
Поэтому чтобы описать процесс одним простым уравнением (не дифф) - нужно соблюсти ВСЕ вышеуказанные внешние условия, и подобрать все подходящие коэффициенты, но это как вы понимаете практически нереально. Поменяется чутка объем - закон изменения уже будет немного другим, а это соответственно новое уравнение.
Так вот вся эта система будет описываться следующим уравнением:

dT/dt = -k(T-Tкомн)

Как я читаю это уравнение: "изменение температуры dT по изменению времени dt (или же скорость изменения температуры) равно крутизне графика", где "показатель крутизны зависит от коэффициента k и разницы между температурами". Другими словами, чем больше разница между температурами, тем круче будет график и тем быстрее значит остынет вода и наоборот. Поэтому приближаясь к комнатной температуре вода начинает остывать очень медленно.

Что такое dT/dt?
Буква d - означает ПРОЦЕСС изменения (в моём понимании).
Если мы просто проведём касательную к графику и достроим треугольник, то угол наклона как раз будет описываться коэффициентом T/t, что соответствует прямой y=kx+b, где b мы принимаем за ноль (т.к высота графика относительно оси y не влияет на данный анализ), y - это температура Т, х - это время t.
Теперь давайте попробуем визуально начать увеличивать треугольник, и как вы понимаете процесс его увеличения никак не влияет на этот коэффициент T/t, т.к пропорции треугольника остаются прежними, и угол остаётся тем же. А если наоборот его уменьшать до бесконечности? Всё равно даже у этого милипи*дрического треугольника, у которого стороны T и t стремятся к нулю, пропорции останутся теми же, угол будет тем же, и коэффициент соответственно не поменяется и будет тоже прежним. И вот как раз этот dT/dt и охарактеризовывает угол наклона графика относительного этого достроенного маленького до бесконечности треугольника (если это можно так выразиться в простых словах). Т.е., другими словами, dT/dt - характеризует угол наклона графика в той самой точке.

Теперь просто вбиваем написанное выше уравнение в калькулятор и выводим результат (нет смысла изъё*ываться ручным счетом). Как решается это дифф.ур. — это не про данную статью, это уже целый курс по высшей математике, расписывать здесь не вижу смысла, я передаю лишь смысл этого всего. Итак, получаем решение

T(t) = Tкомн + (С)*e^(-kt) - экспоненциальная функция

Как выводилась "е" в математике - это тоже другая история. Сейчас это нам не интересно.

И вот у нас из одного диф.ур, описывающего систему, получается множество раличных уравнений, зависимых от времени t, коэффициента k и константы C. Другими словами - уравнение с параметрами.

В качестве константы C у нас будет (To - Tкомн) - в физике это, кстати, будет называться перегревом, где Тo — это температура в нужной нам точке (в той точке, которую мы хотим выбрать для расчета, например 90град.)

Зная все необходимые данные, мы можем построить точную зависимость остывания воды для конкретного случая. И затем можем уже решить простое уравнение в любой точке (любого момента времени t).

И если с константой С, комнатной температурой Ткомн и временем t всё понятно. То, как теперь, собственно, найти ту самую k, зависимую от множества раннее указанных факторов??? Самый простой способ — это провести лабораторную работу у себя дома - измерить температуру естественного остывания воды. Нам лишь нужны точки (замер температуры) в разный момент времени (t = 0, 1, 2, 3 ... 30 мин).
Без этих точек у нас не получится вывести дифф.ур.

Все просто: Измерили, забили точки в эксель, построили эмпирический график))

Далее строим второй график только уже не по измеренным данным, а по формуле, указанной выше. Подставляем те же t, а коэффициент k подбираем вручную, чтобы теоретическая зависимость максимально повторяла экспериментальную (эмпирическую).

Теперь повторяем эксперимент с разными кружками, с разным объемом, с блюдцем / без блюдца, подбираем тем самым коэффициент k на все случаи жизни.

Поздравляю! Вы построили тепловую модель остывания воды!

Теперь вы можете не пользоваться термометром, а лишь рассчитывать температуру воды в любой момент времени когда захотите.

Делать конечно же это на постоянной основе вручную и при этом отслеживать тайминг — это само-собой очень муторно и очень неудобно. Однако подобные тепловые модели позволяют избавиться, к примеру от лишних датчиков в различных системах, или же сравнивать расчетные данные с реальными (фактическими), ведь компьютер способен в режиме реального времени производить мониторинг системы, выполнять более миллион операций/вычислений за долю секунды, для компа это не сложно, компу нужны лишь алгоритмы и заданные условия, для этого, собственно, предусмотрены специализированные ПО.

То, что я привёл выше - это лишь сааааамое простое диф.ур, которое имеет только отдалёёёёённое приближение к реальности. На деле же эта система будет выражена в более сложном виде, и скорее всего она будет описываться диф.ур. 2-го или 3-го порядка, система, которую невозможно будет описать в максимальной точности. Все, потому что невозможно в реальной жизни учесть прям все-все влияющие факторы и представить это в виде одной буквы k, как это сделал я для наглядности. В свою очередь эти коэффициенты k в жизни (как ни странно) ТОЖЕ динамичные! И они состоят из множества других коэффициентов, которые по-хорошему надо описывать законами физики /научно-обосновывать, а не тупо подбирать вручную. Поэтому представленное в данной статье дифференциальное уравнение описывает в ПРОСТОМ ВИДЕ систему остывания воды. И описать систему мы можем только в очень приближенном виде.

Так, где же ещё применяются дифф.ур.? Да на самом деле много где:

Расчеты электронных схем, в которых используются конденсатор, катушка, аккумулятор (т.к. эти элементы являются накопителем энергии)

Расчеты тепловых процессов (в двигателях, устройствах, в той же электронной схеме)

Расчеты нагрузок и моментов (в строительстве и проектировании)

Имитация жизненного цикла элементов, приборов, конструкций

Гидродинамика и аэродинамика

Динамичные процессы (разгон двигателя)

Картинки если что я просто в инете взял (не я рисовал)

В общем дифф.ур. позволяют моделировать процессы сложных системах, которые зависят от многих факторов, от начальных условий, процессы, которые можно максимально близко привести в соответствии с реальностью, но не повторять их в точности.

Надеюсь было интересно и полезно)

Первые банки в Российской империи появились в 1754 году. Они только давали кредиты дворянам и влиятельным купцам. В XIX веке открылись сберкассы и Государственный банк (1860), где уже принимали вклады и выдавали ссуды простым людям. Тогда отдельной поддержки не было: клиентов обслуживали кассиры, управляющие банками и клерки.

В СССР создали единую систему Госбанка с разветвлённой сетью сберкасс. Обслуживание стало массовым, но вот сервиса в современном понимании не существовало. Конкуренции не было, банки не стремились привлекать людей. Так что посетители стояли в длинных очередях, и получали услуги в основном лично. В теории в банк можно было позвонить, но об отдельной службе поддержки речи не шло.

В 90-е появились коммерческие банки, а с ними — конкуренция. Тогда же, в 1990 году, родился ВТБ и его служба поддержки в отделениях. Чтобы проконсультироваться, клиенту нужно было обязательно прийти в офис и занять очередь.

Как начала работу онлайн-поддержка?

Контакт-центр в ВТБ запустили в 2005 году. Тогда с клиентами работали не более 100 человек. Они принимали звонки, заполняли бумажные анкеты на кредит наличными и распределяли их по шести дополнительным офисам Москвы. Централизованной базы знаний по продуктам и услугам тоже не было, всю информацию искали в вордовских файлах.

В 2010-е игра изменилась. Служба поддержки стала единой «точкой входа» и настоящим «голосом банка» для клиентов всех регионов, её значимость возросла. Менялись и технологии. Благодаря мобильным приложениям, онлайн-чатам, мессенджерам и соцсетям обслуживание стало удобнее. С помощью этих каналов клиенты могли получать консультации, не отрываясь от дел. Но для решения срочных и сложных вопросов по-прежнему использовали телефонные звонки.

А что с интернетом?

2013 год — снова время больших изменений: обновлялись IT-системы, процессы и структура, чтобы работать быстрее и быть ближе к клиентам. Компания расширила возможности контакт-центра: клиенты смогли по телефону подавать заявки на перевыпуск и выпуск дополнительных карт. Служба поддержки начала работать по мультиканальной модели и активно расширялась.

В 2019-м поддержка стала такой, какой мы знаем её сейчас. Появились голосовой помощник и чат-бот в ВТБ-Онлайн — часть обращений автоматизировали. Для VIP-клиентов добавили голосовую биометрию.

В 2021-м команда начала внедрять интеллектуальную маршрутизацию звонков с использованием ИИ, а в 2022-м уже применяла нейросети вовсю. Тогда в банке запустили проект «Нового рабочего места оператора КЦ». Впервые искусственный интеллект начал автоматически определять тему обращения и «объяснять» сотрудникам, что интересует клиента: банковские карты, ипотека или потребительский кредит, предлагая варианты ответа. Это помогает операторам быстрее решать вопросы клиентов, меньше отвлекаясь на рутинные задачи.

В августе 2025-го контакт-центр отметил 20-летний юбилей. Сейчас у него 12 филиалов в разных городах России, где работают более 4000 сотрудников. Ежемесячно операторы обрабатывают около 11,5 млн обращений, более 70% из них — автоматически с помощью голосового помощника и чат-бота. При этом 85% звонков принимаются в течение минуты, а в чате обрабатывается 91% вопросов без помощи оператора.