Основная проблема: настоящий этап развития энергосистем характеризуется потребностью повышения их интеллектуальности, то есть формирования среды, способной решать задачи эффективного управления всеми компонентами, входящими в энергосистему. Одной из особенностей современных энергетических систем является активный потребитель, имеющий возможность оптимизировать график загрузки своих мощностей, планирование энергопотребления, интеллектуализацию энергопотребления. Помимо того, существуют цифровые системы сбора, обработки, представления, передачи информации посредством сети Интернет. Для решения сложнейшей задачи управления энергосистемами требуется разработка большого количества адекватных реальным процессам моделей, способных описывать процессы, протекающие в рассматриваемой энергосистеме. Цель: разработка моделей, способных адекватно описывать взаимосвязанные процессы, протекающие в рассматриваемых элементах энергосистемы, а также в совокупности связанных элементов. Разработка методов, позволяющих на основе предлагаемых интеллектуальных моделей решать задачи эффективного управления элементами энергетических системам. Методы: для решения задачи повышения интеллектуальности энергосистемы были разработаны нелинейные адаптивные модели электротехнических комплексов энергоемкого предприятия, входящего в энергосистему, на основе балансовых уравнений и методов искусственного интеллекта. В качестве рассматриваемого производства выбрано производство глинозема, обладающего свойствами, инерционности, нелинейности и замкнутости. Этот вид производства был выбран как самый сложный для прогнозирования по причине непредсказуемости изменения энергопотребления при переходе на иные режимы его работы, связанные, например, с поступлением на переработку сырья с иным химическим составом. Результаты и их значимость: разработаны статическая и динамическая модели энергопотребления электротехнических комплексов с непрерывным инерционным нелинейным замкнутым производством на основе методов искусственного интеллекта. Это позволяет отказаться от необходимости использования длинных временных рядов ретроспективных данных. Для рассматриваемого типа непрерывного энергоемкого производства получены динамические характеристики энергопотребления и технологических процессов от основных управляемых параметров, что позволяет предсказывать аварийные ситуации и отчасти техногенные катастрофы. На основе генетического алгоритма решена многопараметрическая оптимизационная задача управления энергопотреблением непрерывного производства с учетом технологических параметров и стоимостных факторов