«Приоритет 2030»: в Московском Политехе создают систему на основе ИИ для предсказания аварий в энергосетях
Основная задача проекта — раннее обнаружение проблем. Система управления энергетическими сетями на основе искусственного интеллекта сможет прогнозировать аварии и оптимизировать расход топлива. О проекте, получившем поддержку в рамках конкурса грантов им. академика В.Е. Фортова Московского Политеха, рассказывает информационное агентство ТАСС.
«Мы обрабатываем большой объем информации с целью мониторинга и диагностики энергосистем. Благодаря этому возможно точное прогнозирование потребностей в энергетических ресурсах, что помогает эффективнее планировать загрузку энергосистем», — рассказывает автор разработки, старший преподаватель кафедры «Промышленная теплоэнергетика» Московского Политеха Валерия Колищак.
Система использует искусственный интеллект и машинное обучение для анализа больших объемов данных об энергосистемах. Алгоритмы обрабатывают информацию о работе оборудования, нагрузках, потреблении энергии и других параметрах в режиме реального времени. На основе этих данных система будет прогнозировать потребность в энергоресурсах, выявлять аномалии в работе оборудования и предупреждать о возможных сбоях.
Основная задача проекта — раннее обнаружение проблем. Система будет анализировать поведение оборудования и находить отклонения от нормальных показателей. Это должно позволить обнаружить неисправность до того, как она приведет к аварии.
Вторая важная функция — оптимизация работы энергосистем. Нейросети будут учиться перераспределять потоки мощности и балансировать нагрузку так, чтобы снизить потери при передаче энергии и сократить расход топлива. Система будет планировать загрузку мощностей, учитывая прогноз потребления и текущее состояние оборудования.
Перспективы использования
Разработка включает несколько этапов. В дальнейшем планируется тестирование на реальных объектах. Испытательной площадкой станут участки энергосетей, которые курирует Московский аналитический центр в сфере городского хозяйства. Это должно позволить проверить работу системы в условиях реальной эксплуатации на небольших фрагментах московской энергетической инфраструктуры.
По словам Валерии Колищак, система должна научиться работать с разными типами энергоустановок — от котельных и тепловых пунктов до трансформаторных подстанций. Алгоритмы будут адаптироваться под специфику каждого объекта, учитывая его технические характеристики, режим работы и особенности нагрузки. Это необходимо, потому что энергетическая инфраструктура неоднородна: оборудование разного возраста, разной мощности, работающее в разных условиях.
Внедрение таких систем может существенно снизить количество аварий и незапланированных остановок оборудования. Кроме того, оптимизация работы энергосистем позволяет экономить топливо и снижать потери при передаче энергии, что особенно важно для крупных городских систем теплоснабжения и электроснабжения.
Если испытания на московских объектах покажут эффективность технологии, ее можно будет масштабировать на другие регионы. Система проектируется с возможностью адаптации под различные климатические условия и типы энергетической инфраструктуры.
Фото: https://ru.freepik.com/
Справка: грантовый конкурс имени В.Е. Фортова проводится в рамках федеральной программы «Приоритет 2030», в которой Московский Политех участвует со стратегическими проектами «Модульная платформа компактных электромобилей» и «Локализация автокомпонентов».
