ЦОДы и искусственный интеллект требуют колоссального количества электроэнергии - и желательно дешёвой. Согласно генеральной схеме размещения объектов электроэнергетики в нашей стране, планируется ввод внушительного объёма генерирующих мощностей(порядка 47 ГВт).

Вот только небольшая часть мнений от экспертов отрасли:

Однако даже эти планы несколько отстают от растущего потребления, обусловленного развитием ИИ. При этом всеми этими мощностями нужно грамотно управлять — а значит, критически важен подготовленный персонал. В статье я хочу поделится своим видением относительно этого вопроса.

Необходимость тренажёрной подготовки стала очевидной ещё более 60 лет назад.

Небольшая историческая справка. В конце 1920-х годов Эдвин Линк, который до этого работал на семейном предприятии по производству пианино и органов, придумал способ обучать пилотов безопаснее и дешевле. Он использовал инженерные знания, полученные на фабрике отца: взял органные мехи, компрессор и систему клапанов, чтобы с помощью сжатого воздуха имитировать движения самолёта — крен, тангаж. Так появилась первая версия, которую иногда называли «Pilot Maker», а позже закрепилось название Link Trainer (также «Blue Box»). Линк получил на неё патент в 1931 году. Поначалу устройство даже пробовали продавать как аттракцион в парках развлечений, но настоящий прорыв случился в 1934 году: после серии аварий из-за того, что пилоты не умели летать «вслепую» (по приборам, в облаках или тумане), ВВС США закупили несколько таких тренажёров для обучения. Во время Второй мировой войны Link Trainer широко применялся для подготовки пилотов.

А в 1968 компанию купил Singer – тот самый, что производил швейные машинки. И компания Singer-Link начала разрабатывать компьютерные тренажёры для АЭС и ТЭЦ в конце 1960-х — начале 1970-х годов.

О первых тренажерах, архитектуре и вызовах рекомендую ознакомиться с этими материалами https://proatom.ru/modules.php?name=News&file=print&sid=4239&ysclid=mr3ucmzvrq978689530 и https://elib.biblioatom.ru/text/istoriya-atomnoy-energetiki_v3_2003/p147/ .

Сегодня тренажёры в электрогенерации — уже привычная практика, но, к сожалению, они есть далеко не на каждом объекте. Причины кроются не только в технологических и организационных барьерах, но и в экономике: в конечном счёте всё упирается в деньги.

Один из самых наглядных аргументов в пользу использования тренажёров — стоимость простоя. Например, простой атомного энергоблока-«тысячника» может обходиться примерно в 1 миллион долларов в день. Если тренажёр помогает повысить индекс готовности персонала хотя бы на несколько процентов, это напрямую снижает вероятность ошибочных действий и, как следствие, неплановых остановок — а значит, даёт ощутимую экономию.

Впрочем, в тепловой генерации нередко можно услышать контраргумент: «У нас не АЭС, у нас другая специфика». Однажды я обсуждал внедрение тренажёра, цифрового двойника и математических моделей с главным инженером одной генерирующей компании. Он относился к идее экономии топлива через обучение со скепсисом — и в этот момент ему позвонили: сообщили об остановке современного энергоблока парогазовой станции. Причиной оказалась ошибка оператора. Случай показательный: он наглядно демонстрирует, насколько критичен человеческий фактор и как важно минимизировать риски за счёт качественной подготовки.

Какие экономические эффекты можно получить от внедрения тренажёров

Чтобы оценить окупаемость, стоит провести расчёты: определить срок возврата инвестиций в зависимости от количества тренажёров и масштаба внедрения. Но экономический эффект не ограничивается только предотвращением простоев. Есть и другие источники ценности:

Капитализация и учёт результатов интеллектуальной деятельности. Разработанные модели и тренажёры можно зарегистрировать как результаты интеллектуальной деятельности и поставить на баланс компании. Это повышает нематериальные активы и может быть актуально для стратегии развития и отчётности.
Автоматизация обучения и решение проблемы нехватки инструкторов. В атомной и тепловой генерации часто не хватает квалифицированных инструкторов. Частично эту проблему можно закрыть за счёт автоматизации: перевести бланки переключений, руководства по эксплуатации и другие документы в электронный вид и использовать их как основу для учебных занятий. Такой подход снижает зависимость от наличия штатных инструкторов и делает обучение более стандартизированным.
Оптимизация тестирования технологических алгоритмов. Тренажёр с качественной математической моделью — это не только инструмент обучения, но и полигон для тестирования прикладного ПО АСУ ТП. Поскольку любой технологический объект постоянно модернизируется, а вместе с ним меняются и средства автоматизации, наличие полномасштабной и высокоточной модели позволяет безопасно проверять изменения в алгоритмах и существенно сокращать сроки ввода нового ПО в эксплуатацию. Про моделирование и эмулирование АСУ ТП я писал в статье.
Как использование математических моделей качественно снижает затраты на ввод в эксплуатацию АСУ ТП

Пример того, как может выглядеть тренажер для тестирования прикладного ПО АСУ ТП

Экономия на технической поддержке и модернизации. Часть работ по поддержке и доработке тренажёров можно выполнять собственными силами, формируя внутри компании нужные компетенции. Это даёт дополнительную гибкость в управлении бюджетом, однако требует дополнительных компетенций.

Попробуем рассмотреть все-таки какие-то цифры и ориентиры и воспользуемся несложной финансово-экономической моделью. В качестве исходных данных и методических указаний воспользуемся рекомендациями, предварительно освежив исходные данные к 2026 году. Стоит сделать замечания, что данная модель :

1) Является не более чем ознакомительной, и в контексте статьи больше предназначена для качественных оценок

2) Содержит довольно много упрощений, такие как постоянная ставка дисконтирования на всем периоде жизненного цикла проекта, постоянные затраты на тех поддержку, постоянный экономический эффект в год и др. Как правило, такие данные являются динамическими, и должны обновляться с определенной периодичностью.

При следующих вводных (стоимость тренажера в 40 млн руб, 10% затрат на тех поддержку, аварийных остановах 2 год для станции мощностью в 800 МВт) получаем следующую картину, что проект может окупиться в течении 3,5 лет. Дополнительно, можно оценить как те, или иные показатели влияют на эту модель. Результаты в следующей таблице.

	Годовой экономический эффект	Срок окупаемости
Исходный вариант	29 403 826,40 ₽	3,5
Увеличение цены на топливо на 10 %	31 170 276,40 ₽	3,2
Снижение количества остановов в 2 раза	35 743 666,40 ₽	2,9
Снижение ставки дисконтирования 15%	29 403 826,40 ₽	3,18
Снижение затрат на техническую поддержку до 0	29 403 826,40 ₽	3,06

В реальности, все конечно окажется сложнее из-за динамически меняющихся параметров и условий, но страшного в этом ничего нет, с точки зрения внедрения – проект по внедрению тренажера, ничем не отличается от любого другого инвестиционного проекта по цифровизации.

Точность модели и формирование правильных навыков

Крайне важна точность математической модели: именно она определяет, какие навыки сформирует тренажёр. Неточная модель способна научить неправильным действиям — это не просто бесполезно, а потенциально опасно. То же касается и эмуляции человеко-машинных интерфейсов: они должны максимально соответствовать реальным системам, чтобы оператор отрабатывал именно те алгоритмы, которые потребуются в реальной смене.

И снова небольшая справка о средствах разработки математических моделей. На заре девяностых для этих задач активно использовались рабочие станции Silicon Graphics — те самые, на которых создавали компьютерную графику и спецэффекты для множества голливудских блокбастеров той эпохи. Среди них особое место занимала модель SGI Indy: компактная рабочая станция на базе процессора MIPS, оснащённая графической подсистемой, которая для своего времени давала впечатляющую производительность в 3D‑визуализации и расчётах. Именно такая конфигурация позволяла инженерам работать с визуализацией сложных моделей и не терять интерактивность даже при росте вычислительной нагрузки.

Про историю компании и эти рабочие станции можно почитать здесь.

На мой взгляд, потребность в вычислительной мощности для симуляторов росла примерно так же, как и в индустрии компьютерных игр: обе сферы стремительно усложнялись. Схемы, описывающие теплогидравлические сети, становились всё масштабнее, увеличивалось и количество моделируемого оборудования. Раньше модели сознательно ограничивали 100–150 электрическими узлами — это был практический потолок для расчёта в реальном времени. Сегодня же отдельные модели включают до 10 000 узлов. Именно в таких условиях особенно ценилось умение заранее закладывать масштабируемость: если схема «разрасталась», приходилось пересматривать не только топологию, но и подход к дискретизации. В этом, пожалуй, нет ничего удивительного — прогресс требовал всё более серьёзных ресурсов.

Ещё один способ усилить эффект — применить комплексный подход: внедрить тренажёры не для отдельных систем, а для всех доменных областей станции — от электроцеха и цеха автоматики до водоподготовки. Совместные тренировки персонала разных подразделений позволяют отработать взаимодействие в нештатных ситуациях и повысить общую надёжность работы объекта.

В совокупности все эти эффекты — от экономии топлива и предотвращения остановов до ускорения внедрения нового ПО и роста капитализации — могут дать значительный экономический прирост. В контексте реализации генеральной схемы развития энергетики этот фактор является важным элементом в обеспечении надёжности и эффективности энергосистемы.

Заключение

На мой взгляд, трендовая трансформация энергетики неизбежно ведёт к повышению роли тренажёрных комплексов. Это не просто модное веяние, а объективная необходимость, продиктованная несколькими факторами:

Сложность систем постоянно растёт, а время на принятие решений сокращается
Человеческий фактор остаётся главным источником рисков, несмотря на автоматизацию
Квалификация персонала требует постоянного поддержания и развития

Хочу отметить, что не считаю тренажёры панацеей от всех проблем. Это лишь инструмент, эффективность которого зависит от правильного применения и понимания его ограничений.

Личный опыт показывает, что наибольший эффект достигается при комплексном подходе:

Когда тренажёры становятся частью общей системы подготовки
При условии регулярного использования, а не эпизодического
Когда модели максимально точно отражают реальные процессы

Что касается экономической составляющей, то здесь важно понимать: быстрая окупаемость не всегда является главным критерием. Гораздо важнее снижение рисков и повышение безопасности, даже если это не даёт мгновенной финансовой отдачи.

В заключение хочу подчеркнуть: тренажёры — это точно не роскошь, а необходимый элемент современной системы подготовки персонала.

Экономическая эффективность тренажёрных комплексов: расчёты в эпоху роста энергопотребления ИИ