Технологии будущего в энергетике — как ИИ предотвращает аварии и снижает риски
Энергетическая отрасль переживает масштабные перемены. Растущая нагрузка на электросети, износ инфраструктуры и потребность в снижении аварийности требуют новых подходов к управлению энергосистемами. Традиционные методы уже не справляются с этими задачами.
Искусственный интеллект (ИИ) предоставляет принципиально новый подход к управлению энергетикой. Он анализирует огромные объёмы данных, предсказывает аварии, автоматически перераспределяет нагрузку и сокращает потери энергии.
Как ИИ меняет управление энергосистемами
Устаревшие методы и высокая аварийность
Ранее управление энергосетями основывалось на плановых осмотрах, ручном контроле диспетчеров и реактивных методах устранения неисправностей. Отклонения в сети выявлялись после возникновения аварий, а диспетчеры принимали решения на основе ограниченного объёма данных.
Этот подход имел ряд недостатков:
Долгое время реакции на сбои.
Человеческий фактор и вероятность ошибок.
Неэффективное распределение нагрузки.
Прогнозирование и автоматическое управление
Искусственный интеллект кардинально изменяет подход к управлению энергетическими системами. Он обрабатывает данные в режиме реального времени, обнаруживает возможные сбои, оптимизирует распределение мощности и предсказывает дальнейшее развитие событий. Это позволяет не просто устранять аварии, а предотвращать их появление.
Преимущества современного подхода:
Снижение количества аварийных отключений.
Уменьшение нагрузки на диспетчерские службы.
Оптимизация энергопотребления и сокращение износа оборудования.
КЕЙСЫ ВНЕДРЕНИЯ
Умные подстанции в Казани
Тогда: Операторы вручную контролировали подачу энергии, а избыточное напряжение обнаруживалось лишь после возникновения неисправностей.
Сейчас: На подстанциях применяется искусственный интеллект для мониторинга температуры трансформаторов и уровня энергопотребления. При обнаружении перегрева система автоматически уменьшает его, оповещая операторов. Это позволило снизить аварийность до ~25% и ускорить реакцию на неисправности с ~30 минут до ~5 минут.
! Это решение было внедрено в рамках программы «Россети» по цифровизации инфраструктуры.
ЭТО ИНТЕРЕСНО!
27 января 2025 года «Россети» утвердили план инновационного развития на 2024–2029 годы с перспективой до 2035 года. Стратегия направлена на цифровизацию электросетевого комплекса, расширение внедрения ИИ и роботизированных систем.
! По данным www.tadviser.ru
Оптимизация энергосетей Москвы
Тогда: Диспетчеры реагировали на изменения в потреблении энергии постфактум, что приводило к скачкам напряжения.
Сейчас: Внедрена система, которая прогнозирует рост энергопотребления, перераспределяет нагрузку и стабилизирует энергоснабжение в часы пик. В результате количество отключений снизилось до ~30%, а энергосети стали более стабильными.
! Этот проект реализует компания «Мосэнерго», часть группы «Россети».
Результаты внедрения:
Сокращение аварийности.
Увеличение срока службы оборудования.
Снижение энергопотребления за счёт оптимизации нагрузки.
ИИ в предсказательной аналитике
Ручные проверки и внезапные поломки
Диагностика оборудования традиционно проводилась по графику. Инженеры осматривали трансформаторы, генераторы и линии электропередачи раз в несколько месяцев. Однако внеплановые поломки могли возникать между проверками, вызывая сбои в подаче энергии. В результате экстренное восстановление системы оказывалось дороже, чем профилактические меры.
Проблемы традиционного подхода:
Высокая вероятность неожиданных отказов.
Затраты на срочный ремонт превышали плановые расходы на обслуживание.
Проверки проводились даже тогда, когда оборудование находилось в нормальном состоянии.
Анализ данных в режиме реального времени
ИИ позволяет прогнозировать износ оборудования, анализируя его параметры круглосуточно. Алгоритмы выявляют скрытые неисправности задолго до их проявления, что снижает затраты на ремонт и повышает надёжность энергосистем.
Преимущества предсказательной аналитики:
Оборудование служит дольше, так как его обслуживают при первых признаках износа.
Число внеплановых отключений снижается.
Затраты на техническое обслуживание уменьшаются.
ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕРЫ
Нововоронежская АЭС: ИИ анализирует состояние турбин
Тогда: Турбины проверяли вручную, что не позволяло заранее выявлять скрытые дефекты.
Сейчас: Искусственный интеллект анализирует вибрации и температуру турбин, предсказывая неисправности за несколько месяцев до их появления. Это значительно уменьшает количество внеплановых остановок и снижает затраты на ремонт.
! Внедрение этой системы стало возможным благодаря сотрудничеству с «Росатомом» и проекту по цифровизации АЭС.
ЭТО ИНТЕРЕСНО!
«Росатом» активно развивает использование искусственного интеллекта в различных сферах. В феврале 2025 года на Форуме будущих технологий в Москве эксперты корпорации представили передовой метод — синтез новых материалов с заданными свойствами. Этот подход позволяет ускорить процесс создания материалов с необходимыми характеристиками, что значительно сокращает время разработки и внедрения новых решений для промышленности.
! По данным niirosatom.ru
Саяно-Шушенская ГЭС: предотвращение гидроударов
Ранее: Инженеры вручную контролировали изменения потребления энергии, что увеличивало вероятность избыточного напряжения.
Сейчас: Система ИИ прогнозирует перегрузки, регулируя работу оборудования и предотвращая аварии. Это также продлевает срок службы генераторов и уменьшает потребность в экстренном ремонте.
! Этот проект был реализован с участием «РусГидро», крупнейшего российского поставщика электроэнергии.
Эффективность предиктивной аналитики:
Снижение внеплановых отключений.
Уменьшение затрат на аварийный ремонт.
Продление срока службы оборудования.
Как ИИ оптимизирует энергопотребление, управляя его распределением
Ранее — неравномерное использование мощности
Что было:
Диспетчеры вручную перераспределяли мощность между регионами.
В часы пикового потребления возникали избыточные нагрузки, вызывавшие резкие колебания в электросети.
Из-за несбалансированного потребления сети быстрее изнашивались.
Проблемы старого подхода:
До 10 % энергии терялось из-за перенапряжения.
Расходы на обслуживание сетей постоянно росли.
Оборудование выходило из строя раньше положенного срока.
Как сейчас — динамическая балансировка потоков энергии
Что изменилось:
ИИ перераспределяет потребление в зависимости от спроса и состояния оборудования.
Алгоритмы прогнозируют пиковые моменты использования энергии и заблаговременно настраивают параметры сети.
Работа энергосистем стала более стабильной и эффективной.
Преимущества нового подхода:
Перегрузки снижены.
Энергопотери уменьшены.
Стоимость эксплуатации сетей сокращена.
ПРИМЕРЫ ВНЕДРЕНИЯ
Санкт-Петербург: интеллектуальные энергосети
Тогда: Сети перегружались в зимний период, вызывая массовые отключения.
Сейчас: Система искусственного интеллекта предсказывает пиковые моменты использования энергии и перераспределяет её, предотвращая скачки напряжения и отключения. Это позволяет повысить стабильность энергоснабжения и уменьшить количество аварий.
! Разработку и внедрение этих систем ведет компания «Ленэнерго», которая является частью группы «Россети».
Металлургические предприятия Урала
Ранее: Использовали фиксированные тарифы, не учитывая реальные пиковые нагрузки.
Сейчас: Используются интеллектуальные системы, которые анализируют производственные процессы и регулируют потребление энергии в непиковые часы. Это снижает затраты на электроэнергию и повышает энергоэффективность производства.
! Этот проект был реализован с участием компаний, таких как «Евраз» и «Мечел», которые активно внедряют ИТ-решения для управления энергопотреблением.
Преимущества интеллектуальной балансировки:
Снижение энергопотерь.
Увеличение стабильности работы энергосетей.
Оптимизация затрат промышленных предприятий.
Неизбежность цифровизации и будущее энергетики
ИИ в энергетической отрасли — это не временное решение, а фундаментальное направление развития данной сферы.
Факторы, ускоряющие цифровизацию:
Рост энергопотребления — к 2050 году спрос на электроэнергию вырастет на ~20–25%.
! Более подробные данные можно почитать здесь.
Износ инфраструктуры — более 60% российских сетей требуют модернизации.
! Подробнее о перспективах развития читайте здесь.
Развитие возобновляемой энергетики — солнечные и ветрогенераторы требуют интеллектуального управления нагрузками.
Какие технологии станут стандартом?
Цифровые двойники энергосистем — виртуальные модели энергосетей, позволяющие тестировать сценарии работы.
ИИ в диспетчерских центрах — автоматизация управления и диагностики энергосетей.
Интеллектуальные энергосистемы на промышленных предприятиях — автоматическое регулирование энергопотребления.
Как итог
Искусственный интеллект — будущее энергетики, которое уже наступило
Внедрение ИИ в энергосистемы не просто делает их более эффективными — оно полностью меняет подход к управлению.
Вместо реактивного устранения аварий компании получают возможность предупреждать их заранее.
Вместо перегруженных сетей, которые выходят из строя в пиковые часы, — динамическое распределение нагрузки.
Вместо устаревшего оборудования, которое требует постоянного ремонта, — системы с предсказательной аналитикой, продлевающие срок службы техники.
! Больше информации об ИИ в промышленности — можно почитать здесь.
Основные преимущества искусственного интеллекта в энергетике:
Уменьшение числа аварий и сбоев.
Снижение затрат на обслуживание и ремонт.
Повышение надёжности энергоснабжения.
Оптимизация потребления и снижение потерь энергии.
Уже сегодня ведущие российские предприятия внедряют интеллектуальные системы в работу своих энергосетей. Однако впереди ещё много задач: цифровизация всей инфраструктуры, обучение персонала для работы с новыми технологиями, совершенствование алгоритмов управления энергопотоками.
Можно уверенно сказать, что ИИ станет неотъемлемой частью энергетической отрасли в ближайшие годы. Его использование позволит избежать масштабных аварий, повысить эффективность работы сетей и снизить нагрузку на оборудование.
! Искусственный интеллект — это не просто инструмент, а новая эпоха в развитии энергетики. Вопрос не в том, стоит ли его внедрять, а в том, насколько быстро компании смогут адаптироваться к цифровой реальности.