Энергетика в XXI веке переживает масштабную цифровую трансформацию. Увеличение доли переменных нагрузок, рост потребления электроэнергии со стороны дата-центров и электромобилей, а также необходимость повышения устойчивости и эффективности систем обуславливают поиск новых технологических решений. Одним из наиболее перспективных инструментов становится искусственный интеллект (ИИ), позволяющий анализировать большие массивы эксплуатационных данных, выявлять скрытые закономерности и формировать прогнозы технического состояния оборудования.
Для российской энергетики внедрение ИИ приобретает особую значимость. Во-первых, это способ повысить надёжность и снизить издержки на обслуживание в условиях высокой изношенности инфраструктуры. Во-вторых, ИИ становится важным элементом импортозамещения: переход на отечественные цифровые платформы, диагностические системы и газотурбинное оборудование сопровождается необходимостью интеллектуальной поддержки принятия решений.
Предиктивная диагностика и техническое обслуживание (ТОиР)
Одним из наиболее востребованных направлений внедрения ИИ в энергетике является предиктивная диагностика оборудования. Использование методов машинного обучения и анализа больших данных позволяет выявлять скрытые дефекты, прогнозировать вероятность отказов и формировать оптимальные графики ремонтов. Это особенно актуально для турбин, котлоагрегатов, насосного и электротехнического оборудования, где внезапные остановы ведут к значительным финансовым потерям. Внедрение ИИ-моделей сокращает число внеплановых ремонтов и увеличивает межремонтные интервалы, что напрямую снижает себестоимость производства электро- и теплоэнергии.
Оптимизация режимов работы оборудования
ИИ применяется для оптимизации работы теплотехнического и электротехнического оборудования в реальном времени. В тепловой энергетике это выражается в интеллектуальном управлении процессами горения, поддержании оптимального соотношения «топливо–воздух» и снижении выбросов загрязняющих веществ. В электроэнергетике алгоритмы ИИ помогают балансировать нагрузку генераторов, минимизировать технические потери и повышать коэффициент полезного действия оборудования. Практика показывает, что применение цифровых двойников и адаптивных моделей позволяет экономить до нескольких процентов топлива на крупных ТЭЦ, что имеет существенный экономический эффект при масштабировании.