Нейросеть помогла уральским энергетикам предотвратить поломки оборудования

Энергетики Екатеринбурга внедрили отечественный программный продукт, позволяющий прогнозировать поломки оборудования и предотвращать его выход из строя. Система "Прогностика", работающая на базе нейросети, анализирует в секунду около 5000 параметров и сообщает о малейших отклонениях в работе станции.

"Это новый уровень эксплуатации энергообъектов, - говорит технический директор Академической ТЭЦ Андрей Семенов. - В классической системе оперативный персонал реагирует на сигнал, поступающий при достижении предельных параметров. Система прогностики позволяет увидеть проблему задолго до такого сигнала, на очень ранней стадии, отреагировать заранее и исключить критичное нарушение в работе оборудования".

"Прогностику" разработали отечественные компании в тесной связке с сотрудниками городской ТЭЦ. Год ее эксплуатации показал, что искусственный интеллект в этой сфере очень полезен: в 2023 году он позволил обнаружить 13 дефектов, причем четыре из них были столь серьезны, что могли бы привести к аварийной ситуации и отключению энергоблока.

По словам Семенова, система очень проста в эксплуатации и модернизации, благодаря чему ее успешно использует в работе оперативный персонал станции. Единственное и главное условие - наличие АСУ ТП - автоматизированной системы управления, которой сегодня оснащаются все современные энергоблоки. Именно АСУ ТП собирает и систематизирует многочисленные данные, на базе которых и работает модуль прогностики. Программа анализирует эти сведения и определяет "идеальное" состояние оборудования или его элемента и затем сравнивает с ним реальные параметры, выявляя отклонения от "идеала". При этом на базе восьмилетнего опыта эксплуатации Академической ТЭЦ создан классификатор дефектов оборудования, который можно использовать и для прогнозирования инцидентов, и для обучения специалистов.

Сейчас "Прогностика" внедряется еще на 10 станциях энергетического холдинга, на которых установлены блоки ПГУ, в том числе на Нижнетуринской ГРЭС в Свердловской области. В перспективе подобные программные продукты можно адаптировать для работы на других энергетических или промышленных предприятиях, имеющих АСУ ТП, считают специалисты.