Внедрение технологий искусственного интеллекта превращается в ключевой вектор цифровой трансформации отечественной электроэнергетики. Применение современных алгоритмов в производственных процессах позволяет системно повышать безопасность персонала, обеспечивать непрерывную диагностику оборудования, внедрять методы цифрового обследования инфраструктуры и оптимизировать прогнозирование генерации. Об этом сообщает пресс-служба крупнейшего энергетического холдинга Казахстана.
Одним из наиболее заметных направлений работы стала интеллектуальная видеоаналитика. Алгоритмы в режиме реального времени обрабатывают видеопотоки с объектов, оперативно фиксируя отклонения от правил охраны труда, отсутствие средств индивидуальной защиты, потенциально опасное поведение сотрудников и нахождение персонала в зонах повышенного риска. Подобный автоматизированный контроль позволяет своевременно предотвращать производственные травмы и минимизировать риски для жизни людей.
Вторым важным блоком выступает предиктивная диагностика оборудования. В частности, на Экибастузской ГРЭС-1 развернут проект по автоматическому выявлению дефектов на основе машинного обучения. Алгоритм непрерывно сопоставляет исторические и текущие технологические параметры, фиксирует даже незначительные аномалии и выявляет скрытые неполадки на ранних стадиях развития. Такой подход существенно повышает надежность энергоблоков, минимизирует вероятность незапланированных остановок и снижает время простойной нагрузки.
Существенные изменения происходят и в сфере технической инспекции объектов. Обследование энергоинфраструктуры переводится на беспилотные летательные аппараты, оснащенные технологиями компьютерного зрения и алгоритмами искусственного интеллекта. Дроны собирают детальные визуальные и тепловизионные данные, после чего программы автоматически анализируют их на предмет потенциальных повреждений. В результате полностью отпадает необходимость привлекать специалистов к выполнению тяжелых и потенциально опасных высотных операций.
Практическая эффективность от внедрения цифровых инспекций выражается в рекордном ускорении ключевых операций. К примеру, расчет объемов складских запасов угля сократился с десяти суток всего до двадцати минут при сохранении предельной точности измерений. Длительность планового обследования линий электропередачи, опор и трансформаторных подстанций уменьшилась в пять-десять раз. При проверке дымовых труб применение беспилотной техники позволило сократить время инспекции до двух часов без привлечения альпинистов, а обработка данных аэросъемки гидротехнических сооружений дает возможность заблаговременно обнаруживать деформации и скрытые дефекты.
Отдельное внимание уделяется сектору возобновляемой энергетики. В сегменте ВИЭ внедряются специализированные модели для построения прогнозов выработки электроэнергии на горизонт от 24 до 72 часов. Расчеты опираются на массив метеорологических данных, а также информацию из систем АСКУЭ и SCADA. Наибольший практический эффект прогнозирование дает для ветровых электростанций, чья генерация прямо зависит от переменчивости погодных условий и силы ветра. Внедряемые алгоритмы призваны довести точность прогнозирования выработки до восьмидесяти процентов, существенно улучшить качество операционного планирования и снизить дисбалансы между фактическими и заявленными объемами подачи энергии в сеть.
Комплексный охват производственных цепочек – от охраны труда и мониторинга состояния основных фондов до управления зелёной генерацией – подтверждает, что искусственный интеллект становится фундаментом устойчивости и высокой эффективности энергетической отрасли страны.
