Десять дней работы заменили двадцатью минутами. В Казахстане искусственный интеллект научился рассчитывать объёмы угольных запасов в сотни раз быстрее, а беспилотники начали выполнять проверки энергообъектов, для которых раньше требовались дни работы специалистов, передает DKNews.kz. Речь идёт о технологиях, которые внедряет АО «Самрук-Энерго». Согласно информации компании, алгоритмы уже помогают контролировать запасы топлива, обследовать линии электропередачи, искать дефекты оборудования и снижать риски для работников. Один из самых заметных результатов цифровизации связан с учётом угля на энергетических объектах. Раньше расчёт объёмов запасов занимал до десяти дней. Теперь ту же операцию можно выполнить за 20 минут. По данным «Самрук-Энерго», точность расчётов достигает 99%. Ускорение составляет примерно 720 раз. Технология работает на основе аэросъёмки. Беспилотники обследуют угольные склады, полученные данные используются для построения трёхмерной модели, после чего искусственный интеллект рассчитывает объёмы топлива. Для энергетических предприятий это означает более оперативное получение информации о фактических запасах угля. Данные, на подготовку которых раньше уходила значительная часть рабочего времени, теперь доступны гораздо быстрее. Особенно востребован такой инструмент там, где необходимо регулярно контролировать большие объёмы топлива. Ускорение расчётов угля оказалось не единственным результатом. На энергетических объектах беспилотники с компьютерным зрением и тепловизионным оборудованием применяют для обследования линий электропередачи, трансформаторов, опор и дымовых труб. По информации компании, продолжительность инспекций ЛЭП и другого электротехнического оборудования сокращается в 5–10 раз. Ещё показательнее ситуация с дымовыми трубами. Традиционное обследование с привлечением специалистов для высотных работ могло занимать пять дней. Использование беспилотников позволяет выполнить инспекцию примерно за два часа. Разница касается не только скорости. Работникам больше не требуется подниматься на большую высоту для выполнения такой проверки. Дроны собирают визуальные и тепловизионные данные, а алгоритмы помогают обнаруживать признаки повреждений и другие отклонения. Аналогичные технологии используются при обследовании гидротехнических сооружений. Анализ аэросъёмки позволяет выявлять потенциальные нарушения целостности конструкций, в том числе дамб. Ещё одно направление связано с диагностикой энергетического оборудования. На Экибастузской ГРЭС-1 реализуется проект с применением машинного обучения, предназначенный для раннего выявления возможных неисправностей. Система анализирует исторические и текущие производственные данные, сопоставляет показатели и фиксирует отклонения от нормальной работы оборудования. Задача состоит в том, чтобы обнаруживать признаки дефектов ещё до возникновения серьёзных технических проблем. Для крупной электростанции такой подход имеет практическое значение: своевременная диагностика помогает планировать техническое обслуживание и снижать вероятность незапланированных остановок. При этом сам факт внедрения алгоритмов пока не означает, что аварии или простои полностью исключены. Технология предназначена прежде всего для более раннего обнаружения рисков. Искусственный интеллект используется и непосредственно на производственных площадках. Интеллектуальная видеоаналитика в режиме реального времени обрабатывает изображения с камер наблюдения и выявляет потенциально опасные ситуации. Система способна распознавать отсутствие средств индивидуальной защиты, нарушения требований охраны труда, небезопасные действия сотрудников и присутствие людей в опасных зонах. После обнаружения нарушения информация может использоваться для оперативного реагирования. Это особенно актуально для энергетических объектов, где персонал работает рядом с высокотемпературным оборудованием, электрическими установками и промышленными механизмами. В отличие от обычного видеонаблюдения, которое требует постоянного внимания оператора, интеллектуальная аналитика автоматически выделяет события, нуждающиеся в проверке. ИИ внедряют не только на угольных электростанциях. «Самрук-Энерго» развивает модели прогнозирования генерации на объектах возобновляемой энергетики. Они предназначены для расчёта ожидаемой выработки электроэнергии на период от 24 до 72 часов. Для прогнозов используются метеорологические данные, а также информация из систем АСКУЭ и SCADA. Особое значение технология имеет для ветровых электростанций. Их производительность зависит от погодных условий, прежде всего от скорости ветра, которая может заметно меняться в течение суток. Целевой показатель проекта — точность прогнозирования до 80%. Это пока именно цель, а не подтверждённый итог внедрения. Как ранее сообщалось о развитии ИИ-прогнозирования на ветровых электростанциях Казахстана, более точные расчёты должны помочь сократить расхождения между ожидаемой и фактической генерацией. Для энергетических компаний такие отклонения имеют значение при планировании производства и управлении поставками электроэнергии. Применение искусственного интеллекта на энергообъектах уже выходит за пределы отдельных экспериментов с автоматизацией. Алгоритмы задействованы в учёте топлива, технической диагностике, производственной безопасности, инспекции инфраструктуры и прогнозировании генерации. При этом наиболее убедительные результаты пока связаны с измеримым сокращением времени выполнения конкретных операций. Расчёт угольных запасов ускорен с десяти дней до 20 минут. Проверка дымовых труб сокращена с пяти дней до двух часов. Обследование линий электропередачи и трансформаторов выполняется в 5–10 раз быстрее. Следующий вопрос для энергетических предприятий — насколько раннее обнаружение дефектов и более точные прогнозы помогут сократить реальные простои и производственные потери. Пока один из наиболее наглядных результатов уже получен: операция, на которую раньше уходило десять рабочих дней, теперь выполняется быстрее обычного получасового совещания. Ранее мы также рассказывали, как ИИ и беспилотники начали использовать для поиска дефектов на линиях электропередачи Казахстана. Эти технологии постепенно становятся частью повседневного контроля энергетической инфраструктуры страны.