ИИ предотвратил блэкаут в Екатеринбурге

О технологии использовании ИИ на производстве элеткроэнергии и тепла рассказала пресс-служба "Т Плюс". По ее данным предотвращенные инциденты могли бы суммарно вывести станцию из строя на 24 часа. В результате компания не поставила бы в сеть 5,5 млн кВтч электричества и не отпустила потребителям 3360 Гкал тепла.

Всего компания "Т Плюс" развернула систему предиктивной аналитики в семи филиалах, расположенных в Центральном, Приволжском и Уральском федеральных округах, на базе российской цифровой платформы для управления производством ZIIoT, разработанной ГК "Цифра", отметила пресс-служба. "Предиктивная аналитика позволяет минимизировать риски поломок и остановок оборудования. Основой решения стала разработанная в ходе проекта на базе платформы ZIIoT система управления производственными данными (СУПД), которая осуществляет сбор, обработку, хранение технологических данных и их представление в едином информационном пространстве. На базе СУПД на электростанциях развернут модуль прогностики", - рассказала пресс-служба "Т Плюс".

По данным компании, пока эксплуатация системы началась только на а ТЭЦ "Академическая", в остальных филиалах идет "настройка и обучение математических моделей оборудования". "Разработанная система предназначена для автоматизации мониторинга и диагностики развития неисправностей, отклонений в режимах работы электростанций, а также прогнозирования технического состояния газовых и паровых турбин, котлоагрегатов, вспомогательного оборудования и оборудования электрического хозяйства ТЭЦ. В ходе проекта создан диагностический центр для обслуживания ТЭЦ ПАО "Т Плюс" с перспективой масштабирования на уровне инфраструктуры всей компании", - сообщила пресс-служба "Т Плюс".

Модуль прогностики, подчеркивает компания, основан на эталонных моделях работы оборудования в разных условиях и при различных режимах. Модели строятся с использованием нейросетей и результатов анализа данных о работе энергообъекта и постоянно соотносятся с информацией, поступающей в реальном времени. "Для этого на основном и вспомогательном оборудовании ТЭЦ установлено около 8,5 тыс. датчиков, которые анализируют состояние и работу каждого элемента станции", - подчеркнула пресс-служба "Т Плюс".

Как это работает

По словам заместителя генерального директора, главного инженера "Т Плюс" Дениса Уланова, собранные платформой ZIIoT показатели попадают напрямую в систему прогностики, а она, в свою очередь, сигнализирует оперативному персоналу о разных отклонениях.

"Модуль предиктивной аналитики контролирует динамику изменения индексов технического состояния агрегатов, степень отклонения параметров агрегатов от нормативных значений. Резкое изменение индекса технического состояния позволяет с высокой вероятностью предсказать приближающийся отказ агрегата, а превышение допустимого отклонения тех или иных параметров позволяет определить узел и причину, вызывающую отказ", — отметил Денис Уланов.

Директор по цифровизации и информационным технологиям "Т Плюс" Борис Макевнин добавил, что внедренная система прогностики является только частью проекта по цифировизации бизнеса компании, на следующи этапах будет разработана "Система управления производственными данными теплового узла", которая объединит управление генерацией и транспортировкой теплоэнергии, прогностику, цифровые двойники станций в единую централизованную систему управления производством.

Генеральный директор "Цифры" Сергей Емельченков рассказал, что созданная для "Т Плюс" система предиктивной аналитики основана на российских программных решениях, легко интегрируется со смежными ИТ-системами предприятия и быстро масштабируется на новые объекты. "Разработанное совместно со специалистами "Т Плюс" решение может быть использовано как эталонный отраслевой стандарт", — подчеркнул Сергей Емельченков.

Предотвращать дешевле, чем устранять последствия

Стратегический директор по ИТ, продуктам и сервисам компании-разработчика антивирусных решений PRO32 Руслан Сулейманов полагает, что предотвращение инцидентов на производстве с помощью ИИ-решений намного выгоднее, чем устранять их последствия. "Инцидент — это обычно событие с отрицательными последствиям, при котором происходит внеплановое прекращение предоставления сервиса/услуги или снижение его/ее качества. Это всегда означает убытки, расходы, а иногда, если речь идет о технологических авариях - даже человеческие жертвы. Конечно же всеми силами надо стараться предотвращать возникновение инцидентов, вне зависимости от типа систем, в которых это происходит. ИИ умеет беспристрастно и четко улавливать признаки предстоящих инцидентов, если в его основе используется нейронная сеть, натренированная на подходящих типовых инцидентах. В отличии от обычного человек-оператора, такой ИИ может без устали, 24/7 работать, контролируя появление совпадений необходимых параметров с моделями типовых инцидентов и заранее предупреждать о риске возникновения инцидентов, предотвращая и минимизируя ущерб от них", - отметил Руслан Сулейманов.

По его словам, минусы ИИ-решений для предсказания неисправностей связаны с тем, что ИИ, построенный на базе нейронных сетей и натренированный на типовых инцидентах и их признаках, может не уловить признаки предстоящего инцидента, которые выходят за рамки моделей, на которых он был обучен. "Если для системы характерны неповторяющиеся инциденты, которые нельзя заложить в рамки модели, то ИИ может пропустить такие нестандартные признаки. На любых технически-сложных объектах, кроме аппаратно-программных комплексов мониторинга и контроля всегда есть живые операторы, которые могут подстраховать ИИ и принять решение по нестандартным параметрам, которые выходят за рамки обычной модели", - отметил стратегический директор по ИТ, продуктам и сервисам PRO32.

Не только на заводах

Руководитель группы по работе с государственным сектором компании Innostage - российского разработчика и интегратора сервисов и решений в области цифровой безопасности - Динар Мулюков добавил, что ИИ позволяет в режиме реального времени обнаруживать отклонения от нормы и устранять их, причем не только на производствах. Одним из примеров эффективного применения искусственного интеллекта для обеспечения информационной безопасности он назвал использование инструментов поддержки принятия решений в региональных ситуационных центрах.

"Нами недавно был реализован именно такой проект в республике Татарстан. Использование результатов моделирования в ситуационном центре региона способствовало более эффективной работе местной системы здравоохранения в экстремальные периоды эпидемии коронавируса. Математические модели и предиктивная аналитика позволили определить возможности по обслуживанию новых строящихся жилых домов, формировать рекомендации по строительству новых объектов здравоохранения для обеспечения норм социальных гарантий, рассчитать нагрузки и потребность во врачебных кадрах, оценить нагрузки по участкам для улучшения диспансеризации населения", - привел пример Динар Мулюков.

По его словам, с помощью ИИ можно отслеживать превышения концентрации вредных веществ в воздухе, определять зоны рассеивания загрязняющих веществ, планировать и выполнять компенсирующие мероприятия.

Ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин пояснил, что предиктивные системы являются одним из модных трендов, потому что предотвращать аварии намного дешевле, чем расхлебывать их последствия. "На данный момент мы это видим в совершенно разных областях - от операторов связи, которые работают на переднем крае, до достаточно консервативных компаний. Подобные системы могут внедряться на любые предприятия - заводы, фабрики, электроэнергетика, трубы для передачи газа и нефти и т.д. - вплоть до торгового оборудования в магазине. И здесь важно, как мы анализируем данные, что мы с ними делаем, и чем больше они вырабатываются, тем с большей точностью мы можем прогнозировать те или иные ошибки и сбои", - отметил аналитик.

Он отметил, что на этапе набора данных для ИИ возможны ошибочные срабатывания, когда система кричит "волки, волки", а на самом деле никаких сбоев нет и не предвидится. "Это вопрос настройки системы, подстройки ее под себя и т.д. Все это вместе надо сделать праивльно, и мы получаем систему, которая экономит деньги в большом количестве", - заключил Эльдар Муртазин.