ИНФОПРО разрабатывает систему оптимизации режимов работы ТЭС с искусственным интеллектом

Share to Telegram Share to VK
clock 16 марта 2022, 22:04
ИНФОПРО разрабатывает систему оптимизации режимов работы ТЭС с искусственным интеллектом

«ГК ИНФОПРО» признано победителем конкурса «Коммерциализация – Искусственный интеллект» Фонда содействия инновациям. Мероприятие состоялось в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика РФ». По итогам конкурса компания получила грант на реализацию проекта по доработке и апробации программы для моделирования и оптимизации режимов работы ТЭС с использованием технологий машинного обучения.

Проект направлен на решение проблемы снижения точности моделей оборудования, основанных на нормативно-технической документации, а также на обеспечение возможности быстрой актуализации моделей без привлечения инжиниринговых компаний и проведения испытаний. Основная новизна проекта заключается в разработке программного модуля, с помощью которого возможно строить модели оборудования ТЭЦ на базе статистической информации с применением передовых технологий искусственного интеллекта (машинного обучения), актуализировать данные модели через интерфейс программного продукта для поддержания высокого уровня точности, а также интегрировать статистические модели в расчетное ядро оптимизатора, для решения задач составления оптимальных планов работы ТЭЦ на различных временных горизонтах.

«На ТЭЦ НТД разрабатывается и обновляется каждые 5 лет. Проблема заключается в том, что точность построенных на базе НТД моделей ухудшается в процессе эксплуатации оборудования – изменяется техническое состояние, производятся модернизации оборудования, изменяются схемы потоков топливно-энергетических ресурсов. Таким образом модели быстро устаревают и выдаваемые ими прогнозы и оптимальные режимы не могут быть применены на практике. Для актуализации НТД необходимо нанимать специализированные инжиниринговые организации с необходимым оборудованием и лицензиями, проводить закупочные процедуры, далее заключать контракт, проводить испытания оборудования, ждать результатов разработки новой НТД, а после этого создавать новую версию моделей в программном комплексе. Соответственно процесс актуализации НТД отнимает много времени, требует финансовых затрат и перевода оборудования в режим испытаний. Наш проект позволит решить эти проблемы», - отмечает Вадим Шляпников, директор по развитию ООО «ГК ИНФОПРО».

У системы планирования и оптимизации режимов работы ТЭЦ появятся следующие дополнительные функции:

•    Сбор и анализ статистической информации по режим работы оборудования
•    Удобный набор интерактивных инструментов по визуализации, фильтрации и подготовке данных для последующего обучения цифровых моделей
•    Создание и обучение моделей по широкому спектру методов с помощью технологий машинного обучения
•    Анализ точности, сравнение моделей с фактом и нормативом, ранжирование и выбор лучших для каждой единицы оборудования
•    Создание цифрового двойника ТЭС на базе комбинации моделей
•    Интеграция моделей в расчетное ядро для решения задач оптимизации режимов и повышения эффективности работы ТЭС на энергорынках

Решения ИНФОПРО по автоматизации расчета технико-экономических показателей (ТЭП) и оптимизации режимов работы ТЭС уже внедрены более, чем на 125 станциях России и Казахстана. Применение технологий искусственного интеллекта позволит упростить механизм обновления моделей системы, повысить точность и скорость расчетов, увеличить экономические эффекты от работы на энергорынках, а также снизить себестоимость за счет оптимизации режимов работы оборудования.  

Фото - fotovmire.ru


Был ли вам полезен данный материал?


Новый номер журнала RUБЕЖ о безопасности ТЭК: защита объектов в агрессивных средах, импортозамещение, закупки, биометрические СКУД и новые нормативные требования.


Подпишись на еженедельный дайджест самых интересных новостей по e-mail    
Yandex.Дзен

Подписывайтесь на канал ru-bezh.ru
в Яндекс.Дзен

Выделите опечатку и нажмите Ctrl + Enter, чтобы отправить сообщение.