Специалисты из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого разработали систему для оптимизации работы энергетического оборудования, сочетающую технологии цифровых двойников с динамичной самопараметризацией и искусственный интеллект. Разработка позволяет предсказывать изменения в работе энергооборудования, предотвращать аварийные ситуации, а также увеличивать маржинальный доход генерирующего предприятия.
Надёжный мониторинг и прогнозирование состояния сложного энергооборудования — одна из ключевых задач для российской энергетики. Это напрямую связано с обеспечением национальной энергобезопасности и соответствует целям Энергетической стратегии РФ до 2050 года, которая предусматривает внедрение цифровых двойников и систем предиктивной аналитики на основе ИИ. Несмотря на широкое развитие мировых исследований в этой области, зарубежные решения слабо охватывают специфику российских теплоэлектростанций, которые отличаются разноплановостью состава оборудования, сложностью и разнообразием режимов комбинированного производства тепловой и электрической энергии и др.
Научная работа ведётся при поддержке Программы развития СПбПУ на 2025–2036 годы в рамках реализации программы «Приоритет-2030» (нацпроект «Молодёжь и дети»).
Подробнее читайте на сайте источника.
Фото: © https://www.rosseti.ru/
Источник: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого