Диана Тараненко Электросетевой сектор стремительно децентрализуется, а колебания нагрузок становятся всё менее предсказуемыми. Разработчики технологий для «умных» сетей активно внедряют искусственный интеллект, рассчитывая оптимизировать эксплуатацию и техобслуживание инфраструктуры. Однако отрасль традиционно избегает рисков, поэтому ключевым препятствием для масштабирования таких решений остаётся вопрос надёжности алгоритмов.
Сегодня ИИ охватывает всю цепочку управления сетями – от планирования и прогнозирования до поиска аварийных участков и регулирования периферийных устройств. Датчики и устройства интернета вещей непрерывно собирают эксплуатационные данные. По оценкам аналитиков GlobalData, аналитика на базе ИИ помогает следить за инфраструктурой в реальном времени, продлевает срок службы оборудования и сокращает время простоев.
Поставщики решений используют алгоритмы там, где они ускоряют принятие решений и разгружают диспетчеров. Например, технологии машинного обучения помогают прогнозировать инерцию энергосистемы при изменяющихся условиях, что позволяет эффективнее использовать доступные сетевые мощности. При этом эксперты подчеркивают: внедрять ИИ необходимо избирательно. Поскольку сети относятся к критической инфраструктуре, ошибки здесь недопустимы, а сам ИИ пока не может гарантировать абсолютную точность.
Серьёзным барьером остаются фрагментированные и неполные данные, особенно в распределительных сетях низкого напряжения. Некоторые разработчики решают проблему с помощью комбинированного подхода: ИИ обучают на качественных массивах данных крупных сетей и затем переносят модели на участки с неполной информацией, восполняя пробелы физико-математическими расчетами. В то же время в Siemens Grid Software настаивают, что перед масштабированием алгоритмов энергокомпаниям необходимо сначала навести порядок в базовых данных и создать единый цифровой двойник сети, иначе внедрение ИИ окажется дорогостоящей надстройкой над противоречивыми входящими данными.
Участники рынка сходятся во мнении, что полноценное доверие к автономным системам появится не сразу. На первом этапе энергокомпании предпочтут системы-советчики, где окончательное решение всегда принимает оператор. Переход к полностью автоматическому замкнутому контуру займёт годы и потребует решения проблем с качеством данных, кибербезопасностью и нормативным регулированием.
