Каталог
совместимости российского программного обеспечения

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 оборудованиям 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.