Нейросети в электрике: ИИ для электриков и проектировщиков

Ключевые фразы: нейросети в электрике, нейросеть для электриков, нейросеть для проектировщиков

В последнее время нейросети обрели невиданную ранее популярность. От простой генерации изображений и текстов искусственный интеллект перешёл к выполнению узкоспециализированных отраслевых задач. В сфере электроэнергетики тоже появились свои представители нейронных сетей. Какими возможностями они обладают и какие преимущества может дать их промышленное применение в электрике?

Давайте разбираться.

Что даёт применение ИИ в электрике

Ожидаемый эффект применения нейросети в электрике будет зависеть от двух важных составляющих. Первая из них — выбор самого проекта. Одни нейронные сети помогают с анализом данных, другие упрощают работу инженеров-проектировщиков, третьи — оптимизируют процесс производства и распределения электроэнергии. Но в целом экономический эффект от применения ИИ можно выразить следующим образом:

• сокращают время ручного труда;
• позволяют автоматизировать часть работы;
• исключают человеческий фактор и другие ошибки;
• удешевляют решение многих задач;
• ускоряют процесс интеграции со сторонними системами (CRM, ERM, BIM и др.);
• дают возможность прогнозирования на основе предыдущих данных.

Актуальные нейросети в электрике

Пожалуй, стоит начать с ИИ, который имеет непосредственное практическое применение. AI Konergy — это нейросеть для проектировщиков, инженеров - энергетиков и инженеров отдела электротехники. Она позволяет быстро и точно распознать текст и условно-графические обозначения на однолинейных и принципиальных электрических схемах. Также, нейросеть подберёт оборудование и рассчитает общую стоимость для последующего формирования сметы проекта. В настоящий момент поддерживается работа с электрощитовым оборудованием таких брендов как CHINT, IEK, EKF, Dekraft, DKC и Systeme Electric.

Работа ИИ Konergy основана на применении глубокого машинного обучения, компьютерного зрения и технологии OCR. Проект постоянно развивается, добавляя новые функции. К примеру, уже можно редактировать параметры каждого электрического устройства после распознавания, для более точного результата. В общем это отличный инструмент, который делает работу проектировщиков и инженеров-энергетиков более быстрой и эффективной.

Ещё один интересный проект — это нейросеть от сотрудников Уральского федерального университета из Екатеринбурга. Совместно с учёными других технических ВУЗов они разработали нейронную сеть, которая способна оптимизировать работу ТЭЦ. Искусственный интеллект прогнозирует колебания потребления электроэнергии на ближайшие сутки. Для этого, в расчёт принимается множество факторов — данные метеорологических служб, распорядок дня местных жителей, рабочие, праздничные и выходные дни, особенности технологических процессов, предыдущие данные энергопотребления и др.

Работу нейросети уже опробовали в ходе тестовых испытаний на Центральной энергосистеме Монголии. Точность суточных прогнозов составила 98,75 процентов, что явно свидетельствует об эффективности искусственного интеллекта. Теперь этот успех хотят повторить на российских объектах энергоснабжения. Оптимизация их работы позволит выстроить правильное соотношение между производством и потреблением электроэнергии.

Подобный проект удалось реализовать и сотрудникам ИрНИТУ в Иркутске. Их нейронная сеть способна давать почасовые прогнозы энергопотребления. При этом точность выявления часов пиковой нагрузки превышает 90 процентов. Особенность нейронной сети заключается в том, что наряду с другими параметрами в расчётах учитывается курс биткоина. Для энергосистемы Иркутской области это важный показатель, поскольку выгодными тарифами на электроэнергию активно пользуются майнеры.

Наконец, стоит упомянуть интересное решение от учёных из Владимирского государственного университета. Они нашли способ использовать методы искусственного интеллекта оценки состояния и выявления неисправностей электроприводов. Для этого был использован программный комплекс MATLAB с интеграцией радиально-базисной Вероятностной нейронной сети (PNN). Количество правильно распознанных нейросетью неисправностей составило 95%.

Как видите, искусственный интеллект достаточно далеко продвинулся в своих возможностях. Но он всё равно еще далёк от полной замены труда электриков, энергетиков и других специалистов. Сегодня нейросеть для электриков — это скорее надёжный помощник, который можно использовать в своей работе для повышения скорости и эффективности результата.