Учёные из Перми разработали устройство на основе ИИ, позволяющее рационализировать энергопотребление на предприятиях различного профиля

Учёные Пермского политеха совместно с немецкими коллегами из Высшей инженерной школы им. Г. Агриколы разработали модель цифрового устройства, позволяющего экономить предприятиям значительные объёмы электроэнергии. Приспособление умеет предсказывать потребности в электричестве на сутки вперёд, что позволяет повышать энергопотребление в пиковые периоды и снижать тогда, когда потребности в ней невелики.

Вопрос экономии электроэнергии давно стоит достаточно остро. Экономика развивается быстрыми темпами, что выражается в строительстве новых объектов и расширении старых. Цена на топливо также постоянно растёт. При этом у каждого производства имеется свой цикл с пиками потребления электричества и относительно спокойными периодами. Но электростанции всё равно вынуждены работать в круглосуточном режиме, поскольку должны постоянно подавать определённый средний объём электроэнергии на каждое предприятие данной промзоны. В итоге нередко складывается ситуация, когда в пиковые моменты электричества не хватает, и на станциях из-за перенапряжения происходят сбои в работе, зато в спокойные периоды большой объём энергии остаётся невостребованным.

Экономия могла бы стать ощутимой, если бы было заранее известно, какой объём электричества потребуется каждому объекту в ближайшее время. Т. е. если где-то предвидится увеличение потребления электричества, туда следует подавать его больше. Одновременно на каких-то соседних предприятиях в этот же интервал времени потребление энергии может быть минимальным, значит туда подачу можно снизить. Но, повторимся, эта схема работает лишь в том случае, если точно знать потребности каждого предприятия наперёд.

Пермские инженеры взяли эту идею на вооружение и разработали алгоритм, позволяющий прогнозировать энергопотребление наперёд. Им удалось создать цифровую модель гибкого автоматического регулятора энергопотребления на основе искусственного интеллекта, который умеет оценивать возможности и предлагать пользователю оптимальные сценарии работы с максимальной экономией электричества.

Опытный вариант апробировали на предприятиях горнодобывающей промышленности, в шахтах: это самые ресурсоёмкие предприятия. В них основными потребителями электричества являются вентиляционные насосы, работа которых находится в определённой зависимости от особенностей погоды на поверхности. А её как раз можно предсказать на сутки-двое с высокой степенью точности, что и позволяет ИИ определять на ближайшее будущее, больше или меньше электричества понадобится вентиляционным установкам.

Помогаем компаниям получить грантовую поддержку до 30 млн «под ключ»

Оставить заявку

Используя разработанный алгоритм (который, к слову, во-первых, может анализировать одновременно большое количество разнообразной информации, а во-вторых, может обучаться и адаптироваться к новым условиям), практически каждое предприятие получит возможность оптимизировать процесс энергопотребления.

Со своей стороны, Правительство РФ приняло решение о финансовом поощрении предприятий за каждый мегаватт-час, заявленный к снижению. Эта мера позволит быстрее внедрять новейшие технологии и в кратчайшие сроки реально снизить энергопотребление и нагрузку на электростанции. В будущем, вероятнее всего, будут введены и штрафные санкции, которые будут применяться к предприятиям, заявившим о снижении потребления, но фактически этого не сделавшим.

Система уже успешно работает на некоторых предприятиях Пермского края с 2011 года. Проект удалось разработать и реализовать благодаря финансовой помощи от ФСИ: команда разработчиков победила в конкурсе «Старт». Также были привлечены средства, полученные от участия в проекте международных исследовательских групп (МИГ).

Информация и материалы, представленные на сайте: https://get-grant.ru взяты из открытых источников, расположенных в сети «Интернет». Администрация сайта не имеет какого — либо отношения к Федеральному государственному бюджетному учреждению «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» и иным институтам развития, а также не является аффилированным лицом по отношению к данным организациям и / или к их сотрудникам.

Источник: https://fasie.ru/