ДТЕК має програму цифрової трансформації MODUS, в межах якої здійснює масштабні зміни в компанії. У цій статті про одну з ініціатив — економію палива на ТЕС за допомогою штучного інтелекту. 

Як було раніше, без штучного інтелекту? 

Машиніст кожної ТЕС моніторить величезну кількість параметрів, і частина з них безпосередньо впливає на витрати палива. Стежити за ними вручну — складний і ресурсозатратний процес, в якому є ризик щось пропустити чи навіть помилитися, адже людський чинник ніхто не скасовував.

 

При цьому машиністи орієнтувалися лише на встановлені нормативи, які не враховували ні особливостей енергоблоків, ні технічного стану обладнання.

Що саме робить штучний інтелект? 

Спершу на Курахівській, а наразі й на Запорізькій, Бурштинській та Ладижинській ТЕС діджиталізовано процес аналізу роботи енергоблоків, а саме створена та впроваджена система підказок машиністам. 

 

"В режимі реального часу ШІ аналізує сотні параметрів і розраховує оптимальний режим використання обладнання в конкретний момент часу на основі історичних та поточних даних. Та надає машиністам підказки, наприклад, про те, де є можливість економніше використовувати паливо, — пояснює Олег Виноградов, портфоліо-менеджер проєктів із цифровізації ТЕС. — Фінальні рішення ухвалює машиніст, однак відтепер цей процес більш точний, швидкий і простий". 

Які цілі проєкту? 

1. Оптимізувати витрати сировини (палива). 

2. Полегшити роботу машиністів.

3. Мінімізувати ймовірність помилок через людський чинник.

Ок, а які конкретні результати? 

У 2021 році економічний ефект від впровадження цифрового рішення становив чверть мільярда гривень. А загалом з моменту запуску у 2019-му й станом на 2021 рік загальний ефект від проєкту нараховував майже половину мільярда, а саме 480 млн грн — це вартість зекономленого палива (порівняно з тим періодом, коли машиністи не керувалися підказками ШІ). 

 

Клікніть, щоб побачити інфографіку у великому розмірі 

 

 

Як це реалізовано? 

Команда використовувала нейронні мережі та машинне навчання, щоб обробляти великі масиви актуальних та історичних даних про використання палива й будувати прогнози його використання. Так були визначені оптимальні режими роботи ТЕС. Результати цієї роботи інтегровані в мережу моніторингу енергоблоків. 

У планах масштабування на інші ТЕС

Як зазначив ІТ-директор ДТЕК Дмитро Осика, для кожного енергоблоку кожної ТЕС ДТЕК Енерго виконує розрахунки ефективності реалізації на ній цього проєкту: "Наприкінці 2021 року компанія завершила масштабування системи на Бурштинській і Ладижинській ТЕС, на 2022 рік також заплановано впровадити її на Криворізькій та Луганській. У 2023 році у планах завершити активну фазу, і проєкт перейде у фазу підтримки".