Евгений Мискевич, Генеральный директор ООО «Центр 2М» (компания — член Ассоциации «Цифровая энергктика»), дал комментарии информагентству ТАСС

Отраслевые новости
Евгений Мискевич, Генеральный директор ООО «Центр 2М» (компания - член Ассоциации «Цифровая энергктика»), дал комментарии информагентству ТАСС

Евгений Мискевич, эксперт Ассоциации «Цифровая энергетика», Генеральный директор ООО «Центр 2М» (входит в группу «Интертехэлектро»), компания — член Ассоциации «Цифровая энергктика», дал комментарии информагентству ТАСС для экспертной статьи «Энергетики России сэкономят триллионы рублей за счет искусственного интеллекта».

В частности, Евгений Мискевич отметил:

«В области генерации электроэнергии наиболее перспективными могут быть технологии компьютерного зрения и системы поддержки принятия решений».

«Потенциальный объем рынка ИИ в российской энергетике в 2023 году составит приблизительно $35,7 млн, но темпы роста этого сегмента ускоряются».

https://tass.ru/ekonomika/10330409

Полный текст расширенных комментариев Евгения Мискевича информагентству ТАСС:

Вопрос ТАСС: В каких сферах компании энергетики в России применяют и могут использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ)?

В октябре президент России утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Стратегия и дорожная карта выделяют шесть технологий: компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений, перспективные методы и технологии искусственного интеллекта.

Мы считаем, что  в электроэнергетике востребовано  следующие технологи искусственного интеллекта: компьютерное зрение и системы поддержки принятия решений, куда мы и вкладываем большие силы и средства.

Вопрос ТАСС: Какие проекты в сфере ИИ уже реализуются? 

1. Компьютерное зрение.

Эффект от внедрения искусственного интеллекта в первую очередь строится на объединении данных с множества разрозненных камер с применением аналитических вычислений и прогнозов.

Проект, реализованный компанией ЮНИПРО: Автоматическое определение количества людей и времени нахождения в зонах проведения ремонтных работ позволил в кратчайшие сроки повысить эффективность производственных процессов и уменьшить затраты за счет объективного обоснования времени, затрачиваемого на выполнение задач и критериев оплаты труда.

Главное для компаний – эффективное управление имеющимися производственными фондами и ресурсами при ведении своей деятельности.

2. Системы поддержки принятия решений

Крайне важной задачей  является поддержание оборудования предприятий энергетики в надлежащем техническом состоянии, что обеспечивает бесперебойные поставки энергии (как тепловой, так и электрической) потребителям, а также организацию безаварийной эксплуатации объектов энергетики. Процесс обеспечения заданной надежности и требуемого технического состояния энергетического оборудования сопровождается своевременным проведением профилактических и ремонтных работ, при этом качество и скорость выполнения последних является ключевым аспектом.

В процессе создания системы предиктивного анализа генерирующего оборудования с 2019 года на пилотном участке АО «ЮТЭК-РС» реализуется переход от системы планово-предупредительного вида проведения ремонтных работ к их организации по фактическому техническому состоянию.

Объективные данные по работе оборудования позволят рассчитать точные сроки амортизации, эксплуатации и необходимости обслуживания или реконструкции основных производственных активов.

Электроэнергетические объекты как объекты управления сложны по своей структуре. Эта сложность обусловлена их многомерностью, скоротечностью аварийных процессов, высоким элементным многообразием, динамическим изменением состояний, постоянным ростом сложности внутренних связей. Кроме того, перечень решений, которые должен принимать оперативный персонал по управлению в электроэнергетических системах, довольно большой, и все они сопряжены с такими факторами, как дефицит времени, неполная оперативная информация, большой объём нормативной информации.

Наличие актуальных коррелирующих между собой информационных баз данных, отражающих техническое состояние объектов электросетевого хозяйства, позволит компании уйти от обезличенных плановых ремонтов оборудования и вкладывать ресурсы в те технологические точки сети, где это вложение даст наибольший эффект в части обеспечения надежности электрической сети.

Вопрос ТАСС: Какие проекты ИИ в планах?

Пилотные проекты предусматривают в будущем внедрение цифрового дистанционного управления оборудованием и режимами работы объектов электроэнергетики, разработку и апробирование систем удаленного мониторинга, оценки технического состояния и прогнозирования вероятности отказа оборудования. Планируется также создать систему поддержки принятия решений по управлению аварийно-восстановительными работами при крупных и массовых технологических нарушениях, систему планирования годовых графиков ремонтов, модернизации и реконструкции на основе предиктивной аналитики и оценки рисков возникновения отказов оборудования. Предполагается, что оценка готовности энергокомпаний к отопительному сезону тоже будет полностью осуществляться с учетом данных телеметрии и с использованием автоматизированной системы поддержки принятия решений.

Вопрос ТАСС: Как ИИ помогает оптимизировать затраты и улучшать эффективность работы? Какие еще преимущества несет ИИ для компаний?

С  помощью ИИ мы намерены добиться достижения ключевых показателей, являющихся главными критериями надежного и бесперебойного функционирования электросетевого комплекса и качественного энергоснабжения потребителей. В их числе – обеспечение стопроцентного уровня наблюдаемости и управляемости электросетевых объектов, повышение производительности труда, существенное снижение уровня потерь электроэнергии, частоты и продолжительности перерывов в электроснабжении, капитальных и эксплуатационных затрат».

Расширенная аналитика и искусственный интеллект значительно улучшат прогнозное обслуживание, используя компьютерное моделирование и новые источники для получения данных по сети для снижения погрешности в прогнозировании сбоев активов. Это позволит снизить расходы на техническое обслуживание до 30%.

Однако наиболее важным драйвером внедрения ИТ-решений является мультипликативный эффект, который эти технологии оказывают на отрасли экономики за счет повышения производительности труда и сокращения затрат. Прежде всего, эффекта можно достичь за счет экономии затрат до 30% на техническое обслуживание и ремонт производственных активов; повышения энергоэффективности производств, зданий и сооружений до 20%; оптимизации транспортных и логистических потоков до 10%; повышения эффективности производственных процессов до 15%.

Вопрос ТАСС: Ваша оценка объема инвестиций компаний  на внедрение технологий ИИ и потенциальный объем рынка ИИ в России в сфере энергетики?

В скором времени будет происходить децентрализация рынка электросетей, основанная  на активно-адаптивных принципах, формирующихся на основе запросов конечного потребителя, а не навязывания поставщиками или властями. В следующие 5−10 лет потребители как из B2B, так и из B2C будут самостоятельно выбирать поставщика энергии и  сместят свой фокус в сторону комплексных решений в области электроэнергетики, распределения, управления и мониторинга.

Очевидно, для преодоления структурно-технологического кризиса необходима новая энергетическая идеология и инфраструктура. Опыт развития информационных сетей и тенденции развития за прошедшее десятилетие, показывают, что основными свойствами энергетической инфраструктуры будущего станет сетевая архитектура, интеллектуализация, активная адаптация (самоорганизация), отраслевая интеграция.  Первостепенной задачей является переход от аналоговых систем управления к цифровым с построением единой энергоинформационной системы, в результате чего мы получим «умные» сети. Следующим этапом является интеллектуализация построенной на предыдущем этапе энергоинформационной системы. В результате, произойдет переход от «умных» к интеллектуальным сетям (ИС)

Внедрение цифровых технологий, в том числе ИИ,  является не только условием повышения конкурентоспособности за счет снижения затрат и развития новых источников дохода, но и удержанием своей рыночной доли. Те организации, которые отстанут в этом процессе, очень быстро будут вытеснены с электросетевого рынка. Поэтому инвестиции в  интеллектуальные технологии будут расти стремительными темпами.

Согласно  исследованиям IDC:  в  2019 г. объем российского рынка искусственного интеллекта достиг $139,3 млн.  Принимая в расчет объём инвестиций в автоматизацию энергетики (9% от общего объема инвестиций), объем рынка ИИ в энергетике составил $12,5 млн. При этом аналитики прогнозируют рост инвестиций в этой сфере на 30% в год до 2023 г, таким образом, потенциальный объем рынка ИИ в России в сфере энергетики в 2023 составит приблизительно $35,7млн.

Помимо госпрограмм и регуляторов: внедрение в России технологии smart metering (интеллектуальный учет электроэнергии) и технологии SmartGrid («умные» сети) , интерес к искусственному интеллекту  подогревает и коммерческая выгода.  На сегодняшний день:  энергоемкость очень высока — Расходы предприятий  на топливо и энергию составляют от 10% до 40% себестоимости продукции в зависимости от отрасли. Кроме того, энергоносители ежегодно дорожают на 7,50-8,5%.

Но эту ситуацию можно сделать точкой роста, отмечают в компании. Экономия ресурсов в энергетике и снижение себестоимости продукции несут большой потенциал для развития промышленности. Эксперты полагают, что автономные источники и энергосберегающие технологии позволят сэкономить на электричестве до 15%. А вот экономию в 30-40% можно достичь только за счет максимального контроля энергопотребления, вплоть до мониторинга в реальном времени.

Главная цель внедрения современных информационных технологий — снижение операционных издержек на фоне роста цен на энергоносители, что в конечном итоге приведет к запланированному снижению энергоемкости валового внутреннего продукта не менее чем до 1,5% в год. По данным PwC, экономический эффект от внедрения IoT в электроэнергетике до 2025 года может составить 530 млрд руб. и более: из них треть суммы, порядка 180 млрд руб., удастся сохранить за счет ликвидации потенциальных потерь электроэнергии

Ассоциация "Цифровая энергетика"