Искусственный интелект в электроснабжении Смирнов эс-12зу

1. Искусственный интеллект в электроснабжении

От автоматизации к автономным интеллектуальным сетям
(Smart Grid
Роль ИИ в обеспечении надежности и
энергоэффективности.
5Б13 ЭС-12 з/у Смирнов В.А.

2. Зачем ИИ в энергетике?

Проблематика: Усложнение структуры сетей, рост
доли возобновляемых источников энергии (ВИЭ),
износ оборудования.
Цели внедрения:
• Снижение операционных затрат.
• Минимизация аварийности.
• Балансировка спроса и предложения в реальном
времени.

3. Аналитика состояния оборудования

Технология: Машинное обучение на
данных с датчиков (система
мониторинга переходных режимов,
тепловизоры).
Применение:
• Анализ состояния силовых
трансформаторов (анализ газов в
масле).
• Прогноз остаточного ресурса
высоковольтных выключателей.
• Раннее обнаружение дефектов
изоляции.

4. Интеллектуальный учет и прогнозирование нагрузки

• Прогноз электропотребления (Load
Forecasting): Использование
рекуррентных нейросетей (LSTM) для
предсказания пиков потребления с
учетом погоды и дня недели.
• Smart Metering: Автоматизированный
сбор и анализ данных для выявления
коммерческих потерь (хищений) и
оптимизации графиков нагрузки[1].

5. Оптимизация и управление Smart Grid

• Self-healing (Самовосстановление): Алгоритмы
ИИ для мгновенной локализации места
повреждения и автоматического переключения
потребителей на резервные линии.
• Управление распределенной генерацией:
Интеграция солнечных и ветровых станций,
управление системами накопления энергии (ESS).

6. Релейная защита и автоматика (РЗА) на базе ИИ

• Преимущество:
Возможность адаптации
уставок РЗА в реальном
времени в зависимости от
режима работы сети.
• Распознавание аномалий:
Отличие пусковых токов от
токов короткого замыкания с
помощью нейронных сетей,
что исключает ложные
срабатывания[2].

7. Экономическая эффективность и KPI

• Снижение потерь
электроэнергии: на 5–12%.
• Сокращение времени
простоя (SAIDI/SAIFI): на
20–30%.
• Оптимизация инвестиций:
переход от плановых
ремонтов к ремонтам «по
состоянию»[3].

8. Заключение и выводы

• ИИ становится ядром управления современными
энергосистемами.
• Переход к цифровому району электрических сетей
(Цифровой РЭС) невозможен без внедрения
алгоритмов анализа больших данных.
• Будущее: Полностью автономные микросети
(Microgrids) с искусственным интеллектом[4].

9. Спасибо за внимание!

10. Список использованных источников ИСТОЧ

• Интеллектуальные сети (Smart Grid). Основные понятия
[Электронный ресурс] // Министерство энергетики РФ : офиц. сайт. —
URL: https://minenergo.gov.ru/ (дата обращения: 21.04.2026).
• Воропай, Н. И. Интеллектуальные электроэнергетические системы:
концепция и проблемы / Н. И. Воропай // Электричество. — 2026. —
№ 4. — С. 4–12.
• Применение машинного обучения в задачах релейной защиты
[Электронный ресурс] // IEEE Xplore Digital Library. — URL:
https://ieeexplore.ieee.org/ (дата обращения: 21.04.2026).
• ГОСТ Р 58111-2018. Интеллектуальная энергетика. Термины и
определения. — Москва : Стандартинформ, 2018. — 28 с.