• 23 января 202523.01.2025четверг
  • USD98,2804
    EUR103,2419
  • В Тюмени -25..-27 С 2 м/с ветер западный


Молодой ученый из Тюмени решил, как повысить эффективность эксплуатации энергооборудования

Общество, 14:48 15 января 2025

ТИУ

Решение для повышения эффективности эксплуатации энергооборудования нашел аспирант Тюменского индустриального университета Владислав Шеломенцев. Он разработал Grid Optimizer – платформу предиктивной аналитики и мониторинга для электроэнергетических сетей, сообщает центр по внешним коммуникациям вуза.

Молодой ученый в основу взял методы искусственного интеллекта для анализа данных в реальном времени, прогнозирование отказов и оптимизацию процессов технического обслуживания. Основная цель проекта – сократить простои, снизить расходы на обслуживание и улучшить надежность энергосистем.

Идея разработки платформы Grid Optimizer пришла к нему во время прохождения программы переподготовки университета ИТМО "Искусственный интеллект в промышленности", где необходимо было реализовать и защитить проект.

"Проведя обзорное исследование, мы с коллегами обнаружили самые аварийные компоненты силовых трансформаторов – высоковольтные вводы. А силовые трансформаторы – это ключевые элементы энергосистем, их выход из строя приводит к значительным финансовым потерям. Традиционные методы диагностики зачастую являются ручными, медленными и требуют значительных ресурсов. Мы стремились создать решение, которое бы автоматизировало этот процесс, позволяя быстро и точно выявлять дефекты, прогнозировать состояние оборудования и предоставлять рекомендации по обслуживанию", - пояснил Владислав Шеломенцев.

Результатом воплощения идеи станет удобная платформа для мониторинга и прогнозирования электрооборудования, которая внедряется бесшовно и адаптируется под стандарты и требования потребителя. Сейчас она представлена тремя модулями для силового трансформатора, опробована на реальных производственных данных: компьютерное зрение, анализирующее термографические данные и выявляющее наличие дефекта; мониторинг параметров электроснабжения для выявления аномалий; прогнозирование состояния трансформаторов на основе хроматографических данных.

В планах – расширение базы данных для обучения моделей и проведение пилотных внедрений на крупных энергетических предприятиях.Ожидается масштабирование платформы, добавление новых функций, таких как создание цифрового двойника электрооборудования, и расширение на другие сегменты энергетического рынка.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал и первыми узнавайте главные новости
Читайте нас в Дзен

Архив новостей

  • январь 2025
    пнвтсрчтптсбвс
    303112345
    6789101112
    13141516171819
    20212223242526
    272829303112
    3456789