Алгоритми для електростанцій: як AI допомагає енергокомпаніям прогнозувати генерацію та знижувати витрати

Алгоритми, що передбачають погоду: як ШІ прогнозує генерацію електроенергії

Одним із найпоширеніших напрямів використання штучного інтелекту в енергетиці є прогнозування виробітку відновлюваної енергії. Для сонячних і вітрових електростанцій точність прогнозу генерації має критичне значення, адже помилки призводять до небалансів на ринку електроенергії та фінансових втрат.

Світові компанії активно застосовують нейромережі для аналізу погодних моделей, історичних даних генерації та телеметрії обладнання. Наприклад, система прогнозування вітрової генерації, розроблена Google DeepMind для британського оператора мереж National Grid, дозволяє прогнозувати виробництво електроенергії на 36 годин наперед і підвищує точність прогнозів приблизно на 20%.

Подібні рішення впроваджують і українські енергетичні компанії. Зокрема, у групі ДТЕК працює модель прогнозування генерації відновлюваної енергії, яка використовує механізм безперервного перенавчання під час експлуатації. Вона застосовується на сонячних і вітрових електростанціях і дозволяє точніше планувати подачу електроенергії в енергосистему.

За словами CEO MODUS X та CIO групи ДТЕК Дмитра Осики, енергетика сьогодні стоїть на порозі масштабного трансформаційного перевороту, і штучний інтелект є ключовим фактором, який робить цю трансформацію можливою.

"Ми розглядаємо штучний інтелект як наступний етап програми цифрової трансформації бізнесів Групи ДТЕК — MODUS, запущеної у 2019 році. Саме в цьому контексті у 2025 році була запущена програма QUANTUM, спрямована на інтеграцію AI у ключові бізнес-процеси компаній Групи ДТЕК", — зазначає він.

Лише на двох об’єктах — сонячній та вітровій електростанціях — використання таких моделей дозволило зекономити близько 20 млн грн на рік завдяки підвищенню точності прогнозів та ефективнішому управлінню генерацією.

Українські технологічні компанії також активно розробляють власні інструменти прогнозування. Наприклад, група KNESS ще з 2016 року використовує нейромережі для прогнозування генерації сонячних електростанцій.

"Середньорічна похибка становить 15–18% залежно від локації та потужності об’єкта. Нейромережа навчається на даних кожної станції окремо, тож точність прогнозів з часом зростає", — зазначає співзасновник компанії Іван Векірчик.

Наразі система використовується більш ніж на 200 енергооб’єктах загальною потужністю понад 1,4 ГВт, а моделі навчаються на даних кожної станції окремо, що дозволяє поступово підвищувати точність прогнозів.

Енергетика без аварій: як штучний інтелект знаходить поломки ще до збоїв

Ще один важливий напрям використання штучного інтелекту в енергетиці — прогнозне обслуговування обладнання (predictive maintenance). Алгоритми аналізують телеметрію з турбін, інверторів та інших елементів енергетичної інфраструктури, дозволяючи виявляти потенційні несправності ще до того, як вони призведуть до аварій чи простоїв.

Такі технології активно застосовують міжнародні енергетичні компанії. Наприклад, Siemens використовує AI-платформу Senseye для аналізу роботи промислового обладнання. За даними компанії, використання таких систем дозволяє зменшити незаплановані простої обладнання до 50%.

Подібні рішення застосовуються і в українській енергетиці. Наприклад, компанія KNESS розробила модуль PV.Predictive Maintenance, який автоматично аналізує роботу обладнання сонячних електростанцій. Система щоденно перевіряє стан стрінгів і з’єднань, виявляє втрати генерації та повідомляє про це технічну команду сервісного обслуговування.

Наразі система впроваджена на більш ніж 100 сонячних електростанціях загальною потужністю близько 1,5 ГВт і дозволяє щороку запобігати втратам генерації приблизно 15 ГВт·год електроенергії.

ШІ економить мільйони: як алгоритми оптимізують роботу електростанцій

Штучний інтелект також активно використовується для оптимізації складних операційних процесів — від управління генерацією до логістики палива.

Світові енергетичні компанії застосовують такі системи для управління великими портфелями електростанцій. Наприклад, американська NextEra Energy використовує алгоритми штучного інтелекту для аналізу погодних моделей, роботи турбін і попиту на електроенергію. Це дозволяє оптимізувати роботу сонячних і вітрових електростанцій у режимі реального часу та підвищувати їхню ефективність.

В українській енергетиці штучний інтелект також починає використовуватися для оптимізації операційних процесів. У групі ДТЕК, наприклад, працює модель оптимізації логістики з урахуванням якості вугілля. Алгоритми допомагають ухвалювати оптимальні рішення щодо транспортування, поєднуючи логістичні та виробничі обмеження.

За перший рік використання система забезпечила економію 64 млн грн на паливі завдяки оптимізації якості вугілля та ще 32 млн грн на логістиці через оптимізацію маршрутів перевезення.

Від чат-ботів до продажів: як штучний інтелект змінює сервіс енергокомпаній

Ще один напрям застосування штучного інтелекту — автоматизація клієнтського сервісу та внутрішніх бізнес-процесів компаній. У світі енергетичні компанії активно впроваджують чат-боти, системи аналізу звернень клієнтів і алгоритми обробки великих масивів даних для покращення якості обслуговування.

Наприклад, британська енергетична компанія National Grid запустила AI-чатбот AskNG, який допомагає клієнтам отримувати інформацію щодо рахунків, платежів та енергоефективності. Після запуску бота компанія змогла скоротити кількість телефонних звернень до контакт-центру приблизно на 15%, що зменшило навантаження на операторів і прискорило обробку запитів.

Подібні рішення впроваджує і E.ON. У Румунії компанія інтегрувала AI-чатбот у сайт і мобільний додаток для обробки стандартних запитів — від перевірки рахунків до консультацій щодо тарифів. Це дозволило зменшити кількість дзвінків у контакт-центр приблизно на 50% і перевести значну частину комунікації у формат цифрового самообслуговування.

Українські компанії також активно тестують такі інструменти. У 2025 році компанія Atmosfera запустила чат-бот, який допомагає з первинними консультаціями та кваліфікацією звернень клієнтів. За словами директора з маркетингу Тимура Якименка, інструмент не лише зменшує навантаження на команду, а й безпосередньо впливає на продажі.

"Частина діалогів із ботом трансформується у ліди та реальні угоди", — зазначає він.

Крім цього, компанія тестує ШІ-аналіз телефонних розмов для контролю якості сервісу та навчання команди, а також використовує data-driven підхід для вимірювання задоволеності клієнтів (CSAT) і швидкості реакції.