- Категория
- Энергетика
- Дата публикации
- Переключить язык
- Читати українською
Алгоритмы для электростанций: как AI помогает энергокомпаниям прогнозировать генерацию и снижать затраты
Использование искусственного интеллекта становится одним из ключевых технологических трендов в мировой энергетике. Алгоритмы машинного обучения помогают энергокомпаниям более точно прогнозировать генерацию возобновляемой энергии, предупреждать поломки оборудования и оптимизировать сложные операционные процессы. Украинские компании также активно тестируют и внедряют такие решения – от управления электростанциями до автоматизации клиентского сервиса.
Алгоритмы, предусматривающие погоду: как ИИ прогнозирует генерацию электроэнергии
Одним из наиболее распространенных направлений использования искусственного интеллекта в энергетике прогнозирование выработки возобновляемой энергии. Для солнечных и ветровых электростанций точность прогноза поколения имеет критическое значение, ведь ошибки приводят к небалансам на рынке электроэнергии и финансовым потерям.
Мировые компании активно используют нейросети для анализа погодных моделей, исторических данных генерации и телеметрии оборудования. К примеру, система прогнозирования ветровой генерации, разработанная Google DeepMind для британского оператора сетей National Grid, позволяет прогнозировать производство электроэнергии на 36 часов вперед и повышает точность прогнозов примерно на 20%.
Подобные решения вводят и украинские энергетические компании. В частности, в группе ДТЭК работает модель прогнозирования генерации возобновляемой энергии, использующей механизм непрерывного переобучения во время эксплуатации. Она применяется на солнечных и ветровых электростанциях и позволяет более точно планировать подачу электроэнергии в энергосистему.
По словам CEO MODUS X и CIO группы ДТЭК Дмитрия Осыки , энергетика сегодня стоит на пороге масштабного трансформационного переворота, и искусственный интеллект является ключевым фактором, который делает эту трансформацию возможной.
"Мы рассматриваем искусственный интеллект как следующий этап программы цифровой трансформации бизнесов Группы ДТЭК – MODUS, запущенной в 2019 году. Именно в этом контексте в 2025 году была запущена программа QUANTUM, направленная на интеграцию AI в ключевые бизнес-процессы компаний Группы ДТЭК", – отмечает он.
Только на двух объектах – солнечной и ветровой электростанциях – использование таких моделей позволило сэкономить около 20 млн грн в год благодаря повышению точности прогнозов и более эффективному управлению генерацией.
Украинские технологические компании активно разрабатывают собственные инструменты прогнозирования. К примеру, группа KNESS еще с 2016 года использует нейросети для прогнозирования генерации солнечных электростанций.
"Среднегодовая погрешность составляет 15-18% в зависимости от локации и мощности объекта. Нейросеть учится на данных каждой станции отдельно, поэтому точность прогнозов со временем растет", - отмечает соучредитель компании Иван Векирчик .
В настоящее время система используется более чем на 200 энергообъектах общей мощностью более 1,4 ГВт, а модели учатся на данных каждой станции отдельно, что позволяет постепенно повышать точность прогнозов.
Энергетика без аварий: как искусственный интеллект находит поломки еще до сбоев
Еще одно важное направление использования искусственного интеллекта в энергетике – прогнозное обслуживание оборудования (predictive maintenance). Алгоритмы анализируют телеметрию из турбин, инверторов и других элементов энергетической инфраструктуры, позволяя выявлять потенциальные неисправности еще до того, как они приведут к авариям или простоям.
Такие технологии активно используют международные энергетические компании. К примеру, Siemens использует AI-платформу Senseye для анализа работы промышленного оборудования. По данным компании, использование таких систем позволяет снизить незапланированные простои оборудования до 50%.
Подобные решения используются и в украинской энергетике. К примеру, компания KNESS разработала модуль PV.Predictive Maintenance, который автоматически анализирует работу оборудования солнечных электростанций. Система ежедневно проверяет состояние стрингов и соединений, выявляет потери генерации и сообщает об этом техническую команду сервисного обслуживания.
В настоящее время система внедрена на более чем 100 солнечных электростанциях общей мощностью около 1,5 ГВт и позволяет ежегодно предотвращать потери генерации примерно 15 ГВтч электроэнергии.
ИИ экономит миллионы: как алгоритмы оптимизируют работу электростанций
Искусственный интеллект также активно используется для оптимизации сложных операционных процессов – от управления генерацией до логистики топлива.
Мировые энергетические компании используют такие системы для управления большими портфелями электростанций. К примеру, американская NextEra Energy использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа погодных моделей, работы турбин и спроса на электроэнергию. Это позволяет оптимизировать работу солнечных и ветровых электростанций в режиме реального времени и повышать их эффективность.
В украинской энергетике искусственный интеллект тоже начинает использоваться для оптимизации операционных процессов. В группе ДТЭК, например, работает модель оптимизации логистики с учетом качества угля. Алгоритмы помогают принимать оптимальные решения по транспортировке, сочетая логистические и производственные ограничения.
За первый год использования система обеспечила экономию 64 млн. грн. на топливе благодаря оптимизации качества угля и еще 32 млн. грн. на логистике из-за оптимизации маршрутов перевозки.
От чат-ботов до продаж: как искусственный интеллект меняет сервис энергокомпаний
Еще одно направление применения искусственного интеллекта – автоматизация клиентского сервиса и внутренних бизнес-процессов компаний. В мире энергетические компании активно внедряют чат-боты, системы анализа обращений клиентов и алгоритмы обработки больших массивов данных для улучшения качества обслуживания.
Например, британская энергетическая компания National Grid запустила AI-чатбот AskNG, который помогает клиентам получать информацию о счетах, платежах и энергоэффективности. После запуска бота компания смогла сократить количество телефонных обращений в контакт-центр примерно на 15%, что уменьшило нагрузку на операторов и ускорило обработку запросов.
Сходные решения внедряет и E.ON. В Румынии компания интегрировала AI-чатбот в сайт и мобильное приложение для обработки стандартных запросов – от проверки счетов до консультаций по тарифам. Это позволило снизить количество звонков в контакт-центр примерно на 50% и перевести значительную часть коммуникации в формат цифрового самообслуживания.
Украинские компании тоже активно тестируют такие инструменты. В 2025 году компания Atmosfera запустила чат-бот, помогающий с первичными консультациями и квалификацией обращений клиентов. По словам директора по маркетингу Тимура Якименко, инструмент не только уменьшает нагрузку на команду, но и оказывает непосредственное влияние на продажи.
"Часть диалогов с ботом трансформируется в лиды и реальные сделки", - отмечает он.
Кроме того, компания тестирует ШИ-анализ телефонных разговоров для контроля качества сервиса и обучения команды, а также использует data-driven подход для измерения удовлетворенности клиентов (CSAT) и скорости реакции.