Российские энергетики вкладывают во внедрение технологий искусственного интеллекта (AI) пока только 3-7% своих IT-бюджетов. Но в ближайшие годы доля может вырасти до 10-20%, ведь в 2021-2022 годах в отечественной энергетике может быть запущено несколько крупных проектов в сфере AI. По оценкам Минэнерго, совокупный эффект от применения искусственного интеллекта в ТЭК превысит 5,4 трлн рублей в перспективе до 2040 года. Об этом сообщает ТАСС.
В России развитию искусственного интеллекта посвящена отдельная национальная стратегия до 2030 года, которую президент Владимир Путин утвердил осенью 2019 года. А в нацпроекте «Цифровая экономика» искусственному интеллекту посвящен отдельный федеральный проект, общий объем финансирования которого составит 86,5 млрд рублей (24,6 млрд рублей из бюджета, 6,9 млрд рублей — внебюджетное финансирование, 55 млрд рублей — средства «Сбера», разработавшего документ).
Между тем в энергетике «умные» цифровые системы пока представлены довольно узко. Они используется в обработке данных, автоматизации рутинных задач, распознавании и интерпретации речи и голоса, анализе видеопотока и изображений. Достаточно популярны в настоящее время рекомендательно-прогностические системы, которые функционируют самостоятельно или в составе цифровых двойников, называет менеджер проекта Internet of Energy Центра энергетики Московской школы управления «Сколково» Анастасия Пердеро.
В области генерации электроэнергии наиболее перспективными могут быть технологии компьютерного зрения и системы поддержки принятия решений, считает эксперт ассоциации «Цифровая энергетика», глава компании «Центр 2М» Евгений Мискевич.
Так, на Кольской АЭС в пилотном режиме уже применяют технологию машинного зрения для определения наличия и правильного применения сотрудниками средств защиты. Проект внедряется и на других объектах, уточнил руководитель экспертной группы по импортозамещению при правлении ассоциации «Цифровая энергетика», руководитель центра цифровых технологий концерна «Росэнергоатом» Константин Кудашев. Схожее решение использует и компания «Юнипро» на своих объектах.
Система предиктивного анализа генерирующего оборудования внедрена и компанией «Россети Мобильные ГТЭС». Пилотный проект по анализу турбогенераторов реализуется на Нововоронежской АЭС, отмечает Пердеро.
Однако наиболее широкое применение AI в электроэнергетике будет связано с работой с конечными потребителями, считает генеральный директор «Цифры» Игорь Богачев. Так, группа «Россети» уже запустила проект «Робот-оператор», который информирует потребителей и обрабатывает обратную связь.
Впрочем, компьютерный интеллект может применяться и для оптимизации энергопотребления, прогнозирования выработки погодозависимых ВИЭ и ГЭС, диагностики повреждения объектов, отмечают эксперты. Для решения задач по прогнозу потребления энергоресурсов используются модели машинного обучения, которые анализируют исторические данные и дополнительные параметры, добавляет руководитель группы машинного обучения «Инфосистемы Джет» Виктор Конокотин.
В электроэнергетике уже сейчас создаются интеллектуальные системы принятия решений по управлению аварийно-восстановительными работами после крупных технологических нарушений. Предиктивная аналитика будет внедряться в составление годовых графиков ремонтов, модернизации и реконструкции оборудования, а также при оценке рисков возникновения отказов оборудования. В будущем и готовность энергокомпаний к отопительному сезону будет оцениваться с учетом данных телеметрии и AI, уверен Кудашев из ассоциации «Цифровая энергетика».
Куда масштабнее искусственное мышление применяется сегодня в сфере добычи топлива. Так, AI помогает в шесть раз ускорить анализ полученных в ходе геологоразведки данных и на треть улучшить их точность, говорится в материалах Минэнерго РФ.
Когнитивные технологии также позволяют предсказывать возможные сложности в бурении, а значит сократить время простоя оборудования. AI также умеет находить пропущенные горизонты и выявлять перспективные пласты залежей на уже изученных месторождениях без затрат на дополнительное бурение. А системы предупреждения аварийных осложнений позволяют сократить стоимость скважин на 3-5%, говорит старший консультант Vygon Consulting Денис Пигарев.
Но если сейчас AI позволяет нефтяникам решать отдельные задачи, то уже в 2021-2022 годах в российской добывающей отрасли планируется запуск сразу нескольких масштабных проектов по внедрению искусственного интеллекта, уверяет глава «Цифры» Богачев. В частности, одна из ведущих российских нефтяных компаний планирует полностью перевести процессы логистики готовой продукции на отечественную разработку на основе AI, отмечает он.
Технологии искусственного интеллекта помогают снижать затраты на ремонты, устранение последствий технологических нарушений, сокращать трудозатраты и инвестиции на обновление оборудования, единогласны эксперты. Так, решения по предиктивной аналитике позволяют снизить затраты на ремонт энергооборудования вдвое и уменьшить время простоев на 40%, подсчитал аналитик Vygon Consulting Ростислав Костюк.
Суммарный эффект от внедрения AI в нефтегазовой отрасли в 2025-2040 годах может достигнуть 5,4 трлн рублей, прогнозируют в Минэнерго. По данным PwC, экономический эффект от внедрения интернета вещей в электроэнергетике до 2025 года может составить 530 млрд рублей и более, из них треть суммы, порядка 180 млрд рублей, можно сэкономить за счет ликвидации потенциальных потерь электроэнергии.
По подсчетам «Цифровой энергетики», потенциальный объем рынка AI в российской энергетике в 2023 году составит приблизительно $35,7 млн, но темпы роста этого сегмента ускоряются. Если сегодня объем инвестиций в передовых энергокомпаниях составляет в среднем 3-7% технологичных бюджетов, то в течение пяти лет этот объем может составить уже 10-20%, уверены эксперты.
