Тюменский ученый разработал решение для предотвращения аварий энергосистем

Владислав Шеломенцев — аспирант 4 курса Института промышленных технологий ТИУ. Идея разработки платформы Grid Optimizer пришла к молодому ученому во время прохождения программы переподготовки университета ИТМО «Искусственный интеллект в промышленности», где необходимо было реализовать и защитить проект. Особое внимание при этом уделялось реальным прикладным задачам и данным.

Решение использует методы искусственного интеллекта для анализа данных в реальном времени, прогнозирования отказов и оптимизации процессов технического обслуживания. Основная цель проекта — сократить простои, снизить расходы на обслуживание и улучшить надежность энергосистем. 

«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», — рассказал Владислав.

Результатом воплощения идеи станет удобная платформа Grid Optimizer, которая внедряется бесшовно и адаптируется под стандарты и требования потребителя. Сейчас она представлена тремя модулями для силового трансформатора, апробированными 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.