Жансая Уразбаева Энергетический переход и рост доли возобновляемых источников энергии требуют новых подходов к управлению энергосистемами. Одной из главных сложностей в этом секторе остается зависимость генерации от погодных условий. Для решения этой проблемы казахстанская компания АО «Самрук-Энерго» начала разработку цифровой платформы на базе искусственного интеллекта и машинного обучения. Ожидается, что новая система управления выработкой электричества на объектах зеленой энергетики будет введена в эксплуатацию в конце 2026 года.
Особое внимание в проекте уделяется ветровым электростанциям, расположенным на территории Казахстана. Прогнозирование объемов энергии, получаемой от ветра – это сложная технологическая задача из-за высокой изменчивости воздушных потоков. В отличие от традиционных тепловых станций, где процесс генерации предсказуем, ветропарки подчиняются природным ритмам. В таких условиях энергокомпаниям требуются инструменты, способные с минимальной погрешностью определять будущие метеорологические параметры.
В основу разрабатываемого решения ляжет алгоритм, который будет напрямую интегрирован с базами данных метеорологических служб. Программный комплекс начнет обрабатывать климатические сводки с высокой пространственной и временной детализацией. При этом интеллектуальную систему дополнительно обучат на огромном массиве информации, поступающей с автоматизированных систем учета и диспетчерского контроля станций.
ИИ-модель проанализирует фактические объемы выработки за прошлые периоды и сопоставит их с техническими параметрами работы оборудования. Такой симбиоз погодных сводок и производственной аналитики позволит алгоритмам учитывать реальные условия эксплуатации турбин. Специалисты прогнозируют, что благодаря внедрению нейросетей точность планирования генерации достигнет восьмидесяти процентов. В масштабах энергосистемы это означает более эффективное распределение нагрузок и существенное снижение финансовых потерь, которые обычно возникают при отклонениях фактической выработки от заявленных планов.
