Искусственный интеллект и алгоритмы в энергетике: применение, преимущества, перспективы

Энергетические системы — одни из самых сложных инженерных систем современности. С развитием возобновляемых источников и увеличением нагрузок их управление становится все более трудоемким. Традиционные методы расчета и планирования начинают уступать место интеллектуальным алгоритмам. Искусственный интеллект (ИИ) и продвинутые алгоритмы позволяют анализировать огромные массивы данных и принимать решения быстрее и точнее, чем было возможно раньше. Уже сегодня исследователи и инженеры применяют машинное обучение, нейросети и методы оптимизации для прогнозирования потребления, планирования сетевой инфраструктуры и автоматизации управления энергосистемами. Например, переход к углеродно-нейтральной энергетике и распределенной генерации приводит к такой сложности режимов работы сетей, с которой традиционные методы не справляются.

Всем привет, меня зовут Сергей, и в этой статье я рассмотрю ключевые направления применения ИИ и алгоритмов в электроэнергетике: от расчетов сетевых нагрузок и прокладки оптимальных маршрутов ЛЭП до обнаружения аномалий и обучения агентов, управляющих сетью.

Расчет нагрузок на элементы сети

Моделирование нагрузок

Одной из базовых задач энергосистемы является прогнозирование нагрузки — определение, сколько электрической мощности потребуется в каждый момент времени. Точность таких прогнозов напрямую влияет на надежность и экономичность работы сети: правильно спрогнозированный спрос позволяет оптимально запланировать генерацию, избежать избыточного резерва и снизить риск отключений.

Классические подходы опирались на статистику прошлых лет и инженерные оценки, однако современные алгоритмы значительно расширяют наши возможности. Сегодня для краткосрочного прогноза нагрузки применяются методы регрессии, временных рядов, машинное обучение (решающие деревья, SVM) и нейронные сети. Эти методы позволяют учесть множество факторов: погоду, время суток, день недели, экономическую активность и т.д., выявляя сложные нелинейные зависимости.

Машинное обучение для прогноза

В последние годы особую эффективность показали методы глубокого обучения. Рекуррентные нейросети (RNN), особенно архитектуры LSTM и GRU, способны учиться на исторических данных потребления и выдавать прогнозы с высокой точностью. Так, исследователи из НГУЭУ продемонстрировали применение модели LSTM для почасового прогноза потребления крупных промышленных предприятий. В реальном эксперименте точность такой модели сопоставили с точностью прогноза, составляемого вручную экспертом: в штатных ситуациях разница оказалась невелика (90-95% у человека против ~95% у модели). Однако даже прирост точности на 1-3% при большом объеме потребления даёт ощутимый экономический эффект — снижение штрафов за отклонение от заявок на мощность.

В другом исследовании, сравнивая RNN, LSTM и GRU для краткосрочного прогноза, эксперты Арабо-американского университета выяснили, что упрощенная рекуррентная сеть GRU может превзойти LSTM по точности на реальных данных. GRU имеет более простую структуру (меньше параметров за счёт отсутствия отдельного выходного шлюза), что делает её эффективной на относительно небольших наборах данных.

В целом использование машинного обучения — от ансамблей деревьев решений до глубоких нейросетей — позволяет энергокомпаниям моделировать различные сценарии нагрузки с большей точностью, чем традиционные методы. Это особенно важно для краткосрочных прогнозов (часы-дни), необходимых для оперативного управления, и долгосрочных прогнозов (годы вперед) при планировании развития инфраструктуры.

Оптимизация трасс кабельных и воздушных линий

Задача выбора маршрута

Планирование маршрутов линий электропередачи (как кабельных, так и воздушных) — сложная задача на графах. Необходимо проложить линию между узлами сети (подстанциями) так, чтобы минимизировать стоимость строительства и потери, обеспечить надежность и соблюсти ограничения (например, избегать заповедных зон, водоемов, чрезмерно изломанного маршрута). Формально это задача поиска оптимального пути в графе с множеством весовых коэффициентов.

Классическим решением для нахождения кратчайшего пути является алгоритм Дейкстры. Он гарантированно находит путь минимальной длины на взвешенном графе и работает за приемлемое время даже для больших сетей. Однако прямая минимизация расстояния — не единственный критерий.

В энергетике часто приходится учитывать несколько характеристик: длина линии, число углов (поворотов) маршрута, рельеф местности, тип грунта, воздействие на экосистему и т.п. Чтобы учесть комплексный взвешенный показатель, расстояние превращают в обобщенную «стоимость» маршрута. Например, каждое ребро графа получает вес, отражающий цену строительства данного сегмента с учетом всех факторов. Алгоритм Дейкстры применим и в этом случае — он найдет путь с минимальной суммарной стоимостью.

В современных исследованиях предлагаются улучшения Дейкстры, например, двунаправленный поиск (одновременный от источника и приемника), что ускоряет вычисления на больших картах. Также вводят специальные методы сглаживания маршрута, уменьшая число изломов (что снижает количество угловых опор) — такие пост-обработки позволяют получить практически реализуемый маршрут, а не только математически кратчайший.

Применение графовых алгоритмов

Для примера реализуем простой поиск кратчайшего пути на графе, представляющем собой фрагмент сети. Узлы A…Z — точки (подстанции), ребра с весами — возможные участки трассы с заданной «стоимостью». Найдем оптимальный маршрут из A в Z с помощью NetworkX (реализация Дейкстры):

import networkx as nx  G = nx.Graph()  # добавляем ребра графа: (узел1, узел2, вес)  G.add_weighted_edges_from([      ('A','B', 4),      ('A','C', 2),      ('B','C', 1),      ('B','D', 5),      ('C','D', 8),      ('C','E', 10),      ('D','E', 2),      ('D','Z', 6),      ('E','Z', 3)  ])  path = nx.shortest_path(G, 'A', 'Z', weight='weight')  print(path)  # -> ['A', 'C', 'B', 'D', 'E', 'Z']

В результате получен маршрут A → C → B → D → E → Z. Алгоритм нашел его, учитывая значения весов: например, хотя напрямую A-C-D-Z кажется короче, большой вес на ребре C-D (8) делает путь через B более выгодным (A-C-B-D-Z).

В реальных задачах в качестве весов выступают расчетные затраты: длина участка, умноженная на удельную стоимость, плюс штрафы за каждый угол поворота, коэффициенты за пересечение сложного рельефа и пр. Усложнение критериев может сделать задачу слишком трудной для детерминированных алгоритмов — возникает комбинаторный взрыв вариантов. В таких случаях на помощь приходят эвристические и метаэвристические алгоритмы.

Эвристики и генетические алгоритмы

Алгоритм A* (A-star) — распространенный эвристический поиск, ускоряющий нахождение пути за счет функции приближенной оценки расстояния до цели. Его применяют при прокладке линий, чтобы быстрее отсекать заведомо невыгодные маршруты.

Еще один подход — генетические алгоритмы (ГА), они особенно полезны для многоцелевых оптимизаций. ГА имитируют эволюционный отбор: генерируются популяции возможных маршрутов, оцениваются по фитнес-функции (например, суммарная стоимость + штрафы за ненадежность), затем комбинируются и мутируют для поиска лучшего решения. Исследования показывают, что ГА способны находить близкие к оптимальным решения даже в очень сложных условиях местности. Так, если представлять карту местности как растровую модель с весами (сгенерированную в ГИС), где вес каждой ячейки отражает трудность прохождения, то применив генетический алгоритм к такой растровой карте, можно получить оптимальный маршрут линии электропередачи, обходящий водоемы, горы и другие препятствия. Подобные методы уже находят применение в программах для проектирования ЛЭП, помогая инженерам быстро оценить разные варианты трасс с учетом баланса стоимости, потерь электроэнергии и надежности.

Использование нейросетей для анализа данных

Автоматизация анализа в энергетике

Современные энергосистемы оснащены тысячами датчиков: счетчики, реле, измерительные трансформаторы, регистраторы аварийных событий. Эти устройства непрерывно генерируют данные о токах, напряжениях, мощности, состояниях оборудования. Обработка такого потока информации вручную невозможна — здесь на помощь приходят нейронные сети и методы Data Mining. Глубокое обучение позволяет автоматически выделять скрытые паттерны в сыром сигнале, избавляя инженеров от необходимости задавать явные правила обнаружения событий. Например, сверточные нейросети (CNN) хорошо справляются с анализом временных рядов и сигналов, выделяя характерные аномалии (всплески, провалы, шумы). Рекуррентные сети (RNN) — естественный выбор для моделирования временной динамики процессов, таких как колебания частоты, изменения нагрузки или медленные дрейфы параметров.

Выявление аномалий и сбоев

Одно из ключевых применений ИИ — анализ аварийных ситуаций и поиск аномалий в работе сети. Классический пример — обнаружение нестандартных профилей потребления, которые могут указывать на хищения электроэнергии или неисправность счетчика. Для такой задачи эффективно сочетать возможности разных нейросетей. Эксперты предложили модель, объединяющую сверточную сеть и двунаправленную LSTM для классификации потребителей на «нормальных» и с аномальным поведением. CNN выделяет характерные особенности в профильных данных, а BiLSTM учитывает последовательность значений во времени с обоих направлений (прошлое и будущее относительно текущего момента). Дополнительно используется ансамблевый метод AdaBoost для повышения точности классификации. Результат впечатляющий: точность выявления аномальных потребителей достигла ~98,7% при проверке на реальной подстанции. Другой пример — обнаружение аварийных режимов по telemetry. Нейросеть может мониторить сотни параметров и ловить комбинации сигналов, предшествующие сбою (например, рост вибраций трансформатора, перегрев кабеля, отклонения напряжения). Сверточные сети применяют даже к анализу изображений: например, тепловизионных снимков линий и подстанций для обнаружения горячих точек на контактах.

Предсказание аварийных ситуаций

Рекуррентные сети типа LSTM/GRU нашли применение в прогнозировании отказов оборудования и сетевых аварий. Они обучаются на временных паттернах, предшествующих авариям, и учатся распознавать подобные признаки заранее. Так, гибридная модель CNN-LSTM может служить основой системы диагностики и защиты. В недавнем исследовании Стокгольмского университета предложено сочетать CNN+LSTM для диагностики неисправностей в постояннотоковых системах питания и дополнять их алгоритмом reinforcement learning для выработки оптимальной стратегии защиты. CNN обрабатывает «сырые» сигналы, LSTM улавливает временные зависимости, а алгоритм обучения с подкреплением генерирует действия — например, последовательность отключения оборудования для изолирования аварийного участка. Испытания показали, что такой интеллектуальный метод позволяет обнаружить неисправности быстрее и точнее, чем традиционные, и способен предлагать более эффективные меры по предотвращению развития аварии. В перспективе подобные системы на базе нейросетей помогут реализовать идею самоисцеляющейся сети (self-healing grid), где автоматика сама выявляет и локализует аварии, перенаправляет потоки мощности, предотвращая каскадные отключения.

Будущее ИИ в энергетике

Управление нагрузкой через Reinforcement Learning

Одно из перспективных направлений — применение обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) для автоматического управления энергосистемой. В классической схеме операторы принимают решения, опираясь на правила и опыт, но RL-агент может обучиться оптимальным действиям, взаимодействуя с моделью энергосистемы в режиме симуляции. Например, задача диспетчеризации нагрузки и генерации формулируется как Markov Decision Process: состояние включает в себя параметры сети (нагрузки, генерацию, состояние хранилищ энергии), а действия — это переключения оборудования, регулировка генерации, запуск/остановка батарей и т.д. Цель — максимизировать награду, учитывающую надежность и экономичность работы (баланс между затратами и качеством энергоснабжения). Исследователи Корнелльского университета уже пробуют алгоритмы от базового Q-learning до глубоких нейросетевых (DQN, Actor-Critic) для обучения агента-диспетчера. В одном из экспериментов подход с RL смог в симуляции улучшить эффективность управления нагрузкой и адаптироваться к колебаниям спроса лучше, чем стандартные оптимизационные методы. Другое применение RL — управление частотой в электроэнергетической системе. Поддержание частоты 50 Гц требует быстрого реагирования на дисбаланс мощности. Глубокое RL может непосредственно управлять клапанами турбин или преобразователями батарей, удерживая частоту в норме даже при резких возмущениях, чему посвящены текущие исследования.

Автоматизация планирования и операционного управления

В будущем ИИ обещает кардинально изменить процесс планирования развития энергосистем. Вместо вручную просчитываемых сценариев генеративные модели и большие нейросети будут перебирать тысячи вариантов. Так, компания IBM предложила концепцию GridFM — foundation-модель для энергосети, обученную на сотнях тысяч решений оптимизационных задач энергосистемы. Предполагается, что такая модель сможет сразу выдавать приближенные оптимальные решения для задач планирования: анализ N-1, прогноз аварий, оптимальное распределение потоков мощности, планирование восстановления после катастроф. Первые версии модели GridFM обучают на решениях задач оптимального нагрузочного потока (OPF) для разных сетей, чтобы она научилась быстро оценивать состояние сети и рекомендовать управляющие воздействия. В целом использование больших предобученных моделей и ИИ-ассистентов может помочь операторам принимать решения быстрее и на основе более полной информации. Уже сейчас существуют прототипы систем, которые в режиме реального времени советуют диспетчеру оптимальные переключения или перестановки генерации на основе прогноза состояния сети на несколько часов вперед.

Вызовы и перспективы

Несмотря на успехи, полноценная интеграция ИИ в энергетику сопряжена с трудностями. Важно обеспечить надежность и безопасность процессов: алгоритмы не должны ошибаться в критических ситуациях. Поэтому активно развивается направление safe RL — безопасного обучения агентов, которые учитывают жесткие ограничения (например, недопустимость перегрузки ЛЭП). Другой вызов — объяснимость решений нейросетей. В энергетике необходимо понимать, почему автоматика приняла то или иное решение, иначе операторы не будут ей доверять. Разрабатываются методы XAI (explainable AI) для визуализации вклада разных факторов в решение модели. Тем не менее тренд очевиден: энергосистемы становятся слишком сложными, и «вливание интеллекта» — единстве нный путь поддерживать надежность в новых условиях. ИИ сможет охватить управление во всех сегментах энергетики, — от генерации на электростанциях до потребителей («умные здания», зарядка электромобилей) — учитывая интересы всех участников. Перспективны и такие направления, как:

• «умные энергорынки», где ставки и цены назначаются алгоритмами на основе прогнозов и доверительных агентов;

• самообучающиеся сети, которые постоянно оптимизируют свою конфигурацию;

• полностью автоматизированное планирование развития инфраструктуры на десятилетия вперед с учетом неопределенностей будущего.

Опыт применения ИИ и алгоритмов в СИГМЕ

В нашей компании ведется активная разработка и внедрение системы ИС ТУ — автоматизированного комплекса для подготовки технических условий на подключение к электросетям. Одним из ключевых направлений проекта стало формирование цифровой модели сети на основе интеграции данных из разнородных источников:

• геопривязка объектов из корпоративной ГИС;

• топологическая структура и связи между элементами сети;

• размещение приборов учета;

• величина потребления электроэнергии.

Для автоматизированного построения отсутствующих участков сети (в частности, фидеров от ТП) применяется пространственный анализ и генерация виртуальных связей между приборами учета и питающими объектами. При проектировании перспективных трасс ЛЭП используются графовые алгоритмы поиска кратчайшего пути (А*, Дейкстра) с функцией стоимостной оценки, а также реализован прототип многокритериальной оптимизации на основе генетических алгоритмов с учетом кадастровых, ландшафтных и технико-экономических факторов.

Сейчас мы приступили к разработке модуля прогнозирования нагрузки на участках сети с применением временных рядов потребления и последующим использованием прогноза в алгоритмах переконфигурации сети.

Все компоненты интегрированы в единый модуль, который обеспечивает автоматическую подготовку технических условий с возможностью адаптации под изменения конфигурации сети и будущие подключения, что значительно сокращает сроки и повышает обоснованность технических решений.

В заключение

Применение ИИ как в задачах по технологическому подключению к электросетям, так и в энергетике в целом уже переходит от теории к практике. Машинное обучение повышает точность прогнозов нагрузки, графовые алгоритмы и эвристики оптимизируют маршруты сетей, нейросети следят за оборудованием и предсказывают аварии, а методы с подкреплением открывают путь к автономному управлению сложными энергосистемами. Эти технологии позволяют сделать энергетику более эффективной, надежной и устойчивой к новым вызовам. Конечно, человек остается в центре принятия решений, но вооруженный «умными» инструментами. Для ИТ-специалистов и инженеров энергокомпаний сейчас самое время освоить новые алгоритмы — они становятся таким же важным инструментом, как когда-то стали электронные таблицы или SCADA. Энергосистема будущего — симбиоз классической электротехники и искусственного интеллекта, где каждое решение подкреплено вычислительной мощью и обучено на опыте, заключенном в данных.