Энергетические компании по всему миру — от нефтегазовых до электрических и коммунальных — сталкиваются с усложнением своей деятельности по мере того, как мир пытается справиться с энергетическим переходом. Чтобы лучше управлять этими изменениями, многие из них обратились к широкому спектру цифровых инструментов, включая искусственный интеллект, пишет на портале EnterpriseAI Хайко Клауссен, старший вице-президент компании Aspen Technology.

Однако, когда речь идет об энергетической отрасли, не все ИИ ей подходят.

Компании с большим объемом активов, особенно энергетические, обращаются к так называемому «промышленному ИИ» («Industrial AI»). Этот вид ИИ создан с учетом тонкостей сложных энергетических систем и оснащен специальными ограждениями, обеспечивающими его предсказуемое поведение. Промышленный ИИ не предпринимает неожиданных действий, которые могут повредить оборудование или подвергнуть опасности работников и население.

Компании, которые правильно применяют промышленный ИИ, зачастую получают значительные преимущества.

Оптимизация усилий по обеспечению устойчивого развития

Хотя существует множество областей, в которых ИИ может принести пользу энергетической отрасли, одна из самых важных — помочь компаниям пережить энергетический переход.

В последние годы ИИ используется для прогнозирования производства возобновляемой энергии, позволяя операторам систем энергоснабжения планировать, когда и как переключиться на традиционные источники генерации, поскольку производство возобновляемой энергии колеблется в зависимости от погодных условий. Прогнозирование с помощью ИИ позволяет операторам лучше сбалансировать энергосистему и обеспечить стабильность работы, одновременно вводя в эксплуатацию новые источники возобновляемой генерации.

Энергетическая отрасль также использует ИИ для замены устаревших и ручных процессов мониторинга выбросов, применяя вместо них автоматизацию для выявления и устранения зон избыточных выбросов или утечек на предприятиях. ИИ также может быть использован для моделирования и выбора новых путей устойчивого развития, таких как улавливание водорода и углерода, поскольку энергетическая отрасль стремится ускорить достижение нулевого выброса. Помогая делать точные прогнозы технической и экономической целесообразности новых проектов в области устойчивого развития, ИИ зарекомендовал себя как полезный инструмент для снижения рисков и сокращения капитальных и операционных затрат.

Отслеживание состояния оборудования

Промышленный ИИ может помочь компаниям более точно определить состояние своих активов и скорректировать операции, чтобы не допустить чрезмерной нагрузки на оборудование или его неожиданной поломки.

Операторы электросетей используют ИИ-инструменты для отслеживания состояния трансформаторов, которые обычно со временем выходят из строя из-за частичных разрядов и других проблем. Перегрузка трансформаторов может ускорить этот процесс, поэтому коммунальные службы используют ИИ-инструменты для отслеживания состояния и работоспособности каждого трансформатора. Это позволяет операторам эффективно планировать техническое обслуживание, продлевая срок службы оборудования и избегая потенциально дорогостоящих поломок. Если же энергосистемы все-таки выходят из строя, операторы могут обратиться к инструментам промышленного ИИ, чтобы автоматически оптимизировать график работы ремонтных бригад на основе различных критериев.

В нефтегазовой отрасли прогнозирующее и предписывающее обслуживание на основе ИИ использует огромные объемы данных для мониторинга критически важных активов на нефтеперерабатывающих заводах. ИИ изучает шаблоны поведения и предупреждает о приближающемся сбое, который может привести к выбросу вредных веществ в атмосферу, чтобы исправить ситуацию до того, как это произойдет.

Почему защитные ограждения крайне важны для промышленного ИИ

Конечно, не так уж сложно найти способы, с помощью которых промышленный ИИ может улучшить или оптимизировать работу энергетических компаний — от надежной автоматизации систем до определения наиболее эффективного способа реализации новых путей устойчивого развития.

Однако при решении этих задач важно, чтобы системы промышленного ИИ имели встроенные защитные ограждения, которые не позволят им выдавать сбивающие с толку или неверные результаты, способные нанести ущерб активам. Один из самых ярких примеров того, почему такие ограждения необходимы, можно найти в технологии усовершенствованного управления технологическими процессами (Advanced Process Control, APC). Традиционные системы APC построены на основе статических моделей, постоянно применяющих одни и те же решения, пока оператор вручную не изменит их. Промышленный ИИ позволяет системам динамически оптимизировать процессы по мере изменения условий, что приводит к значительному улучшению результатов.

Однако если позволить системам искусственного интеллекта вносить эти изменения автоматически, то это приведет к значительным рискам того, что алгоритм примет неверное решение. Если встроить в систему защитные ограждения — например, обязательное вмешательство оператора в некоторых ситуациях или ограничение возможных реакций алгоритма, — операторы могут быть уверены, что ИИ случайно не запустит процесс, который может повредить оборудование или привести к другим проблемам.

В других случаях такие ограждения играют ключевую роль в обеспечении эффективной работы предприятия. Без ограждений модели ИИ могут непреднамеренно нарушать законы физики при оптимизации плохо работающих процессов. При этом ИИ может предлагать неосуществимые решения, которые потенциально могут привести к большим производственным потерям.

Заглядывая в будущее, энергетические компании сталкиваются с периодом беспрецедентной неопределенности. Как мир будет адаптироваться к энергетическому переходу, как будет выглядеть энергетический баланс будущего и как будут продвигаться усилия по декарбонизации? Все эти вопросы в той или иной степени остаются открытыми.

Промышленный ИИ представляет собой мощный инструмент, который может помочь компаниям разобраться в этих вопросах. Это потребует тщательного управления и планирования, но при правильном применении ИИ станет ключом к тому, чтобы энергетика будущего стала реальностью.