Сейчас на рынке существует несколько информационных систем, которые решают задачи оптимизации режимов работы оборудования на тепловых электростанциях. Алгоритмы расчета таких систем используют нормативно-техническую документацию (НТД) – набор энергетических характеристик и формул, позволяющих моделировать различные режимы оборудования на ТЭС. На каждой ТЭС НТД разрабатывается и обновляется каждые 5 лет. Проблема заключается в том, что точность построенных на базе НТД моделей ухудшается в процессе эксплуатации оборудования – изменяется техническое состояние, производятся модернизации оборудования, изменяются схемы потоков топливно-энергетических ресурсов и т.д. Таким образом, модели быстро устаревают и выдаваемые ими прогнозы и оптимальные режимы не могут быть применены на практике. Для актуализации НТД необходимо нанимать специализированные инжиниринговые организации с необходимым оборудованиям и лицензиями, проводить испытания оборудования, ждать результатов разработки новой НТД, а после этого создавать новую версию моделей в программном комплексе. Соответственно процесс актуализации НТД отнимает много времени, требует финансовых затрат и перевода оборудования в режим испытаний. Данный проект направлен на доработку и апробацию на промышленном объекте разработанного программного обеспечения ИНФОПРО: Расчет ТЭП с применением искусственного интеллекта (машинного обучения, ML), интеграции статистических моделей в расчетное ядро программного обеспечения для повышения точности моделей оборудования и их быстрой актуализации без проведения испытаний

Производитель: ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ГРУППА КОМПАНИЙ ИНФОПРО"

Энергетика