Современная энергосистема — это сложный объект, где даже небольшая неисправность может привести к масштабным авариям и отключениям. Наш проект направлен на создание комплекса решений на основе машинного обучения для перехода от реагирования на аварии к их активному предупреждению.

Система в реальном времени анализирует потоки данных с датчиков (PMU, SCADA), оборудования подстанций. Алгоритмы ML обнаруживают аномалии, диагностируют тип и локализацию возникающих дефектов и прогнозируют развитие опасных ситуаций. Это позволяет диспетчерам получать не просто сигнал тревоги, а конкретные рекомендации по предотвращению аварии, значительно повышая надежность и бесперебойность энергоснабжения.

На страницу проекта