Автоматизированная система поддержки принятия управленческих решений

Клиент: генерирующая компания

Задача: разработать автоматизированную систему поддержки принятия управленческих решений для повышения эффективности управления процессами генерации электроэнергии, мониторинга состояния оборудования и планирования ремонтных работ.

Необходимо было решить ряд задач:

Обеспечить объединение данных из различных источников: SCADA, телеметрии, производственных систем, показателей выработки и внешних источников.

Организовать непрерывный мониторинг фактического состояния оборудования и выявление отклонений от нормальных режимов работы.

Внедрить предиктивную аналитику для раннего обнаружения потенциальных неисправностей и прогнозирования их последствий.

Автоматизировать оценку влияния технологических событий на выработку электроэнергии, располагаемую мощность и экономические показатели.

Обеспечить моделирование различных сценариев проведения ремонтов, остановки оборудования и изменения режимов работы энергоблоков.

Предоставить руководителям инструмент для выбора оптимальных управленческих решений с учётом технических ограничений, ресурсов, сроков и экономических последствий.

Ключевая цель: перейти от реагирования на уже возникшие отклонения к проактивному управлению производственными процессами на основе данных, прогнозных моделей и искусственного интеллекта.

В рамках проекта разработана автоматизированная система поддержки принятия управленческих решений, объединяющая промышленную аналитику, искусственный интеллект, предиктивное моделирование и инструменты оперативного управления генерацией.

В рамках проекта реализованы следующие функциональные возможности:

• Интеграция данных: сбор и консолидация информации из SCADA, телеметрии, производственных систем, данных о выработке, Excel и внешних источников.

• Интеллектуальный мониторинг: автоматическое отслеживание фактических параметров работы оборудования, выявление отклонений и аномалий.

• Предиктивная аналитика: применение нейросетевых моделей для раннего обнаружения потенциальных неисправностей и прогнозирования развития событий.

• Выявление источников проблем: определение оборудования и технологических участков, являющихся причиной отклонений, с предоставлением детальной информации для анализа.

• Оперативное моделирование: расчёт альтернативных сценариев работы энергоблоков, планирования ремонтов и изменения режимов эксплуатации.

• Оценка экономических последствий: расчёт прогнозных потерь и дополнительной выработки электроэнергии, оценка влияния решений на располагаемую мощность и экономический эффект.

• Поддержка принятия решений: формирование рекомендаций по выбору оптимальных сценариев с учётом производственных ограничений и доступных ресурсов.

• Контроль исполнения: визуализация ключевых показателей, событий, отклонений, ресурсов и статуса выполнения принятых решений на единой панели управления.

Система обеспечивает сквозной цифровой контур управления: от сбора производственных данных и выявления отклонений до прогнозирования последствий, моделирования сценариев, выбора решения и контроля его исполнения.

Результат проекта: создана технологическая основа для перехода к проактивному управлению генерацией, позволяющая своевременно выявлять риски, обосновывать управленческие решения и повышать эффективность использования оборудования и производственных ресурсов.

Результаты разработки

В рамках проекта разработано интеллектуальное решение для мониторинга, прогнозирования и моделирования производственных процессов АЭС с использованием искусственного интеллекта и предиктивной аналитики.

Основные результаты:

• Создан единый цифровой контур управления — объединены мониторинг оборудования, анализ отклонений, прогнозирование, моделирование сценариев и поддержка принятия решений.

• Реализована предиктивная аналитика — нейросетевые модели позволяют выявлять потенциальные неисправности оборудования на ранних стадиях и прогнозировать возможные последствия.

• Разработаны алгоритмы оперативного моделирования — система рассчитывает альтернативные сценарии проведения ремонтов, остановки оборудования и изменения режимов генерации.

• Автоматизирована оценка экономических последствий — рассчитываются прогнозные потери выработки электроэнергии, снижение располагаемой мощности и финансовые риски.

• Реализован интеллектуальный помощник — система анализирует производственные события, выявляет источники проблем и формирует рекомендации для руководителей.

• Разработана интерактивная панель управления — визуализация ключевых показателей станции, состояния оборудования, прогнозов и управленческих сценариев.

Результаты моделирования:

• В одном из рассмотренных сценариев оптимизация сроков ремонта позволяет получить прогнозный экономический эффект 74,88 млн рублей.

• Прогноз дополнительной выработки электроэнергии по данному сценарию — 72 млн кВт·ч.

• В сценарии отклонений при ремонте генератора рассчитаны потенциальные потери 5,51 млн рублей и 5,27 млн кВт·ч.

• Расчётная бизнес-модель проекта предусматривает потенциальный экономический эффект более 60 млн рублей в год.

Результат проекта: создана технологическая основа интеллектуальной системы управления генерацией, позволяющая перейти от реактивного устранения неисправностей к прогнозированию производственных рисков, моделированию альтернативных решений и повышению экономической эффективности