Сегодня, 11 апреля, информационное издание «ТАСС» со ссылкой на Константина Калмыкова, ассистента Высшей школы атомной и тепловой энергетики, сообщило, что российским учёным из Политехнического университета Петра Великого удалось создать передовое программное обеспечение, позволяющее оптимизировать работу теплоэлектроцентралей (разновидность тепловых электростанций, вырабатывающих не только электрическую энергию, но и тепло для системы теплоснабжения). Данная разработка оказалась настолько эффективной, что её планируют внедрить в эксплуатацию на объектах энергетики России все крупные компании в стране.
«Сейчас на российских ТЭЦ применяют информационные системы, которые используют методы моделирования на основе нормативно-технической документации, которые устаревают, имеют ошибки и небалансы, а также описывают не все режимы работы ТЭЦ», — добавил господин Калмыков.
Авторы проекта отмечают, что основным преимуществом нового программного обеспечения выступают передовые модули, которые базируются на глубинных нейронных сетях. За счёт этого российским специалистам удалось создать цифровую модель, способную полностью описывать тепловую схему конкретной станции, учитывая её реальные характеристики и возможные технические ограничения при эксплуатации. Специалисты считают, что их разработка также позволит прогнозировать работу и процесс дефектации текущего оборудования. Кроме того, новая система способна прогнозировать необычное поведение каждой системы, благодаря чему можно предотвращать нештатные ситуации и аварии на объектах.
Но преимущество новейшей разработки не только в предотвращении аварий, но и в возможности повысить маржинальный доход от теплоэлектростанций. Специалисты отмечают, что за счёт этого софта можно ввести в эксплуатацию ТЭЦ при наиболее оптимальном режиме работы, попутно существенно снизив риск возникновения внеплановых ремонтных работ. Всё это положительно сказывается на экономической составляющей любого крупного объекта. К примеру, софт показал, что на Южной ТЭЦ-22 имеется необходимость в перераспределении тепловой нагрузки между блоками, а также электрическую нагрузку внутри одной группы. В результате удалось добиться внушительной экономии топлива в дневном сценарии эксплуатации — примерно 3,7 тонны топлива в час. Это позволяет сэкономить 13,5 миллиона рублей в месяц.
