ГК ИНФОПРО начала разработку оптимизационной модели режимов работы ТЭС с использованием технологий машинного обучения

В рамках работ будут применены передовые технологии искусственного интеллекта с использованием регрессий, градиентного бустинга, комбинирования моделей, расчета данных моделями «кубов решений» для обработки статистической информации с целью построения, актуализации и использования моделей оборудования ТЭС для формирования оптимальных планов работы ТЭС.

Планирование оптимального режима и оценка отклонений фактического режима от запланированного позволит минимизировать расход топлива на выработку и отпуск заданного объема тепло- и электроэнергии. Объем экономии топлива по сравнению с моделями, основанными на НТД, по проведенным расчетам составляет порядка 0,5-0,7% в зависимости от состава работающего оборудования и текущих нагрузок.