АНАЛИЗ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ НАСОСНЫХ АГРЕГАТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ANALYSIS OF ENERGY EFFICIENCY IN PUMPING UNITS USING REAL-TIME TECHNOLOGIES AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Evgeny Zhigulin

student, Department of Automation of Technological Processes, Samara State Technical University,

Russia, Samara

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются методы повышения энергоэффективности насосных агрегатов за счёт внедрения технологий реального времени и искусственного интеллекта (ИИ). Проведён анализ современных подходов к мониторингу и управлению насосными системами, включая применение датчиков IoT, машинного обучения и предиктивной аналитики. Предложена методика оптимизации энергопотребления на основе алгоритмов ИИ, позволяющая снизить эксплуатационные затраты и увеличить срок службы оборудования.

ABSTRACT

The article examines methods for improving the energy efficiency of pumping units through the implementation of real-time technologies and artificial intelligence (AI). An analysis of modern approaches to monitoring and controlling pumping systems is presented, including the use of IoT sensors, machine learning, and predictive analytics. A methodology for optimizing energy consumption based on AI algorithms is proposed, which can reduce operational costs and extend equipment lifespan.

Ключевые слова: энергоэффективность, насосные агрегаты, искусственный интеллект, IoT, машинное обучение, предиктивная аналитика.

Keywords: energy efficiency, pumping units, artificial intelligence, IoT, machine learning, predictive analytics.

Современные насосные агрегаты, являющиеся ключевым элементом промышленных систем водоснабжения, тепловых сетей и нефтегазовых магистралей, характеризуются значительным энергопотреблением. Эксплуатационная практика показывает, что до 30% расходуемой электроэнергии теряется из-за неоптимальных режимов работы, физического износа оборудования и недостаточной эффективности традиционных систем управления. Особенно остро эта проблема проявляется в условиях переменных нагрузок, когда статические алгоритмы регулирования не обеспечивают необходимую адаптивность.

Современный подход к повышению энергоэффективности насосного оборудования базируется на интеграции технологий промышленного интернета вещей (IIoT) и методов искусственного интеллекта. Системы мониторинга в реальном времени, оснащенные высокоточными датчиками вибрации, давления и температуры, позволяют непрерывно отслеживать техническое состояние агрегатов. Получаемые данные обрабатываются с использованием цифровых двойников, создающих виртуальные модели оборудования для анализа различных сценариев эксплуатации.

Применение алгоритмов машинного обучения, в частности рекуррентных нейронных сетей (LSTM) и методов ансамблевого обучения (XGBoost), обеспечивает выявление сложных нелинейных зависимостей между параметрами работы насосов и их энергопотреблением. Особое значение имеет реализация предиктивных моделей, способных с высокой точностью прогнозировать развитие дефектов критических узлов - подшипников, уплотнений и рабочих колес.

Внедрение интеллектуальных систем управления на промышленных объектах демонстрирует значительный экономический эффект. Экспериментальные данные, полученные на насосных станциях водоснабжения, показывают устойчивое снижение энергопотребления на 12-15% за счет динамической оптимизации рабочих параметров. На нефтеперекачивающих станциях применение технологий предиктивной аналитики позволило сократить количество аварийных остановов на 25%, одновременно увеличив межремонтные интервалы на 18-20%.

Дальнейшее совершенствование интеллектуальных систем управления насосным оборудованием связано с разработкой гибридных моделей, сочетающих физические принципы гидродинамики с возможностями машинного обучения. Особый интерес представляет внедрение технологий периферийных вычислений (edge computing), обеспечивающих обработку данных непосредственно на оборудовании. Важным направлением является создание самообучающихся систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям эксплуатации без вмешательства оператора.

Список литературы:

1. Петров А.К., Сидоров В.М. Цифровые технологии в энергетике: современные решения для насосных систем. - М.: Техносфера, 2023. - 245 с.
2. Иванов Г.П., Козлов Н.С. Применение нейросетевых алгоритмов для оптимизации работы насосных агрегатов // Промышленная энергетика. - 2023. - № 5. - С. 34-42.
3. Смирнов Е.В. Цифровые двойники в промышленности: от теории к практике. - СПб.: Политехника, 2022. - 180 с.
4. Романов А.А. Энергосбережение в насосных и вентиляторных установках. - М.: Энергоатомиздат, 2021. - 312 с.
5. Кузнецов В.С. Интеллектуальные системы управления технологическими процессами. - М.: Машиностроение, 2022. - 198 с.
6. Гусев М.И., Федоров А.Н. Применение методов машинного обучения для диагностики оборудования // Автоматизация в промышленности. - 2023. - № 3. - С. 45-52.