ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

АННОТАЦИЯ

В рамках методологии исследования рассматривается такая технология искусственного интеллекта (ИИ) как нейронные сети. Выводы исследования могут быть использованы при разработке стратегий цифровой трансформации ЭЭС и создании интеллектуальных систем поддержки принятия решений для проектного персонала.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, проектирование, энергетика, ИИ-система, оптимизация.

ВВЕДЕНИЕ

Традиционные методы проектирования электроэнергетических систем (ЭЭС) зачастую не позволяют в полной мере обеспечить требуемые показатели надежности, экономичности и живучести. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска новых подходов к обработке больших объемов данных и оптимизации сложных технических решений на всех этапах жизненного цикла энергетической системы. Целью работы является анализ и систематизация перспективных направлений использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) для решения задач проектирования энергосистем.

Проектирование ЭЭС является сложной задачей: оно включает в себя такие этапы, как расчет нагрузок, подбор оборудования, выбор схем питания, обеспечение молниезащиты и соблюдение жестких нормативных требований. Современные технологии, к которым относятся технологии ИИ, позволяют значительно облегчить труд инженеров. Искусственный интеллект – это способность компьютерной системы имитировать мыслительный процесс человека с помощью вычислительных методов и алгоритмов [1]. К примеру, обучение, анализ информации, принятие решений в различных сферах жизни и т. д. ИИ способен произвести революцию в различных отраслях, позволяя машинам решать сложные задачи и мыслить интуитивно, выходя за рамки простой автоматизации [1].

 В энергетике ИИ может выбрать оптимальную конфигурацию электросетей, обосновать уже имеющиеся проектные решения, провести диагностику по выявлению недочётов в проекте и заменить инженера в выполнении рутинных и тривиальных задачах. Искусственный интеллект уже начали активно применять во многих отраслях, в том числе и в энергетике.

Отличным примером применения ИИ в проектировании энергетических систем служит TraceCAD.CabinetDesigner — AI-проектировщик НКУ (Россия, компания «ССТэнергомонтаж») [3]. Его задача — проектирование низковольтных комплектных устройств (НКУ). Это сложный, рутинный процесс, требующий подбора компонентов, расчёта характеристик и генерации документации. Было принято решение по созданию TraceCAD.CabinetDesigner, которое самостоятельно подбирает компоненты по заданным параметрам, рассчитывает характеристики и генерирует конструкторскую документацию. В результате чего автоматизация процесса проектирования НКУ позволяет высвободить до 70% рабочего времени инженеров, которые теперь могут заниматься действительно новыми, нетривиальными задачами. Данное решение уже используется в реальных проектах [3].

Также другая российская электросетевая компания АО «Сетевая компания» разработала и внедряет новую автоматизированную систему, которая помогает с помощью искусственного интеллекта быстро находить похожие ранее построенные объекты [2]. При проектировании новых объектов (подстанций, линий электропередачи) инженерам приходится тратить много времени на ручной поиск и анализ аналогов среди уже построенных объектов, чтобы рассчитать стоимость и объёмы работ. Автоматизированная система на базе ИИ ищет наиболее похожий аналог по базе данных готовых объектов, сопоставляя десятки параметров (характеристики, объёмы работ, коэффициенты). Система полностью заменяет трудоёмкий ручной архивный поиск. В результате новая система существенно повышает эффективность работы: время подготовки сокращается более чем в три раза, компьютер автоматически анализирует десятки параметров одновременно, обеспечивает точные расчеты без необходимости повторно пересчитывать стандартные элементы и мгновенно обрабатывает большие объемы информации вместо долгого ручного поиска [2].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведённый анализ показывает, что традиционные методы проектирования электроэнергетических систем (ЭЭС) действительно исчерпывают свои возможности в условиях роста сложности сетей, увеличения объёмов данных и жёстких требований к надёжности. Основная проблема — высокие временные и трудозатраты на выполнение рутинных операций, таких как поиск аналогов, подбор оборудования и генерация документации, что снижает общую эффективность работы инженеров.

В работе были систематизированы перспективные направления использования искусственного интеллекта (ИИ) для решения задач проектирования ЭЭС. На примере двух российских компаний — TraceCAD.CabinetDesigner (AI-проектировщик НКУ) и АО «Сетевая компания» (система поиска аналогов) — наглядно продемонстрировано, что внедрение ИИ позволяет не просто автоматизировать, а качественно изменить процесс проектирования.

Таким образом, искусственный интеллект перестаёт быть просто теоретической концепцией и превращается в практический инструмент, способный революционизировать проектирование в энергетике. Перспективы дальнейших исследований связаны с интеграцией ИИ на всех этапах жизненного цикла энергосистемы — от концепции до эксплуатации и утилизации — а также с созданием полностью автономных систем проектирования, сочетающих анализ данных, генерацию решений и их многокритериальную оптимизацию.

Список литературы:

1. Искусственный интеллект: что это такое, как он работает и почему он важен https://www.iso.org/ru/artificial-intelligence/ — Дата доступа: 29.03.2026
2. АО «Сетевая компания» внедряет новую систему на базе ИИ для оптимизации строительства [Электронный ресурс] https://vesti.energy-journals.ru/ao-setevaya-kompaniya-vnedryaet-novuyu/ — Дата доступа: 29.03.2026
3. «ССТэнергомонтаж» представила на форуме TNF 2025 ИИ-решение для автоматизации проектирования НКУ [Электронный ресурс] https://www.sst-em.ru/press/novosti/sstenergomontazh-predstavila-reshenie-dlya-avtomatizatsii-proektirovaniya-nku/ — Дата доступа: 29.03.2026