ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СЕТЯХ 0,4 КВ

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN 0.4 KV NETWORKS

Faizullina Adeliya Alexandrovna

Student, Department of Power supply of industrial enterprises, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

Denisova Natalia Vyacheslavovna

Scientific supervisor, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, associate professor, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются перспективы и текущие практики интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в низковольтные распределительные сети 0,4 кВ.

ABSTRACT

The article discusses the prospects and current practices of integrating artificial intelligence (AI) technologies into low-voltage distribution networks of 0.4 kV.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), сети 0,4 кВ, низковольтные распределительные сети, интеллектуальный учет электроэнергии, прогнозирование спроса.

Keywords: artificial intelligence (AI), 0.4 kV networks, low-voltage distribution networks, smart electricity metering, demand forecasting.

Сети 0,4 кВ, ранее с ограниченной автоматизацией, требуют пересмотра подхода из-за усложнения нагрузок (электромобили, генерация, электроника). ИИ трансформирует их в активные, адаптивные системы с управлением в реальном времени.

Интеллектуальные счетчики – не просто измерители, а вычислительные устройства с измерительными процессорами, криптографией и связью. ИИ-алгоритмы анализируют данные в реальном времени, обнаруживая аномалии потребления, указывающие на неисправности или воровство. Это позволяет точно биллировать потребителей и оперативно реагировать на потери, повышая экономическую эффективность [1].

Важнейшим преимуществом искусственного интеллекта является его способность к прогнозированию. В контексте сетей 0,4 кВ это означает прогнозирование пиковых нагрузок и генерации от возобновляемых источников. Алгоритмы машинного обучения, анализируя исторические данные, погодные условия, социальные факторы и даже расписание телепередач, могут с высокой точностью предсказать, когда и в какой части сети возникнет перегрузка. Например, система на базе ИИ может заранее предвидеть резкий скачок потребления вечером в жилом массиве и упреждающе перераспределить нагрузку, задействовав накопленную в домашних аккумуляторах энергию или временно незначительно скорректировав работу не критичных для потребителя приборов. Такой прогностический подход предотвращает аварийные отключения и откладывает необходимость дорогостоящей модернизации физической инфраструктуры [2].

ИИ оптимизирует распределение энергии, балансируя предложение и спрос, особенно при использовании возобновляемых источников. В домах с солнечными панелями ИИ решает, когда потреблять, запасать или продавать энергию, максимизируя выгоду. Автоматизированное взаимодействие с сетью (grid-interactive) формирует виртуальные электростанции, объединяя домохозяйства в единый ресурс. Это выгодно потребителям, повышает стабильность сети и снижает колебания в централизованной генерации.

Повышение энергоэффективности — еще одна ключевая цель внедрения ИИ. Технология демонстрирует впечатляющие результаты не только на уровне сетевого хозяйства, но и непосредственно у потребителей. Ярким примером являются бытовые кондиционеры TCL, оснащенные системой T-AI. Встроенные сенсоры и нейросеть анализируют температуру, влажность и даже присутствие людей в помещении, адаптивно регулируя работу компрессора [3]. Такая точечная оптимизация позволяет устройству экономить до 37% электроэнергии по сравнению с работой в стандартных режимах. Масштабируя этот принцип на уровень всего здания или микрорайона, где ИИ координирует работу систем отопления, вентиляции, кондиционирования и освещения, можно добиться колоссального снижения пикового потребления и общего энергосбережения без ущерба для комфорта. Однако стремительная цифровизация и внедрение ИИ несут с собой и новые вызовы, главный из которых — кибербезопасность. Энергетические сети являются критической инфраструктурой, и атака на систему управления 0,4 кВ, теоретически, может привести к масштабным веерным отключениям. Исследователи указывают на риски утечек данных, «отравления» обучающих выборок для ИИ-моделей и технических сбоев. Для противодействия этим угрозам необходимы комплексные меры, включающие анонимность передаваемых данных, строгое шифрование информации (как это реализовано в интеллектуальных счетчиках), непрерывный мониторинг сетевой активности на предмет аномалий и разработку соответствующих государственных стандартов и регуляций. Безопасность должна быть заложена в архитектуру интеллектуальных систем с самого начала, а не добавляться как второстепенная опция [4].

Наконец, нельзя обойти вниманием управление качеством электроэнергии — параметром, критически важным для современного оборудования. ИИ-системы, анализируя данные с интеллектуальных счетчиков и датчиков, могут в реальном времени оценивать качество электроэнергии (уровень гармоник, провалы и перенапряжения) и идентифицировать источник их возникновения. Это позволяет быстро локализовать проблему, будь то промышленное предприятие, генерирующее гармоники, или неисправный бытовой прибор, и воздействовать на нее, предотвращая распространение помех по всей сети 0,4 кВ и защищая оборудование других потребителей [5].

В заключение можно с уверенностью утверждать, что использование искусственного интеллекта в сетях 0,4 кВ является не просто технологическим трендом, а объективной необходимостью для построения устойчивой, эффективной и отказоустойчивой энергетической системы будущего. От интеллектуального учета и предиктивного управления до адаптивной оптимизации и обеспечения кибербезопасности — ИИ предлагает комплексный инструментарий для решения самых насущных проблем распределительных сетей. Успешная реализация этого потенциала требует тесного сотрудничества технологических компаний, энергетиков и регуляторов для создания сбалансированной экосистемы, где инновации идут рука об руку с надежностью и безопасностью.

Список литературы:

1. Квасов И.Н., Лучкин Н.А., Земенкова М.Ю. Автоматизация мониторинга состояния эксплуатации опасных производственных объектов газотранспортной системы // Изв. высш. учеб. заведений. Нефть и газ. 2022. № 2. С.61-74.
2. Zemenkov Yu.D., ShalayV.V., Zemenkova M.Yu. Expert Systems of Multivariable Predictive Control of Oil and Gas Facilities Reliability. Direct text. Procedia Engineering. 2015. Vol. 113.P. 312-315.
3. Какие задачи решает ИИ в ТЭК // ЭПР. - URL: https://w.eprussia.ra/market-and-analytics/7912376.htm (дата обращения: 12.11.2025).
4. Связанные одной сетью: как искусственный интеллект управляет энергетикой. // URL: https://w.myenergy.ru/innovation/2022/svjazannye-odnoi-setju-kak-iskusstvennyi-intellekt-upravljaet-ehnergetikoi/ (дата обращения: 11.11.2025).
5. Технологии будущего в энергетике — как ИИ предотвращает аварии и снижает риски // Хабр. - 2025. - URL: https://habr.com/ru/sandbox/242584/ (дата обращения: 11.11.2025)