В ТГУ применили ИИ для повышения надёжности энергосистем
Аспирант Евгений Марков из Тольяттинского государственного университета (ТГУ) разработал методику на основе искусственного интеллекта (ИИ) для точной диагностики дефектов силовых масляных трансформаторов. Её уже применяет в работе компания «Тольяттинский трансформатор».
Исследования в рамках своей диссертационной работы вёл целевой аспирант кафедры «Электроснабжение и электротехника» института химии и энергетики ТГУ Евгений Марков под научным руководством доктора технических наук, профессора Веры Вахниной.
– Силовые масляные трансформаторы являются основным оборудованием систем электроснабжения. Их надёжность влияет не только на электроснабжение потребителей, но и на экономичность работы крупных промышленных предприятий, – поясняет Евгений Марков. – Различные виды нагрузок часто приводят к внутренним процессам старения трансформатора и возникновению в нём развивающихся дефектов. Поэтому повышение эффективности диагностики и прогнозирования состояния силовых масляных трансформаторов – задача актуальная.
В рамках исследования учёные создали модели нечёткой логики* для определения суммарного остаточного ресурса бумажной изоляции силовых масляных трансформаторов.
Также специалисты разработали прикладные программные продукты для распознавания дефектов с использованием таких моделей.
– Оценка развивающихся дефектов с использованием разработанных нами математических моделей позволяет повысить точность прогнозов и, соответственно, надёжность функционирования энергосистемы в целом, – отмечает Евгений Марков. –Полученные результаты соответствуют современным трендам цифровой трансформации электроэнергетики. Разработанные прикладные программные продукты можно устанавливать на различных устройствах и в операционных системах. Это обеспечивает возможность мониторинга силовых масляных трансформаторов в различных условиях.
Научно-технические решения, предложенные аспирантом ТГУ, позволят находить слабые места в работе масляных трансформаторов, а также прогнозировать возможные отказы, выявлять их причины и последствия, чтобы вовремя провести техническое обслуживание и ремонт и не допустить аварий.
Результаты исследования Евгения Маркова получили одобрение ведущих учёных в этой области. На заседании диссертационного совета Самарского государственного технического университета было принято единодушное решение о присуждении аспиранту ТГУ учёной степени кандидата технических наук.
– В своей диссертации Евгений использовал возможности искусственного интеллекта. В последнее время ИИ всё больше применяется в электроэнергетике для повышения достоверности оценки технического состояния электрооборудования. Эксперименты доказали, что разработанные им математические модели имеют более высокую точность интерпретации дефектов. Я думаю, что результаты этой работы, в первую очередь, будут интересны практикам, которые занимаются эксплуатацией масляного электрооборудования, – комментирует успех аспиранта Вера Вахнина. – В условиях стремительно растущих нагрузок на энергосистемы страны, эффективная диагностика трансформаторов становится критически важной. Внедрение разработанных решений помогает предотвратить аварии и поддерживать стабильную работу энергетической инфраструктуры, от которой зависит благополучие миллионов потребителей.
Методика аспиранта ТГУ уже вошла в устойчивую практику ООО «Энергосоюзстрой – Тольяттинский трансформатор».
Проект реализуется в рамках программы развития ТГУ как участника федерального проекта «Приоритет 2030».
* Модели нечёткой логики – это мощный инструмент для решения задач, в которых требуется учитывать неопределённость и нечёткость данных. Они позволяют создавать системы, которые работают более гибко и эффективно, чем системы, основанные на обычной логике.
