Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработали гибридную архитектуру, объединяющую цифровые двойники ТЭЦ и методы искусственного интеллекта. Решение подбирает оптимальные режимы работы станций за 15 секунд, что в 16 раз быстрее классических математических методов.
Проект реализуется в рамках программы развития СПбПУ на 2025–2036 гг. и нацпроекта «Приоритет-2030». Система нацелена на оптимизацию жизненного цикла оборудования, позволяя одновременно повышать эффективность производства, продлевать ресурс техники и улучшать экологические показатели, переходя от плановых ремонтов к обслуживанию по состоянию.
В 2026 году команда внедрила модуль автоматической интеллектуальной перепараметризации цифровой модели. В ходе испытаний на ТЭЦ с пятью энергоблоками и турбинами Т-100 система обработала датасет из 280 000 состояний оборудования. По оценкам разработчиков, использование предложенных режимов может увеличить маржинальный доход станции на треть за полгода.
Разработка масштабируема для теплоэлектроцентралей России и ближнего зарубежья. Для её функционирования требуется передача данных из АСУ ТП через промышленные протоколы или ежедневная ручная загрузка параметров. В настоящее время отдельные модули системы уже прошли апробацию в реальных условиях.
