ИИ против кадрового голода: как удержать энергосеть

Рост ВИЭ, электрификация транспорта и бум дата-центров увеличивают нагрузку на энергосистемы быстрее, чем отрасль успевает нанимать людей. По оценке совместного исследования IEEE и Kearney, к 2030 году мировой энергетике потребуется от 450 000 до 1,5 млн дополнительных инженеров, чтобы строить, внедрять и эксплуатировать инфраструктуру. И это не «где-то там» — уже сегодня 40% руководителей в энергетике говорят, что им трудно нанимать квалифицированных специалистов.

Самое неприятное в этой истории то, что дефицит кадров бьёт не по «будущим проектам», а по базовой надёжности: задерживаются модернизация подстанций и сетей, растёт риск аварий на фоне экстремальной погоды, буксует подключение новых источников генерации. А ещё растёт цена ошибок: когда опытных инженеров мало, обучение новичков затягивается, а руководители и эксперты постоянно выдёргиваются «на разбор полётов».

В серии материалов «Искусственный интеллект в энергетике и электроэнергетике» мы обычно говорим про прогнозирование нагрузки, оптимизацию режимов и энергоэффективность. В конце 2025 года всё чаще всплывает другая, более приземлённая задача: ИИ нужен, чтобы энергосистема работала даже тогда, когда людей не хватает. Не вместо инженеров — а как усилитель: автоматизировать рутину, ускорять диагностику, сохранять знания и сокращать цикл «ошибка → вывод → действие».

Почему кадровый разрыв стал угрозой для надёжности сети

Короткий ответ: сеть усложняется, а «скорость подготовки» инженеров не растёт.

Энергосистема 2025 года — это уже не просто генерация–передача–распределение. Это распределённая генерация, накопители, микросети, гибкое потребление, и всё это надо согласовывать по режимам, защитам и диспетчерским ограничениям. При этом оборудование во многих регионах стареет, а экстремальная погода добавляет событийности: больше отключений, больше повреждений, больше переключений.

«Идеальный шторм»: уход опытных и отток молодых

Дефицит питают сразу несколько факторов:

• Выход на пенсию инженеров старших поколений и потеря «полевого» опыта, который не всегда записан в регламентах.
• Выгорание и текучесть: по данным из материала, почти половина энергетических инженеров за последние 3 года сменили работу/работодателя или ушли из отрасли; в атомной энергетике текучесть ещё выше — 58% сменили роль.
• Стагнация набора в power engineering: студенты уходят в data science, разработку, AI — там быстрее карьерный рост и выше стартовые ожидания по зарплате.

Результат — узкое «горлышко бутылки» на уровне опытных инженеров: именно они подписывают решения, ведут сложные расследования, ставят защиты, берут ответственность за ввод объектов и безопасность.

Длинный онбординг: сеть не ждёт

Энергетика — отрасль, где нельзя «развернуть прод в пятницу и поправить в понедельник». Ошибка в настройке РЗА, неправильная схема переключений или неверная интерпретация трендов SCADA приводит к отключениям, повреждениям, штрафам и репутационным потерям.

Из-за этого обучение длится дольше, чем в «офисных» индустриях. А когда у наставников нет времени, онбординг становится ещё медленнее. Получается замкнутый круг: людей мало → времени на обучение мало → ошибок больше → времени ещё меньше.

Где ИИ реально помогает, когда инженеров не хватает

Ответ по делу: там, где нужно быстро превратить данные в действие — без потери качества.

ИИ в электроэнергетике не обязан начинаться с космических проектов. Я чаще вижу пользу в «земных» сценариях: предиктивное обслуживание, интеллектуальная диагностика, поддержка диспетчера и автоматизация инженерной рутины. Эти сценарии уменьшают объём ручной работы и снижают зависимость от узких экспертов.

1) Предиктивное обслуживание вместо «пожарного режима»

Если кадров мало, нельзя жить на аварийных выездах. Предиктивная аналитика помогает сдвинуть эксплуатацию в сторону планового обслуживания.

Что даёт ИИ:

• выявляет аномалии по вибрации, температуре, частичным разрядам, DGA (для трансформаторов), трендам нагрузки;
• ранжирует дефекты по риску отказа и вероятному ущербу;
• рекомендует окна для ремонта с учётом режимов и доступных бригад.

Практический эффект для руководителя эксплуатации: меньше внезапных отключений, меньше переработок, выше «производительность» небольшой команды.

2) Интеллектуальная диагностика и «второй мозг» для дежурной смены

Классическая проблема: инцидент случается в 03:20, а «тот самый» эксперт в отпуске. ИИ-системы на основе журналов событий (SCADA, SOE, релейные осциллограммы) умеют ускорять первичную локализацию:

• группируют события по причинно-следственным цепочкам;
• сопоставляют текущий паттерн с историческими кейсами;
• подсказывают вероятные первопричины и список проверок.

Это не магия. Это дисциплинированная работа с данными и знаниями. Но эффект часто выражается в самом ценном — сокращении времени восстановления (MTTR) и снижении числа неверных действий на старте.

3) Оптимизация режимов и интеграция ВИЭ без бесконечных ручных расчётов

Чем больше ВИЭ, накопителей и гибкого спроса, тем выше вариативность режимов. Раньше значимую часть расчётов и согласований тянули опытные инженеры-режимщики. Теперь ИИ и продвинутая оптимизация могут:

• прогнозировать нагрузку и генерацию по погоде/календарю/событиям;
• рекомендовать переключения и уставки в пределах правил;
• оптимизировать потери и ограничения по перетокам;
• находить «узкие места» сети под будущие присоединения.

Для бизнеса это означает меньше времени на подготовку техусловий и меньше сюрпризов при вводе объектов.

Сильная формулировка для управленцев: ИИ нужен, чтобы сеть росла в сложности быстрее, чем растёт штат.

Как закрыть кадровый разрыв: комбинация людей, процессов и технологий

Ответ простой: нельзя «купить ИИ» и забыть про HR и обучение. Работает только связка.

Материал про рынок труда показывает, что компании идут двумя путями: выращивают молодых через стажировки и программы обучения, и параллельно пытаются «выжать больше» из текущего штата за счёт инструментов.

Университеты, стажировки, наставничество — но с правильной механикой

Инженерные компании в США отмечают высокий процент конверсии стажёров в джуниоров (в одном кейсе — до 93% за сезон). Это полезно, но не решает главного: нехватки опытных.

Что я бы добавил к классической воронке:

1. Двухконтурное наставничество: один наставник по «железу» (подстанции/РЗА), второй — по данным (SCADA/аналитика). Так выпускник быстрее становится универсальным.
2. Портфель типовых кейсов: стандартные проекты (РЗА, вторичные цепи, схемы) с разбором ошибок. Это ускоряет переход от теории к реальной работе.
3. Мини-симуляторы инцидентов: регулярные тренировки на «синтетических авариях» (как у пилотов). Здесь ИИ может генерировать сценарии и проверять действия.

Захват и передача знаний: не дать опыту «выйти на пенсию»

Самая дорогая потеря — не увольнение, а исчезновение неявного знания: «как мы реально решали такие случаи». ИИ помогает упаковать опыт в рабочие инструменты:

• ассистенты для инженеров с доступом к внутренним регламентам, схемам, типовым решениям;
• поиск по архивам осциллограмм и журналов по смыслу, а не по названиям файлов;
• автоформирование отчётов по инцидентам и ТО с проверкой полноты.

Ключевой момент: это должно быть встроено в процессы (EAM/CMMS/SCADA), иначе люди не будут пользоваться.

AR/удалённая поддержка + ИИ: «эксперт в кармане»

В материале приводится пример, как инструменты дополненной реальности помогают старшим техникам подсказывать новичкам в реальном времени. Это особенно уместно зимой и в пиковые периоды, когда аварийность выше, а логистика сложнее.

Если усилить AR подсказками ИИ (контекстные инструкции, распознавание оборудования, контроль чек-листов), можно:

• сократить время работ на площадке;
• снизить вероятность пропуска критического шага;
• быстрее обучать полевых специалистов.

Что сделать руководителю энергокомпании уже в 2026 году: план на 90 дней

Ответ: начать с 2–3 сценариев, где эффект измерим, а риски управляемы.

Ниже — практичная последовательность, которую можно запустить без «перестройки всего IT»:

1. Выберите одну боль, измерьте её: например, 20 самых частых причин отключений, средний MTTR, доля повторных выездов, просрочка планового ТО.
2. Наводите порядок в данных: минимальный набор — единые справочники оборудования, нормальные временные метки, связка события–объект–работа.
3. Пилот предиктивной модели на одном классе активов: трансформаторы или выключатели на узловых подстанциях. Успех — это не «точность 99%», а уменьшение аварийных работ и понятные рекомендации.
4. Запустите инженерного ассистента для базы знаний: внутренние регламенты, типовые проекты, чек-листы РЗА, лучшие практики расследований. Ограничьте контуры доступа.
5. Согласуйте правила ответственности: где ИИ советует, а где решение принимает только человек. Для электроэнергетики это принципиально.

Если всё сделать честно, через 90 дней появится главное — не «демо», а управляемый контур улучшений с понятными метриками.

Частые вопросы, которые задают про ИИ и кадровый дефицит

ИИ правда заменит энергетических инженеров?

Нет. ИИ снижает нагрузку на инженеров и ускоряет решения, но ответственность за безопасность, соответствие нормам и риски остаётся у человека.

С чего начинать, если данных мало?

Начинайте с того, что уже есть: журналы событий, наряды на работы, параметры оборудования, отчёты по авариям. Часто 60% ценности даёт не «больше датчиков», а нормальная связка данных и процесса принятия решений.

Где быстрее всего окупается внедрение?

Обычно там, где высока цена простоя и выездов: узловые подстанции, критические линии, объекты питания дата-центров, промышленные потребители.

Куда всё идёт: энергосеть будет требовать ИИ так же, как требует РЗА

Кадровый голод в энергетике — это не временная «ямка на рынке труда», а структурная проблема на фоне роста потребления и усложнения сетей. Если дефицит сохранится, проекты модернизации будут сдвигаться вправо, а риск перебоев — расти. Поэтому я считаю, что ИИ в энергетике в 2026–2030 годах станет инструментом надёжности, а не модной надстройкой.

Если вы отвечаете за эксплуатацию, развитие сети или цифровизацию, следующий разумный шаг — определить, какие процессы «завязаны» на 2–3 незаменимых экспертов, и начать превращать их опыт в систему: данные → модели → регламенты → обучение.

А теперь вопрос, который стоит обсудить на ближайшем техсовете: если завтра уйдут два ваших самых сильных инженера, какие решения перестанут приниматься вовремя — и как ИИ может подстраховать именно эти места?