ИИ в энергетике: уроки ADIPEC 2025 для сетей

К концу 2025 года энергетики наконец перестали спорить, «нужен ли ИИ», и начали спорить о другом: где именно ИИ должен стоять в контуре управления — и как не сломать надежность. Это хорошо видно по повестке ADIPEC 2025 (03–06.11.2025, Абу-Даби): там ИИ обсуждают не как «витрину инноваций», а как инструмент, который должен давать измеримый эффект по всей цепочке — от добычи и переработки до сетей, накопителей и управления спросом.

Для серии «Искусственный интеллект в энергетике и электроэнергетике» этот сюжет особенно важен: у ИИ в отрасли двойная роль. Он помогает снижать потери, повышать энергоэффективность и предотвращать аварии. Но он же создает новый рост нагрузки: мировое энергопотребление дата-центров, по ожиданиям, более чем удвоится к 2030 году. То есть ИИ одновременно «лечит» систему и «поднимает температуру». И в этом балансе сегодня выигрывают те, кто умеет переводить идеи в эксплуатационные регламенты.

ИИ в энергетике — это уже не пилот, а операционный стандарт

Если убрать маркетинг, главный сигнал ADIPEC 2025 простой: ИИ стал частью нормальной производственной дисциплины. На уровне эффектов это выглядит так:

• снижение операционных затрат на 10–25% на ряде энергоактивов при масштабировании автоматизации;
• рост производительности на 3–8%;
• рост энергоэффективности на 5–8%;
• заметное сокращение незапланированных простоев благодаря предиктивному обслуживанию.

Мне близка позиция «меньше разговоров — больше метрик». Поэтому полезно воспринимать эти цифры не как обещание «всем и сразу», а как ориентир: если ваш проект ИИ в энергетике не привязан к OPEX, SAIDI/SAIFI, потерям, топливной составляющей, штрафам за небалансы — он не долетит до промышленного масштаба.

Где эффект проявляется быстрее всего

В 2025 году быстрее всего «окупаются» три сценария:

1. Предиктивное обслуживание (оборудование подстанций, насосы, компрессоры, турбомашины, трансформаторы, ВЛ): снижение аварийности и срывов графика ремонта.
2. Прогнозирование нагрузки и генерации (особенно при высокой доле ВИЭ): меньше дорогого резерва и корректнее диспетчерские решения.
3. Оптимизация режимов (сетевые потери, ограничения, управление реактивной мощностью, экономичное распределение нагрузок): эффект виден в счетах.

«Энергия для ИИ» стала темой совета директоров — и не зря

Самое неудобное в современном ИИ то, что за «облачной магией» стоит вполне земная электросеть. Рост вычислений (обучение и инференс моделей) меняет планирование инфраструктуры: размещение дата-центров, технологическое присоединение, гибкость спроса, локальные ограничения по мощности — все это выходит на первый план.

Энергетикам важно не застрять в споре «кто виноват», а перейти к архитектуре «что делать». Практически это означает:

• пересмотреть подход к прогнозу спроса: добавлять сценарии нагрузки от ИИ-вычислений и учитывать «прыжки» потребления;
• развивать управляемый спрос (Demand Response) — не «как эксперимент», а как нормальный инструмент диспетчера;
• проектировать присоединения дата-центров сразу с учетом гибкости (накопители, аварийное питание, возможность ограничения, графики);
• усиливать наблюдаемость сети: без телеметрии и качества данных никакой ИИ не поможет.

Хороший принцип на 2026 год: не строить цифровизацию, которая требует идеальной сети; строить ИИ, который умеет работать в реальной сети.

Умные сети и «реальное время»: где ИИ приносит пользу, а где — риск

ADIPEC 2025 делает акцент на «решениях в реальном времени». В энергетике это звучит заманчиво, но есть ловушка: не все контуры управления можно отдавать модели, даже очень точной. Сети и критическая инфраструктура любят предсказуемость.

Правильная модель внедрения: от рекомендаций к автоматике

Я обычно предлагаю зрелую лестницу внедрения ИИ в электроэнергетике:

1. ИИ как аналитик: выявляет аномалии, формирует отчеты, подсказывает причины.
2. ИИ как советник: предлагает набор действий с оценкой риска и эффекта.
3. ИИ как оператор в песочнице: управляет на цифровом двойнике/тренажере.
4. ИИ в замкнутом контуре: только на узких задачах, с ограничителями и аварийным откатом.

Ключевой момент — ограничители (guardrails): диапазоны уставок, логика «не хуже текущего режима», fallback на классические алгоритмы, правила кибербезопасности.

Практические кейсы для «умных сетей»

• Прогнозирование аварийности ВЛ по погоде, гололеду, ветру, пожароопасности и данным датчиков.
• Оптимизация потерь с учетом загрузки и реактивной мощности.
• Локальная автоматизация подстанций: выявление деградации, прогноз отказа выключателей, трансформаторов, РПН.
• Управление ограничениями (congestion management): где лучше ограничить, а где перераспределить.

«ИИ‑зона» как чек-лист: из каких блоков реально состоит ИИ в энергетике

Отдельно полезен формат AI Zone (показ экосистемы: от датчиков до платформ и моделей). Для заказчика это хороший способ перестать думать, что ИИ — это «одна коробка». На практике промышленный ИИ в энергетике почти всегда собирается из 6 слоев:

1. Датчики и телеметрия (SCADA/АСУ ТП, ПА, вибро/акустика, частичные разряды, качество электроэнергии).
2. Интеграция данных (исторические архивы, потоки, синхронизация времени, качество данных).
3. Платформа (хранилище, шина данных, каталог, доступы, аудит).
4. Модели (ML/Deep Learning, гибридные physics+ML, прогнозирование, детекция аномалий).
5. Встраивание в процессы (EAM/CMMS, диспетчерские рабочие места, регламенты принятия решений).
6. Контроль рисков (кибербезопасность, MLOps, мониторинг деградации моделей, ответственность).

Если у вас «есть модель», но нет хотя бы пунктов 2, 5 и 6 — это не промышленный ИИ, а лабораторная демка.

Что делать энергокомпаниям в 2026 году: короткая дорожная карта

Декабрь — время, когда бюджеты уже почти утверждены, а планы на 2026 нужно защищать цифрами. Ниже — подход, который чаще всего помогает превратить «хотим ИИ» в проект, который реально запустят.

1) Начать с задач, где легко измерить экономику

Выбирайте 1–2 кейса, где эффект считается в рублях и простоях:

• предиктивное обслуживание критичных активов;
• прогнозирование нагрузки/ВИЭ для снижения небалансов;
• снижение потерь и оптимизация режимов.

2) Зафиксировать метрики успеха до старта

Примеры метрик, которые понимают и технари, и финансы:

• снижение аварийных отключений и незапланированных ремонтов;
• уменьшение времени простоя (MTTR), рост наработки на отказ (MTBF);
• снижение потерь, штрафов, небалансов;
• рост точности прогноза (MAPE) и снижение стоимости резерва.

3) Встроить ИИ в регламенты, а не в презентации

Хороший признак зрелости — когда в компании появляется:

• схема ответственности (кто подтверждает рекомендацию модели);
• регламент, что делать при расхождении мнения модели и инженера;
• план калибровки и пересмотра модели раз в X недель/месяцев;
• требования к качеству данных и их владельцам.

4) Сразу проектировать «энергию для ИИ»

Если вы сами внедряете ИИ и растите вычисления (локальные GPU, дата-центр, edge‑вычисления), включайте в проект:

• оценку нагрузки и профиля потребления;
• требования к резервированию питания;
• возможности гибкости (накопитель, управление нагрузкой);
• KPI по энергоэффективности вычислений (например, PUE для площадок).

Мини‑FAQ: вопросы, которые задают чаще всего

ИИ действительно повышает энергоэффективность, или это «красивая идея»?

Повышает, когда управляет конкретными режимами и обслуживанием. Энергоэффективность в энергетике — это не лозунг, а баланс: потери, холостой ход, неоптимальные уставки, незаметная деградация оборудования. ИИ хорошо находит именно такие «утечки эффективности».

С чего начинать: с цифрового двойника или с данных?

С данных и процессов. Цифровой двойник полезен, но без дисциплины данных, телеметрии и ответственности за качество он не станет инструментом управления.

Где главный риск?

Главный риск — не «ошибка модели», а ошибка внедрения: когда рекомендации ИИ никто не использует, или наоборот — модель включили в контур без ограничителей и аварийного отката.

Что дальше: ИИ будет одновременно «нагрузкой» и «лекарством»

Повестка ADIPEC 2025 хорошо фиксирует новую реальность: ИИ — это инфраструктурная технология, как когда-то телемеханика или АСУ ТП. Он повышает эффективность, надежность и предсказуемость работы активов. Но параллельно он разгоняет спрос на электроэнергию со стороны вычислений и дата-центров, заставляя энергетику становиться более гибкой.

Если вы читаете эту статью как часть серии «Искусственный интеллект в энергетике и электроэнергетике», я бы сформулировал следующий шаг так: в 2026 году выиграют компании, которые научатся связывать ИИ с режимами сети и экономикой, а не с количеством пилотов.

Готовы ли ваши данные, регламенты и инфраструктура к тому, что ИИ станет не проектом, а постоянным «сотрудником» диспетчерской и службы эксплуатации?