В России создали «умную» программу для защиты промышленных энергосистем
Разработка автоматически находит уязвимые места в автономных энергосистемах и предлагает решения для их защиты

В России создали уникальное программное обеспечение, которое делает надёжнее автономные энергосистемы на промышленных объектах. Этот цифровой инструмент анализирует сеть, находит слабые точки и самостоятельно подбирает оптимальные способы размещения защитного оборудования, предотвращая длительные отключения и крупные финансовые потери.
Моделирует аварийные сценарии
Разработка учёных Новосибирского государственного технического университета – это интеллектуальный помощник для проектировщиков. Программа в автоматическом режиме оценивает устойчивость электроснабжения, выявляет участки с нестабильным напряжением и рекомендует, где именно установить специальные устройства. К ним относятся регуляторы напряжения для его стабилизации и реклоузеры – автоматические выключатели, которые быстро изолируют повреждённый участок и переключают потребителей на резервные линии питания.
Визуализирует сеть до и после
Написанная на Python программа не только проводит сложные расчёты, но и визуализирует сеть до и после предлагаемых изменений, делая процесс проектирования наглядным. Она за считанное время выполняет работу, на которую у человека ушли бы недели, существенно снижая трудозатраты и риски ошибок.
Важность этой отечественной разработки признана на высшем отраслевом уровне. Проект получил первую премию на Научно-технической конференции молодых специалистов ПАО «Газпром нефть».
Внедрение таких технологий знаменует новый этап цифровой трансформации российской энергетики и жилищно-коммунального сектора. Разработка предлагает решение для устойчивости критической инфраструктуры – актуальная задача в условиях растущей нагрузки на энергосистемы по всему миру. Ранее в вузе уже создавали программы для проектирования сетей с использованием искусственного интеллекта, что подтверждает лидирующую роль университета в этой сфере.








































