К 2026 году искусственный интеллект значительно автоматизирует рутинные расчёты при проектировании релейной защиты, сокращая время настройки защитных функций в десятки и сотни раз и минимизируя человеческие ошибки.
Глубокие нейросетевые модели уже сегодня автоматически выявляют экстремальные режимы работы и подбирают оптимальные уставки реле, а продвинутые алгоритмы предиктивного поиска критических условий (EOC) ускоряют расчёты в 10–1000 раз. Вместе с тем понимание базовых принципов релейной защиты остаётся ключевым для корректной интерпретации результатов AI и обеспечения надёжности схем.
Прогнозы на 2026: автоматизация проектирования РЗА
— Автоматизированный подбор уставок
С учётом динамики возобновляемой генерации и электроники AI/ML-модели обучаются на исторических данных по авариям и работают в «облаке» для автоматического расчёта токовых, дистанционных и дифференциальных уставок без ручного перебора вариантов.
— Быстрый поиск экстремальных режимов
Новые методы на основе графовых нейронных сетей и глубокого обучения (Graph D3QN) моделируют сеть как марковский процесс и в 10–1000 раз ускоряют поиск критических токов замыкания по сравнению с исчерпывающим поиском.
— Расширенная аналитика и поддержка решений
AI-интеграция в дистанционные реле позволяет собирать телеметрию, применять продвинутую аналитику и автоматически корректировать параметры работы в реальном времени, снижая риск ложных срабатываний.
Почему базовые знания остаются критически важными?
— Знание принципов работы реле
Понимание электромагнитных и электронных механизмов срабатывания, классификации защит (токовая, дистанционная, дифференциальная) и принципов взаимодействия CT/PT является фундаментом, без которого AI-выводы могут быть неверно интерпретированы.
— Роль инженера в эру автоматизации
Relay Engineer должен глубоко разбираться в электротехнике, схемах и стандартах, чтобы проверять, корректировать и валидировать результаты AI-алгоритмов, сохраняя контроль над надёжностью сети.
— Ограничения и риски AI
Хотя AI повышает скорость и точность, он требует репрезентативных и чистых данных, а некорректные вводные или «чёрный ящик» нейросети могут привести к непредвиденным отключениям.
Чтобы стать специалистом нового поколения, важно сочетать практические навыки расчёта уставок и схем с умением работать с AI-инструментами.
Предлагаем пройти практический курс «Проектирование релейной защиты»
- 72 акад. ч., 10 модулей, видеолекции 30–90 мин
- Дистанционное, индивидуальное обучение
- Уровень – продвинутый (высшее техобразование или студенты)
- Статус – круглогодичный набор при наличии мест
🔹 Освойте рутинные расчёты до автоматизации и получите глубокие знания основ релейной защиты, чтобы уверенно внедрять AI-решения уже сегодня!