Котельные установки — основа теплоснабжения во многих регионах России, особенно в небольших и средних населённых пунктах. В условиях роста цен на топливо, дефицита персонала и экологических ограничений вопросы эффективности и надёжности работы этих объектов становятся первоочередными. Искусственный интеллект (ИИ), который активно внедряется в финансы, медицину, строительство и транспорт, находит применение и в теплоснабжении — в частности, в котельных.
Почему ИИ важен для котельных сегодня?
ИИ способен решать задачи, с которыми не справляется традиционная автоматика: адаптивно подстраивать режимы работы под переменные внешние условия (погода, потребление, топливо), прогнозировать неисправности оборудования, оптимизировать расход энергоресурсов, анализируя полученные ранее данные и накапливая экспертную логику.
Крупные игроки, такие как «Т Плюс», «Интер РАО» уже начали внедрение ИИ-решений на ТЭЦ и крупных котельных. Но при наличии соответствующей цифровой инфраструктуры ИИ может быть эффективен и на объектах мощностью 5–50 МВт.
Какие задачи может выполнять ИИ в контуре котельной?
- Прогнозирование тепловой нагрузки. С помощью ИИ можно максимально точно учитывать влияние на тепловую нагрузку таких факторов как погодные условия, график работы, а также анализировать данные об истории потребления энергии на объекте. Таким образом удаётся избежать так называемых перетопов и сократить расход газа на 5-12%.
- Оптимизация режимов горения. ИИ на основе данных с датчиков регулирует подачу воздуха и топлива, контролирует состав дымовых газов, минимизирует выбросы и улучшает КПД котла.
- Предиктивная диагностика. ИИ обучается, анализируя данные о вибрации, температуре, давлении, на основе получаемых данных предсказывает возможные поломки: отказы насосов, вентиляторов, запорной арматуры и генерирует уведомления заранее — без останова котельной.
- Адаптивное управление. ИИ может переключать режимы работы (дневной/ночной, пиковый/резервный), приоритетно задействовать наиболее экономичные агрегаты, оптимизировать режим циркуляции в сети.
Эффективность применения ИИ в теплоэнергетике, а также при строительстве и эксплуатации промышленных объектов и объектов городской инфраструктуры подтверждается на практике. Так, внедрение ИИ в управление котельной мощностью 20 МВт (РТСофт / «Сименс», пилотный проект в Самарской области) позволило снизить расход газа на 8%, а также уменьшить количество аварийных остановов на 30% за сезон. Кроме того, использование ИИ для управления строительной техникой и ресурсами (SODIS Lab, Synapse Innovation) позволяет эффективно осуществлять автоматизированный контроль за расходом ГСМ, машинами и графиком их работы. При этом с помощью аналогичных ИИ-моделей можно прогнозировать пики тепловой нагрузки в котельной и адаптировать запуск резервных котлов. С помощью ИИ можно осуществлять мониторинг утечек тепла в городских теплосетях, в частности, использование с этой целью нейросетей в сочетании с тепловизионными дронами позволило сократить аварийность на одном из объектов в Нижнем Новгороде на 25% за сезон. В котельных ИИ может анализировать обратный теплоноситель, прогнозируя проблемы в сети.
Таким образом, ИИ — не просто модный тренд, а эффективный инструмент для снижения издержек, повышения надёжности и перехода к устойчивой энергетике. Котельные, как важнейшая часть теплоснабжения России, выигрывают от внедрения ИИ-технологий уже сегодня. Осталось масштабировать опыт пилотов и включить ИИ в государственные и муниципальные программы модернизации объектов теплоснабжения.
Полную версию читайте в журнале HeatClub#7/2025