Современный мир находится в процессе энергетической трансформации. Электрификация как ключевой процесс технологического и социального развития требует от нового поколения инженеров не только глубоких технических знаний, но и широкого междисциплинарного кругозора. Традиционные программы обучения в области электротехники зачастую отстают от стремительного развития технологий, таких как искусственный интеллект (AI), распределенная энергетика или цифровые двойники.
Авторы статьи, опубликованной в журнале IEEE Electrification Magazine (т. 12 № 4 за 2024 год) Марсело Годой Симойнс и Пауло Ф. Рибейро поднимают важный вопрос: как подготовить инженеров-энергетиков, способных не только проектировать сложные системы, но и решать глобальные задачи устойчивого развития, справедливости и социальной ответственности? Проблема заключается в необходимости коренного пересмотра учебных планов таким образом, чтобы они сочетали в себе фундаментальные основы с гибкостью, позволяющей отвечать на вызовы будущего.
Чему учить будущих энергетиков
Для формирования актуальной образовательной траектории авторы провели среди профессионалов в области электротехники и энергетики серию опросов, состоящую из двух частей: первая касалась структуры учебных программ, а вторая – анализа взаимосвязей между курсами и их ценностью для будущей карьеры.
Респондентов, в частности, просили определить «незыблемые» курсы, которые должны остаться в программе, а также выбрать два наиболее перспективных направления для инвестиций в новую образовательную парадигму. Среди лидеров оказались такие области, как статистическая обработка сигналов, машинное обучение (МО), киберфизические системы и ИИ, силовая электроника, энергосистемы, возобновляемая энергетика и умные сети.
На основе опроса и анализа авторы выделили набор фундаментальных курсов, которые составляют «ядро» знаний для инженера-энергетика. Это «ядро» сформировано на основе высшей математики, физики и химии с материаловедением. Производными «ядра» являются электромагнетизм, теория электрических цепей и преобразование энергии.
Эти дисциплины, в свою очередь, порождают три ключевых современных направления в электроэнергетике:
- Силовая электроника (управление преобразованием энергии);
- Энергетическая система (передача и распределение энергии);
- Системы возобновляемой энергетики (генерация).
Без этого прочного фундамента невозможно дальнейшее углубление в специализированные области, такие как технологии электрического транспорта, smart-grid и «умные города».
Применение цифровых технологий в подготовке инженеров-энергетиков
Одним из самых дискуссионных вопросов оказалась роль в инженерном образовании лабораторного практикума. Физические лаборатории с роторами и трансформаторами становятся все более редкими из-за дороговизны и требований безопасности. Им на смену приходят цифровые симуляции.
В начале 2000-х симуляции были медленными и не могли адекватно моделировать электромагнитные переходные процессы. Сегодня, с появлением мощных персональных и профессиональных компьютеров и программного обеспечения (такого, как RTDS), ситуация кардинально изменилась. Студенты могут в виртуальной среде собирать сложные системы (например, инвертор с широтно-импульсной модуляцией силовых ключей), подключать датчики и системы управления, получая опыт, почти идентичный работе с реальным оборудованием, но быстрее, дешевле и безопаснее.
Более того, стала возможной технология аппаратно-программного моделирования (Hardware-in-the-Loop), когда реальное устройство подключается к виртуальной модели системы. Это позволяет проводить высокоуровневое тестирование без риска повреждения дорогостоящего оборудования.
Использование искусственного интеллекта
Применение AI и машинного обучения (ML) становится парадигмой для управления сложными энергетическими системами, такими как микрогриды с распределенными энергоресурсами, в которых постоянно возникают проблемы с качеством электроэнергии, стабильностью, прогнозированием нагрузки и кибербезопасностью. AI может произвести революцию в области энергоэффективности и эксплуатации электрических сетей, где он может оптимизировать потребление энергии, анализировать данные, прогнозировать техническое обслуживание и так далее.
Авторы выделяют несколько ключевых типов алгоритмов AI и ML, которые уже применяются в энергетике:
- Алгоритмы регрессии (прогнозирование): используются для прогнозирования нагрузки, цен на энергию и выработки возобновляемых источников.
- Алгоритмы классификации (распознавание): применяются для диагностики и классификации неисправностей, оценки безопасности и стабильности энергосистем.
- Глубокое обучение (сложные паттерны): решение задач прогнозирования и оценки переходной стабильности на основе нейронных сетей. Особый интерес представляют генеративно-состязательные сети (GAN) и графовые нейронные сети (GNN), которые эффективно работают со сложными данными, такими как варианты топологии электрической сети.
С использованием AI в образовании напрямую связаны такие актуальные и сложные вопросы, как устаревание в ближайшем будущем ряда профессий, связанных с регламентированной, алгоритмической деятельностью, освоение необходимых навыков для использования AI, включение его в учебную программу и последствия для преподавания (в том числе, объективность AI при оценке учащихся).
Философия техники и её использование в учебных программах
В разгар революции в области искусственного интеллекта философия технологии как раздел философии, изучающий природу технологий и их социальные последствия, приобретает чрезвычайно важное значение. Она выполняет для инженера аналитическую, критическую и направляющую функции. Эти функции служат руководством для изучения и применения всех дисциплин. Философия техники может быть представлена одни курсом или может быть распределена по разным дисциплинам.
В частности, в формате проектного обучения, реализуемого некоторыми университетами, построенном на решении реальных проблем с помощью проектов и сотрудничестве с другими студентами или отраслевыми специалистами, уделяется внимание таким практико-философским аспектам как междисциплинарный подход, креативность и итеративное решение проблем при разработке инновационных решений, этика и социальная ответственность, обучение и профессиональное развитие в течении всей жизни.
Выводы
Будущее образование в области электротехники и энергетики должно быть сбалансированным и гибким. Оно обязано сочетать:
- Прочный фундамент в математике и физике;
- Гибкое ядро из классических инженерных дисциплин;
- Интеграцию с новыми технологиями (AI, симуляции, интернет вещей);
- Сильный акцент на устойчивое развитие и этику;
- Практический опыт через лаборатории, проекты и сотрудничество с промышленностью.
В качестве эпилога авторы приводят следующую цитату ирландского ученого, богослова и писателя, автора «Хроник Нарнии» Клайва С. Льюиса:
«Планируя образование будущего, мы не можем полностью контролировать судьбу каждого студента. Однако мы можем создать такую образовательную среду, которая позволит талантам каждого раскрыться благодаря продуманной, но гибкой системе, открытой для “небольших вольностей”, ведущих к неожиданным и великим открытиям».
Подробнее читайте исходную статью в журнале IEEE Electrification Magazine (т. 12, № 4 за 2024 год)
Подготовлено АНО «Центр «Энерджинет» при поддержке Фонда НТИ и Минобрнауки России
