Энергия без запаса: почему вопрос потерь стал стратегическим
Российская энергетика входит в фазу, когда дальнейшее повышение эффективности невозможно без интеллектуальных технологий. Рост нагрузки, износ инфраструктуры и требования к надёжности делают потери электроэнергии не просто технической, а экономической проблемой. На этом фоне искусственный интеллект перестаёт быть экспериментом и становится инструментом управления издержками.
По оценке Ассоциации больших данных, внедрение интеллектуальных систем уже принесло энергетическим компаниям более 91 млрд рублей. Министерство энергетики прогнозирует, что к 2027 году около 70% предприятий ТЭК будут использовать AI в ключевых процессах. Совокупный экономический эффект от таких решений к 2030 году эксперты оценивают примерно в 1 трлн рублей. В центре этой экономики — снижение потерь электроэнергии на всех этапах: от генерации до конечного потребления.
Доля компаний энергоотрасли, применяющих искусственный интеллект
Источник: СберПро
Генерация: когда аварии становятся предсказуемыми
На уровне генерации основные потери связаны с аварийными остановками и неэффективной эксплуатацией оборудования. Искусственный интеллект позволяет сместить фокус с реагирования на инциденты к их упреждению. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные с датчиков и выявляют аномалии задолго до отказов.
Предиктивное обслуживание даёт измеримый эффект: простои оборудования сокращаются на 30—50%, а срок службы активов увеличивается на 20—40%. Для энергокомпаний это означает не только экономию на ремонтах, но и снижение штрафов на рынке мощности и более стабильную выработку. В ряде российских проектов интеллектуальные системы фиксировали дефекты за год и более до потенциальной аварии — в ситуациях, когда традиционные системы защиты не срабатывали.
Ещё по теме энергетики:
Малые атомные станции: как они изменят энергетическую отрасль и бизнес
Барометр отрасли. Энергетика: ключевые тренды и вызовы
Рынок ЦОД в России: перспективы развития
Сети: управление потерями в режиме реального времени
Наибольший объём технологических потерь традиционно приходится на электросетевой комплекс. Изношенность инфраструктуры, неравномерные нагрузки и «слепые зоны» в мониторинге приводят к перерасходу электроэнергии. Здесь AI работает как инструмент точной настройки системы.
В отдельных энергосистемах уже внедрены программные комплексы с модулями искусственного интеллекта, которые автоматически поддерживают заданные уровни напряжения и минимизируют потери при передаче. Управление режимами происходит без участия оператора и с учётом временных факторов и динамики нагрузки. Такой подход особенно актуален в условиях роста потребления и необходимости экономии ресурсов.
Линии электропередачи: от выборочных обходов к сплошному контролю
Ещё один источник потерь — аварии на линиях электропередачи. Традиционные методы диагностики состояния инфраструктуры ограничены по скорости и охвату. Использование беспилотников и нейросетевых алгоритмов меняет саму логику контроля.
AI-системы анализируют сотни тысяч изображений и автоматически выявляют десятки критических дефектов, на которые приходится до 92% аварий. Это позволяет обследовать более 100 км ЛЭП в день вместо 5—6 км при ручных обходах. Экономия достигается не только за счёт сокращения затрат на диагностику, но и за счёт предотвращённых аварий и связанных с ними потерь электроэнергии.
Прогнозирование потребления: цена ошибки
Неточные прогнозы электропотребления — скрытый, но существенный источник потерь. При ручных корректировках и нестабильных данных погрешность может достигать 30% в отдельных энергосистемах. Это приводит к избыточной генерации, неэффективным закупкам и росту системных издержек.
Использование нейросетевых моделей позволяет снизить среднюю ошибку прогнозирования почти вдвое — с 6,8 до 3,8%. В масштабах энергосистемы это означает сокращение многомиллионных потерь и более точное планирование баланса производства и потребления.
Энергосбыт: экономия на стороне спроса
На уровне энергосбыта AI помогает управлять потерями, связанными с безучётным потреблением. Интеллектуальные системы прогнозируют спрос с учётом погодных условий и исторических данных, позволяя закупать ровно тот объём электроэнергии, который необходим.
Отдельное направление — борьба с хищениями. AI-платформы, обученные на данных с миллионов точек учёта, выявляют аномалии потребления и позволяют сокращать финансовые потери, которые ранее закладывались в общую стоимость электроэнергии.
Экономический итог: эффект масштаба
По данным экспертов, внедрение AI позволяет энергетическим компаниям увеличивать выручку в среднем на 11% и одновременно снижать потери электроэнергии. Пока распространение технологий остаётся неравномерным: отрасль проходит этап точечных внедрений. Однако по мере масштабирования эффект накапливается и становится заметным уже на уровне всей энергосистемы.
Сдерживающими факторами остаются дефицит специалистов, устаревшая инфраструктура и качество данных. Тем не менее практика показывает: даже при этих ограничениях AI уже сегодня работает как инструмент системной экономии.
Что это значит для бизнеса: управленческий фокус
Опыт внедрения искусственного интеллекта в российской энергетике показывает: ключевой эффект технологий связан со снижением потерь электроэнергии, а не с автоматизацией как таковой. Предиктивная диагностика, интеллектуальное управление сетями и более точное прогнозирование позволяют перейти от реактивной модели к управлению процессами на основе данных.
Факты говорят сами за себя: сокращение простоев оборудования, уменьшение погрешности прогнозов и снижение технических потерь напрямую отражаются на экономике компаний. Дополнительный эффект формируется на стороне энергосбыта — за счёт точных закупок и выявления безучётного потребления.
При этом AI не устраняет инфраструктурные и кадровые ограничения отрасли, но позволяет работать с ними более эффективно. В результате электроэнергия перестаёт быть «непрозрачной» статьёй издержек и становится управляемым ресурсом, а снижение потерь — устойчивым фактором конкурентоспособности энергетических компаний.
Больше кейсов российских компаний в статье на СберПро.