В течение многих лет заветной мечтой в сфере управления инфраструктурными активами энергопредприятий было обслуживание или замена оборудования до того, как оно выйдет из строя. Авария может означать отключение электроэнергии, невыполнение целевых показателей эффективности и экстренный выезд ремонтной бригады. Прогнозирование проблем позволяет специалистам планировать работы, а не реагировать на чрезвычайные ситуации постфактум.
ИИ приближает реализацию этой цели. Существует также более широкая возможность интеграции данных об активах с данными электросети. Здесь важны два временных горизонта: краткосрочное, среднесрочное и долгосрочное управление оборудованием, а также принятие решений в реальном времени, необходимых для поддержания надежного электроснабжения.
Рассмотрение активов в контексте энергосети
Прогнозирование возможного выхода актива из строя зависит не только от его возраста. Исторические данные о производительности, географическое положение, условия эксплуатации и характер использования — всё это помогает определить поведение оборудования. ИИ может анализировать эти сигналы и предоставлять энергокомпаниям более надежную основу для принятия решений о том, что и когда требует внимания.
Но сегодня активы выходят за рамки опор и проводов. Датчики по всей сети передают оперативные данные на подстанции и в центры управления интеллектуальными сетями. Эти сигналы отражают меняющиеся условия, которые влияют на всю систему в целом, позволяя ИИ связывать информацию об отдельных активах с тем, что происходит в масштабах всей сети.
Энергопредприятия могут оценивать состояние актива наряду с нагрузкой на сеть, судить о значимости проблемы и расставлять приоритеты при реагировании. Такой контекст гораздо полезнее, чем рассмотрение каждого сигнала по отдельности.
Помощь операторам в условиях меняющейся энергосети
Оперативное управление электросетями в реальном времени представляет собой другую задачу. Спрос и предложение должны оставаться сбалансированными, а напряжение и частота — находиться в допустимых пределах. Условия могут меняться крайне быстро, порой требуя реакции за доли секунды.
ИИ может анализировать поступающие сигналы и предоставлять диспетчерским службам более четкую картину возникающих дисбалансов. Следующий шаг — сделать эти аналитические данные применимыми на практике: что изменилось и что следует учесть оператору? В отчетах Исследовательского института электроэнергетики (Electric Power Research Institute) отражено это направление, включая улучшение процессов принятия решений операторами с помощью ИИ, укрепление ситуационной осведомленности в реальном времени и совершенствование инструментов контроля напряжения
В перспективе автономный ИИ (Agentic AI) сможет координировать отдельные меры реагирования на изменяющиеся условия в сети. Тем не менее, я бы предостерег от восприятия этого как разрешения на предоставление автономной системе прямого контроля над потоками электроэнергии. Технология и средства ее защиты должны созреть, прежде чем энергопредприятия доверят ей принятие решений, ошибка в которых может дестабилизировать энергосеть.
Связь между обнаружением проблем и действиями на местах
Существует и более близкое к реализации применение автономного ИИ — в процессах, следующих за оперативным выявлением проблемы. Представьте себе актив, данные о состоянии которого свидетельствуют о необходимости технического обслуживания. Традиционная аналитическая система может выдать предупреждение или рекомендацию на панели мониторинга. Автономный рабочий процесс может пойти дальше.
В рамках утвержденных параметров агент может создать наряд-заказ на техобслуживание, запланировать работы и организовать выезд бригады. Затем он может сопровождать выполнение работ до их завершения и обновлять системы управления работами и информацией о клиентах. В результате получается связанная последовательность действий с минимальным количеством ручной передачи данных от этапа выявления проблемы до ее решения.
Такие рабочие процессы можно определять, контролировать и регулировать. Энергокомпании могут решать, где агент имеет право действовать самостоятельно, а где следующий шаг обязательно должен одобрить человек. Это дает специалистам практический путь к повышению уровня автоматизации без необходимости принимать те же допущения о рисках, которые делаются при управлении сетями в реальном времени.
Создание основы для передачи данных и связи
Ничего из этого не будет работать без своевременной и достоверной информации с мест. Центрам управления интеллектуальными сетями необходимы данные от счетчиков, датчиков и других устройств, а это предъявляет высокие требования к сетям передачи данных.
В результате развертывание усовершенствованной инфраструктуры учета (AMI) 2.0 и модернизация телекоммуникаций должны идти рука об руку. Энергокомпании инвестируют в частные сети LTE и 5G для поддержки высокоскоростной связи с малой задержкой. Устаревшие счетчики и сети могут не обладать той оперативностью, которая необходима для более требовательных приложений ИИ. Модернизация счетчиков без обеспечения связи ограничит получаемую выгоду.
Наглядным примером служит проект компании Y-W Electric. Y-W Electric планирует установить датчики напряжения и тока на 70 батареях конденсаторов, чтобы улучшить контроль состояния сети в реальном времени и обеспечить интеллектуальное локальное управление во время сбоев связи. Этот проект демонстрирует, как инвестиции в мониторинг на местах могут способствовать более оперативному управлению энергосетями.
Периферийная аналитика (Edge analytics) также имеет важное значение. Не всегда целесообразно отправлять каждое показание в центральный диспетчерский пункт до его обработки. Часть анализа может происходить вблизи оборудования, что позволяет системам локально определять соответствующие условия и передавать операторам только необходимую информацию. Это приобретает все большую ценность по мере роста объемов полевых данных.
Определение ситуаций, где автономия безопасна
Энергопредприятия не могут оценивать автономность так же, как типичное бизнес-приложение. Это не приложение интернет-магазина, где ошибка мешает завершить транзакцию. В управлении энергосетями неверное вмешательство может лишить электричества 10 000 домов. Это совершенно иной уровень ответственности.
Стандарты безопасности и надежные операционные ограничения должны быть заложены с самого начала. Рабочий процесс техобслуживания, рекомендация оператору и прямое вмешательство в управление сетью не должны регулироваться одними и теми же правилами. Каждое из этих направлений необходимо оценивать с точки зрения последствий отказа и требуемого уровня участия человека.
Отчет Международного энергетического агентства за 2026 год, Modernising Grids in the Age of Electricity, подчеркивает это различие. В нем отмечается, что внедрение ИИ находится на более продвинутой стадии в сфере технического обслуживания и планирования, в то время как управление сетями в реальном времени требует большей прозрачности, проверяемости и подотчетности перед тем, как автономные функции смогут быть безопасно развернуты.
Я ожидаю, что по мере развития автономного ИИ (Agentic AI) отрасль более четко определит эти границы. Некоторые виды деятельности по-прежнему будут предполагать участие человека в контуре управления (human-in-the-loop). Другие, после тестирования и доказательства своей надежности, смогут перейти к контролируемому или более автономному выполнению. Автономность должна быть заслужена — для каждого конкретного случая применения.
Наиболее значительные достижения
Мы уже наблюдаем более быстрое внедрение ИИ в сфере обслуживания клиентов энергокомпаний и в бэк-офисных процессах, таких как выставление счетов, работа с задолженностью и контакт-центры. Эти функции важны, но они не управляют напрямую потоками электроэнергии. Основные операции в энергосетях требуют более взвешенного и поэтапного подхода.
В ближайшие четыре-пять лет я ожидаю, что ИИ займет более значительную роль в мониторинге состояния оборудования и рабочих процессах, поддерживающих профилактическое техобслуживание. Я также ожидаю существенного прогресса в качестве аналитических данных, доступных диспетчерам сетей. Знать статус сети полезно; понимать, что именно изменилось и какие действия целесообразно предпринять — гораздо ценнее.
По мере роста доверия к этим системам коммунальные предприятия смогут распространить автоматизацию на отдельные виды операционной деятельности. Прогресс будет достигнут за счет объединения аналитических данных об активах с реальной картиной состояния сети, что позволит принимать более обоснованные и скоординированные меры. Для критической инфраструктуры именно такое сочетание скорости, надежности и контроля определит пределы возможностей Agentic AI.
