УДК 621.311.
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.09.13.012
Авторы
Хава Вахаевна Узиева,
Ассистент кафедры «Электротехника и электропривод», ФГБОУ ВО «ГГНТУ имени академика Миллионщикова», г. Грозный, Российская Федерация
Умар Гасанович Баймурадов,
Чеченский Государственный Университет имени А. А. Кадырова, Ассистент кафедры «Программирование и инфокоммуникационные технологии»
Мустафа Эльсаид Мохамед Таха,
Энергетика и электротехника. Кафедра Электроэнергетические системы и сети, Аспирант ФГБОУ ВО «КГЭУ», Генеральный директор, ООО «ТМГ» ООО «Таха Мустафа групп» инжиниринг и управление проектами», г. Казань, Российская Федерация
Аннотация
В статье рассматриваются автоматизированные системы диагностики и мониторинга энергогенерирующего оборудования, основанные на технологиях искусственного интеллекта (ИИ). Особое внимание уделено их преимуществам, включая повышение надёжности, снижение эксплуатационных затрат и предотвращение аварий. Представлены ключевые аспекты работы таких систем, включая использование алгоритмов машинного обучения для анализа данных с датчиков, предиктивную аналитику и интеграцию с SCADAсистемами. Обсуждаются сложности внедрения, такие как высокая стоимость, необходимость обеспечения кибербезопасности и зависимость от качества данных. Также рассмотрены перспективы развития, включая применение цифровых двойников, автономных систем и распределённого анализа данных. Автоматизированные системы на базе ИИ показаны как ключевой элемент повышения эффективности и устойчивости энергогенерации в условиях цифровизации промышленности.
Ключевые слова
автоматизированные системы, диагностика, мониторинг, энергогенерирующее оборудование, искусственный интеллект, машинное обучение
